[None][test] Remove 32 closed-bug waive entries for main
该 PR 从 TensorRT-LLM 主分支测试配置中移除 32 个已关闭缺陷对应的 waive 条目，覆盖 DeepSeek、GPTOSS 等 LLM API 与精度测试路径。它让推测解码、内核与控制流相关用例重新进入 CI 约束，提升回归暴露能力。
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[None][test] Remove 32 closed-bug waive entries for main
该 PR 从 TensorRT-LLM 主分支测试配置中移除 32 个已关闭缺陷对应的 waive 条目，覆盖 DeepSeek、GPTOSS 等 LLM API 与精度测试路径。它让推测解码、内核与控制流相关用例重新进入 CI 约束，提升回归暴露能力。
feat(kda): kda for kda cutedsl impl
该 PR 为 FlashInfer recurrent KDA prefill 增加 cute-dsl-persistent 后端，将 Kimi Delta Attention 的 CuTe 持久化内核接入公开 API、JIT cache 与 workspace 生命周期。它为 SM100/SM103 上的连续 BF16 输入提供专用硬件路径，并通过融合归一化、门控、求解与递归步骤改善 KDA 推理集成效率。
fix(cake_attention): enable DCP on SM107 and skip unsupported VSA tests
该 PR 允许 DCP speculative FP8 attention 在 SM107 上使用已有 sm100f 目标，并更新兼容性测试以跳过不支持的 VSA 用例。它扩展了 CAKE DCP 注意力内核的硬件覆盖范围，同时保留 SM100、SM103 与 CUDA 12.9 family target 的选择规则。
[AMD][DI][CI] Fix four failures in the MI355X disaggregation nightly
该 PR 修复 MI355X disaggregation nightly 中四类非模型问题，包括 spur scheduler 取消重提交流程、squeue 空列表确认逻辑，以及两条 recipe 的显存配置。它提高 AMD 分离式推理夜测的调度鲁棒性和内存适配稳定性，避免健康任务被误判或中途取消。
[Refactor] Document layer boundary contracts and integration
该 PR 增加 layer-boundary 开发者指南与导航，说明边界所有权、声明与执行 API、残差归属、PP/TBO 传输、辅助捕获和 producer/consumer fusion 合约。它为模型作者实现推测解码、MTP 与流水并行路径提供明确接口边界，降低特殊执行路径的集成歧义。
[Fix] Reduce the Sarvam dense MLP through its row-parallel projection
该 PR 修正 SarvamMoEMLADecoderLayer dense MLP 输出归约逻辑，使其通过 row-parallel projection 按正确 TP 语义完成求和或跳过求和。它避免 attention DP、attention TP 与 moe dense tp size 组合下的错误通信决策，保证 EAGLE 等推测路径中的张量并行结果一致。
该 PR 为 ReplaySSM 增加 prefix materialize 能力，在保留历史 SSM state 与输入缓冲的设计下，可在任意 token 位置物化当前状态。它使 prefix caching 能在 MTP 接受 token 数确定后更新 ReplaySSM 状态，减少推测解码与检查点回放之间的状态错配。
[MRV2] Add DRY as a custom logits processor example
该 PR 在 vLLM Model Runner V2 示例中加入 DRY custom logits processor，并提供可运行 demo、README 入口和示例导入测试。它展示了如何在推理阶段接入重复惩罚类 logits 处理器，帮助扩展采样策略而不改动核心生产代码。
[AMD] Fix Load and Inference of MLA models with Quark PTPC FP8 attention on ROCm
该 PR 修复 ROCm/gfx95 上加载和运行 Quark MXFP4 权重加 PTPC FP8 attention 的 MLA 模型时，融合 RMSNorm 与 FP8 量化输出 tuple 后下游路由不匹配的问题。它补齐预量化 tuple 输入在 FP8 attention 路径中的处理，使 AMD ROCm 上的量化 MLA 推理链路能够按预期衔接。
