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基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型

本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。

本文作者白杨SEO从2011年入行SEO，2024年起研究AI搜索优化。他指出当下AI平台引用来源变化大，企业官网成重要来源。作者从网站代码、站内内容、站外推广三方面，教大家做好官网GEO优化，让AI推荐官网。

传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。

本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。

8月21日百度蒸汽机音视频一体化模型重大升级，实现多人有声视频一体化生成。有五大核心技术突破，价格低至行业70%。源于算力和工程优化积累，未来还会优化成本，其盈利不依赖调用次数，带动平台生态升级。

中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架，从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式，使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈，准确率提升38%。

近日，React 生态核心参与者 Mark Erikson 分析其现状及争议。外界质疑 Vercel 主导 React 发展，他认为是 React 团队主导 Next.js，且 RSC 需与框架集成，社区对框架使用也有分歧。

文章对比Workflow和Agent，指出复杂多变场景下Agent框架更适用。还介绍AutoGPT、LangGraph等5款主流Agent框架，涵盖其特点、应用场景等，最后提及腾讯云TDAI团队探索数据库与AI结合。

阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架，仅从 100 个种子问题出发，通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等，Solver 性能提升显著，工程友好，开启零数据自进化新路径。

室内场景合成在具身智能兴起下愈发重要，现有方法存在局限。BIGAI提出SceneWeaver框架，通过基于工具的迭代优化统一多样场景合成范式，具有高保真模拟、强健物理交互等优势。