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图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
81岁老板一边狂赚1000亿成全球首富，一边公司大裁员！老员工自嘲：“我们被 GPU 替代了”
81岁的甲骨文联合创始人拉里·埃里森一日财富暴涨近千亿成全球首富。虽甲骨文营收利润未达预期，但AI订单量大，股价创新高。同时，公司大规模裁员，员工自嘲被GPU替代。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。
琶洲模方亮剑：第四届琶洲算法大赛大模型前沿技术分论坛暨琶洲模方孵化项目展示圆满举办 | 甲子光年
9月23日，「第四届琶洲算法大赛大模型前沿技术分论坛暨琶洲模方孵化项目展示」举办。活动汇聚各界精英，展示琶洲AI产业化成果。清智·琶洲模方首批孵化成果亮相，还有主题演讲、签约仪式等，最后AI问辩将气氛推向高潮。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
Dario Amodei真的很焦虑...
文章围绕Dario Amodei的采访展开，探讨AI多方面问题。他坚信计算要素假说，认为RL与预训练有相似规模化现象；预计一两年编码达AGI，十年内信心90%；谈AI盈利、算力采购、应用扩散等，还提及机器人革命和AGI定价。
苹果高级副总裁下岗！AI大败局，靠血洗AI团队解决？
刚进入12月，掌管苹果AI与机器学习战略七年的高级副总裁约翰·詹南德里亚卸任。苹果AI乏力非其一人之过，是谷歌流派与苹果文化冲突所致。此次人事调整后，AI回归软件工程本位，不过人才流失成新挑战。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。