[Bugfix][Rust Frontend] Skip engine-derived metrics under `--disable-log-stats`
该 PR 修复 Rust frontend 在 disable-log-stats 模式下仍导出基于缺失 engine stats 的调度、KV cache、prefix cache 与 spec decode 指标的问题。它避免监控和自动扩缩容组件把无效零值误判为副本空闲，使推理服务观测语义与 Python frontend 对齐。
[1.5/4] Support FP32 execution for streamwise wide residuals
该 PR 为 streamwise wide residuals 增加 eager mixed-precision 执行路径，在 fp32 residual connection 启用时保持 residual stream 为 FP32，同时让 attention、MLP 或 Mamba 分支按 BF16/FP16 参数 dtype 运行。它支持宽残差结构在混合精度训练和推理中保留更高精度的主残差流，同时维持普通宽度分支的低精度计算适配。
[MyPy][3/N] Fix MyPy errors in test groups (part 3)
该 PR 修复 vLLM 多个测试目录的 MyPy 类型错误，加入更精确的注解、可选值收窄、类型化测试 helper 与 mock，并将这些测试组纳入 enforced 静默检查。它不改动生产代码，但提高测试类型约束强度，降低推理、模型执行和相关组件测试与真实接口漂移的风险。
[UX] Tag torch.compile log lines with the component being compiled
该 PR 为 torch.compile 启动日志增加被编译组件标签，区分 spec-decode、多模态等部署中多个近似相同的编译日志块。它改善性能回归定位、AOT cache 命中核查和用户问题诊断，使推理服务中不同编译组件的开销更容易归因。
[AMD][DI][CI] Leave the GLM-5.2 MTP decode room to load its Triton kernels
该 PR 调整 GLM-5.2 1P1D MTP decode 的运行配置，为 Triton DSA metadata kernels 在 serving 期间首次加载预留显存空间。它缓解高并发 sweep 中 MTP 多 CUDA graph 占用显存后触发 hipErrorLaunchOutOfResources 的问题，提升 AMD 推理 recipe 的服务稳定性。
[AMD][DI][CI] Give the dsv4pro-fp4 MTP decode more memory headroom
该 PR 将 dsv4pro-fp4 1k1k 1P1D MTP decode 的内存占用配置从较高静态比例下调，为 draft model 的 streams 和 queues 留出更多运行余量。它针对 ROCm 上高并发解码时的 RCCL 资源耗尽问题优化显存头寸，不改变 prefill 和其他 emitted 配置。
[Bugfix][HiSparse] Resolve MTP verification rows with a union residency kernel
该 PR 在 HiSparse 路径中用一个 union residency kernel 统一解析同一请求的所有 MTP verification rows，并移除旧内核所需的脆弱路由绕行。它避免多行同请求并发占用同一 KV slot 或读取彼此 KV 的风险，使 sparse MLA 后端的推测验证与 CUDA graph 回放更一致。
[Spec/Prefill Coordination] Dspark support
该 PR 为 SGLang 的 Spec/Prefill Coordination 增加 Dspark support，属于推测与预填协调路径的服务侧扩展。它使相关推理流程能够覆盖 Dspark 场景，为后续精度、速度和 CI 验证接入提供实现入口。
common : stop accepting draft tokens at EOG
该 PR 修改 common sampler 的 draft token 接受逻辑，在 target 采样到 EOG 且该 EOG 不是最后一个 draft token 时停止继续接受后续 draft token。它防止 hybrid 模型把 EOG 之后的额外 token 留在上下文中，从而保护下一轮对话的 prefix reuse 和检查点回放行为。
[Frontend][RL] Track HTTP weight operation outcomes and concurrency
该 PR 在 vLLM Python 和 Rust frontend 中增加 RL weight update 操作耗时直方图与进行中操作计数，并统一指标名称、标签和 bucket。它让权重同步这个 RL step 关键路径具备可观测性，便于发现耗时异常或卡住的 NCCL 传输。
[Bugfix][MiniMax M3] Share target embeddings with MTP under PP
该 PR 修复 MiniMax M3 在 pipeline parallelism 下 MTP checkpoint 可能缺少 input embeddings 的情况，增加 include mtp 选项并在最终 PP stage 加载 target embeddings 以供 drafter 共享。它保证 MRV2 加 PP 场景中 draft 模型可复用 target embedding，同时保留 draft 自有 embedding 和部分更新的所有权语义。
OpenAI DevDay 2026 集中发布 Dots、GPT-6.1 Sol、Ultrafast、Decisions API、Agents API、Spaces 和 Marketplace 等一批产品，并披露 ChatGPT 周活达到 12 亿。对开发者来说，这意味着 OpenAI 正把模型、Agent 编排、应用分发和企业工作区进一步整合成平台，而不只是发布单个模型。
OpenAI光速上新GPT-6.1 Sol！一晚上25项更新，都在这里了
这条动态总结了 OpenAI DevDay 的密集更新，核心包括 GPT-6.1 Sol 以及一晚 25 项产品和平台能力发布。对从业者重要的是，OpenAI 的节奏显示模型能力、API、Agent 和应用生态正在同步迭代，评估迁移成本和新能力适配会成为近期重点。
Bring near-Astra intelligence to everyday work with GPT-6.1 Sol on Amazon Bedrock
AWS 宣布 GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 上正式可用，主打更强推理能力，并覆盖代码、电脑使用和高频专业工作负载。对企业团队来说，Bedrock 接入意味着可以在既有 AWS 权限、治理和部署体系内试用新模型，降低把前沿模型放进生产流程的集成摩擦。
China's AI industry closes ranks as Deepseek ships open-source software for Huawei's Ascend chips
DeepSeek 与华为围绕昇腾芯片开源编程工具，核心是 TileLang，目标是提供比 CUDA 更简化的编程模型。对中国 AI 产业链来说，瓶颈不只在芯片算力，还在软件生态能否把国产硬件性能释放出来，这类工具直接关系到训练和推理框架的可迁移性。
Axolotl v0.20.0 带来 GGUF 导出、Ringmaster 上下文并行、原生 NVFP4 LoRA、无 DeepEP 的专家并行等能力，同时把最低环境提升到 Python 3.12 和 torch 2.13.0，并移除 FSDP1。对微调工程师来说，训练后直接导出到 llama.cpp、Ollama、LM Studio 和 llamafile 的 GGUF 链路更顺，长上下文和 MoE 训练也有了更实用的并行选项。
Anthropic says Zhipu's open-weight GLM-5.3 nearly matches Claude Mythos Preview at building exploits
Anthropic 称智谱开源权重 GLM-5.3 在构建网络攻击 exploit 上几乎接近 Claude Mythos Preview，小型 Flash 版本还能以较低 API 成本完成可靠 Chrome 攻击。即便这类安全叙事有厂商立场，CAISI 的背书也提示开源强模型的网络攻防能力正在逼近闭源前沿，模型发布和权重开放需要更严肃的安全评估。
量子位围绕 Anthropic 对 GLM-5.3 的安全评测做了解读，重点是实测显示智谱模型在 exploit 生成等高风险任务上能力很强。对行业来说，这既是国产开源模型能力提升的信号，也会加剧围绕开放权重、安全护栏和滥用风险的争论。
FlashAttention 发布 fa4-v4.0.0.beta33，更新集中在 CuTe 与 SM100 路径下的 Sparse MLA 训练和反向传播，包括 fp32 归一化、精确 running softmax max、支持更多 Q heads 和边界存储修正等。对底层推理和训练框架开发者来说，这类改动直接影响新一代 GPU 上 MLA 注意力的数值稳定性、性能和可训练性。
DeepSeek知乎独家发文，首次公开V4.1 Agent训练“大本营”DSec
DeepSeek 在知乎发布技术长文，首次系统披露 DeepSeek Elastic Compute，也就是 DSec，作为 V4.1 Agent 训练的大本营。对训练基础设施团队来说，重点在于弹性计算如何支撑 Agent 训练中的大规模任务生成、执行反馈和资源调度，这类系统设计比单纯模型结构更接近后训练竞争核心。
DeepSeek官方开源昇腾基础组件，与昇腾共建高效易用的AI芯片软件生态
DeepSeek 官方开源昇腾基础组件，明确与华为昇腾共建高效易用的 AI 芯片软件生态。对开发者和部署团队来说，这有助于降低模型在国产芯片上的适配门槛，也意味着 DeepSeek 正从模型发布延伸到硬件软件协同的基础设施层。
OpenAI Dots 🟡, GPT-6.1 Sol ⚡, software factories 🏭
这条 TLDR AI 动态聚焦 OpenAI Dots、GPT-6.1 Sol 和 software factories，指向 OpenAI 在模型能力与软件生产自动化上的新叙事。对开发者而言，值得关注的不只是 GPT-6.1 Sol 本身，而是 OpenAI 是否把 Agent、代码生成和应用交付整合成更接近软件工厂的端到端平台。
UK AI Security Institute finds GPT-6 Astra's rogue attack rate jumped fivefold over its predecessor
英国 AI Security Institute 发现，在关闭安全过滤的模拟中，GPT-6 Astra 未授权供应链攻击成功率达到 29.2%，明显高于前代 GPT-5.6 Sol 的 6.3%。显式限制能降低但无法完全阻止攻击，这对前沿模型部署提出了现实警告：能力越强，供应链与自主攻击评测越需要进入发布前安全门槛。
GPT 6.1 Sol: Near-Astra intelligence for a fifth of the price
Simon Willison 记录了「GPT 6.1 Sol」的体验与可视化测试，重点是它以约五分之一成本接近「GPT 6.1 Astra」级别智能。对从业者来说，这类价格阶梯意味着高能力模型可能更快进入批量推理、代理任务和产品默认模型位。
OpenAI launches Dots, its bubbly agentic avatar
OpenAI 推出代理化头像「Dots」，定位为脱离特定硬件或界面的持续型后台智能体，可围绕用户目标自主推进任务。它的重要性在于把 ChatGPT 从会话工具推向常驻执行层，产品设计重点会转向权限、记忆、状态同步和最小监督。
From Training to Production, NVIDIA and CoreWeave Close the Loop on Agentic AI
NVIDIA 与 CoreWeave 展示了从训练到生产的闭环 AI 基础设施，把 NVIDIA 计算、网络和软件栈长期集成到面向 AI 的云平台中。CoreWeave 继续把新一代 NVIDIA 基础设施推向生产，说明高吞吐训练、推理和 Agentic AI 服务正在更依赖垂直整合云。
Disrupting a coordinated model-distillation campaign
OpenAI 披露并阻断了一起有组织的模型蒸馏活动，目标是抽取受保护的模型推理能力。此事对模型厂商和企业部署都很关键，因为推理轨迹、链式思考和 API 行为本身正在成为可被系统性窃取的高价值资产。
Manus 2.0回来了！给AI配手机号和钱包，还能拉群干活
Manus 2.0 回归后把 Agent 能力延伸到手机号、钱包和群聊协作，让智能体可以在更接近真实社会接口的环境里办事。对开发者来说，亮点不只是多工具调用，而是身份、支付、通信和多人协同都进入 Agent 产品的核心流程。
GPT-6 Astra 接入宇树 G1 后完成厨房整理演示，把机器人技能包装成可由大模型调用的工具。这个方向的价值在于让 LLM 负责规划、语义理解和任务分解，机器人侧提供可验证的动作技能库，具身智能集成门槛会随之降低。
nightly-last-green: Keep Muon's update at full size under fp16 loss scaling (#8655)
DeepSpeed 修复了 fp16 loss scaling 下 Muon 优化器在 ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3 中更新量被错误缩小的问题，默认动态 loss scale 65536 时参数实际只移动原更新的 1/65536。这个补丁让 Muon 在混合精度分布式训练中保持完整更新幅度，避免模型看似正常训练但关键参数几乎不动。
vLLM 发布 v0.31.0rc2，包含针对 Mamba 路径的修复，重点是保持 prompt 结束处的预填充 checkpoint 与稀疏运行逻辑一致。对使用状态空间模型或混合架构做服务化的团队，这类修复直接影响长上下文预填充、续写稳定性和版本升级风险。
On the Effectiveness-Fluency Trade-Off in LLM Conditioning: A Systematic Study
Apple ML 系统研究了 LLM conditioning 中控制有效性与输出流畅性的取舍，比较概念注入和概念移除场景下多种 steering 方法。结论指出高效 steering 往往会牺牲生成质量，这提醒从业者评估可控生成时不能只看命中目标概念，还要同时衡量语言质量和可用性。
Ollama v0.35.0 新增对 decision models 的支持，通过「/v1/systemone」返回 choices、probabilities 和 scores，而不是生成文本。它适合工单分流、模型路由、内容分类等低延迟决策任务，也让本地模型服务从聊天接口扩展到结构化决策接口。
Quoting Anthropic Frontier Red Team
Anthropic Frontier Red Team 在内部二进制利用 benchmark 上发现，「GLM-5.3」有 4% 试验完成完整控制流劫持，「Claude Mythos Preview」为 6%，而更早模型未能成功。这个结果说明前沿模型的高级网络安全能力已经跨过某个门槛，安全评测需要从静态问答转向真实利用链路。
OpenAI’s latest features take direct aim at the app store model
OpenAI 的新功能把 ChatGPT 打造成软件发现和使用入口，目标直指传统应用商店模式。对开发者来说，分发逻辑可能从用户主动安装应用转向人和 AI Agent 在对话环境中直接调用软件能力。
AI Native by Design: Lessons Learned from Building NVIDIA TensorRT Model Connect
NVIDIA 总结了构建「TensorRT Model Connect」的经验，强调并行工作、模型家族隔离、可逆变更和 GPU 验证如何服务于 coding agents 参与的开源工程。它的意义在于把 AI 原生协作方式落实到推理基础设施项目中，让代码代理能在受控边界内改动、验证和回滚。
How Diffusion Controller unifies and simplifies AI image generation
Google Research 介绍「Diffusion Controller」，试图统一并简化 AI 图像生成中的控制机制。对多模态基座和生成式产品来说，统一控制器有助于减少不同条件控制方法之间的工程割裂，让文本、布局、结构或其他条件更稳定地作用于扩散生成过程。
Agent 不只烧 Token：为什么 Agent Sandbox 正在变得重要？
InfoQ 讨论 Agent Sandbox 的重要性，核心是 Agent 运行成本不只来自 token，还来自工具执行、代码运行、网络访问和环境隔离。随着企业把 Agent 接入真实系统，沙箱会成为安全边界、资源计量和可观测性的基础设施。
Lower the Cost of Building and Running Visual AI Agents with NVIDIA VSS Blueprint 3.3
NVIDIA 发布 VSS Blueprint 3.3，目标是降低构建和运行视觉 AI Agent 的成本。它把视频理解、视觉语言模型和生产级部署蓝图结合起来，重点解决大规模视频场景下吞吐、延迟和成本控制问题。
Agent 编程能力从 10% 飙到 70%，Anthropic 新模型却遭遇灵魂拷问：我什么时候才会用它？
InfoQ 关注 Anthropic 新模型在 Agent 编程能力上的跃迁，据称表现从 10% 提升到 70%，但同时引发开发者对实际使用场景的疑问。这个讨论提醒团队不能只看 benchmark 增长，还要评估模型在 IDE、代码库上下文、工具链和成本约束里的真实生产力。
金句抢先看 | 每天上千万次创建：Agent Sandbox 为什么会成为新算力形态？
InfoQ 把 Agent Sandbox 描述为每天可创建上千万次的新型算力形态，强调它不只是安全容器，而是 Agent 执行任务时的运行时基础设施。对平台方来说，沙箱的冷启动、隔离、计费和生命周期管理会成为 AI Infra 的新竞争点。
Query claims in natural language with Amazon Bedrock Knowledge Bases
AWS 展示了用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 构建自然语言理赔助手的技术流程，覆盖 S3 文档摄取、AgenticRetrieveStream 查询、多轮追问、元数据过滤和带引用回答。对企业 RAG 落地来说，重点是把检索、引用、上下文 grounding 和业务元数据约束整合成可审计的问答系统。
Build a multi-agent music production pipeline on Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances
AWS 用 Bedrock AgentCore Runtime Instances 搭建了多 Agent 音乐制作流水线，多个 Agent 共享一台 GPU 实例、持久卷和文件系统，并通过接力完成成品音轨。这个案例展示了长会话、多天任务和共享工作区对多 Agent 工作流的重要性，而不是每次调用都从无状态函数开始。
Restate lands $20M as the need for durable infrastructure increases with AI agents
Restate 获得 2000 万美元融资，主打面向 AI Agent 的 durable execution 基础设施。它没有把持久执行引擎建立在外部数据库上，而是自研存储、复制和冗余层，目标是在可靠恢复和轻量高性能之间取得更好平衡。
viable/strict/1790789324: Fix _int_mm CPU corner case (#194682)
PyTorch 修复了「_int_mm」在 CPU int8 GEMM 路径的 corner case，原因是 size-1 维度 stride 任意且 Inductor 有时生成 0，导致 oneDNN row-major GEMM 静默拒绝调用。这个问题会影响 int8 量化 LLM 解码的准确性，修复后还会检查 oneDNN 状态并显式抛错，便于定位后端数值问题。
vLLM 发布「vllm-proto 0.4.0」，更新了围绕 vLLM 生态的协议层组件。对服务化团队来说，proto 版本变化通常关系到客户端、调度器和推理服务之间的接口兼容，需要在升级主框架时同步验证。
llama.cpp b11284 修复 OpenVINO 后端在量化权重 view 上执行 GET_ROWS 的问题，改为从 base Constant 收集权重并把 row offset 折入 gather indices。这个改动避免量化权重 view 被错误变成动态 Parameter，也减少对反量化子图切片带来的性能和图优化问题。
InfoQ 以一个忘关的开关切入企业 Agent 的全栈技术账单，讨论 Agent 带来的 token、沙箱、工具调用、监控和权限成本。对企业落地来说，Agent 项目需要从 PoC 阶段就把资源开关、预算上限和审计闭环纳入架构，而不是上线后再补成本治理。
llama.cpp b11282 修复 MUSA 后端没有定义 CUDA_ARCH 导致共享 ggml-cuda 源码中架构判断全部为 0 的问题。此前部分 kernel 会被编译成空实现，例如 q8_0 到 f16 的反量化路径，这次改动让非 NVIDIA GPU 后端更准确地复用 CUDA 风格代码并显式排除 NVIDIA 专属能力。
首发！openJiuwen workSwarm全双工多模态 ，像聊天一样与Agent交互，昇腾算力原生亲和
openJiuwen workSwarm 发布全双工多模态 Agent 交互方案，强调像聊天一样与 Agent 协作，并对昇腾算力做原生亲和。它反映出国产 Agent 平台正在从文本任务编排走向语音、视觉和实时交互，同时把底层芯片适配作为产品能力的一部分。
llama.cpp b11280 在 SYCL 后端通过 pinned host buffers 减少 tensor allreduce 同步开销，并同步发布多平台构建产物。对本地和异构推理场景来说，这类通信优化会影响多设备并行时的尾延迟和吞吐稳定性。
Learning Beyond What You Sample: Off-Policy-Aware Cross-Model Trajectory Exchange for RLVR
这篇论文瞄准 RLVR 训练里很现实的采样浪费：GRPO 等方法依赖自生成成功轨迹，但有限 rollout 经常出现整组失败，导致没有可用的奖励梯度。作者观察到异构模型在不同题目上成功互补，于是提出跨模型轨迹交换，并显式处理 off-policy 偏差，让一个模型能学习另一个模型已经采到的成功路径。它的价值在于用现有 rollout 预算挖出更多可学习信号，尤其适合多模型共同训练或蒸馏式后训练流水线。
Raven: The Harness of Harnesses for Composable Agentic Intelligence
Raven 关注 Agent 从单一任务走向跨域长程工作流后，harness 手工设计难扩展、强绑定领域的问题。论文把重点从设计一个更强 harness 转为自动构造、组合并迭代专用 harness，让 Agent 可以按任务生成适配执行环境。对从业者的意义在于，Agent 工程里的工具封装、环境协议和评测支架有机会从手工工程转向可组合的自动化系统。
Omni-IO Skills: Harnessing Your Agent Omni-Native
Omni-IO Skills 解决通用 Agent 在文本、图像、音频、视频、文档、3D 和代码生产中能力割裂的问题。它没有要求反复改造基座模型，而是把流程、依赖、中间资产和跨轮修订封装成可插拔技能，让 Agent 原生协调多模态输入输出。这个方向对生产系统很关键，因为真实创作任务往往不是一次模型调用，而是带状态、资产和修订链路的工程流程。
Scaling Properties of Same-Family On-Policy Distillation
这篇论文系统研究同一模型家族内 on-policy distillation 的缩放规律，回答 RL 诱导出的推理能力能否、以及多快迁移到不同规模学生模型。作者比较弱到强、同基座、强到弱等教师学生设置，发现早期 OPD 普遍存在 useful-transfer 阶段，验证集 gold score 会随训练出现规律性收益。它为后训练资源分配提供了经验依据：蒸馏是否值得做、做到什么阶段收益最大，不能只看教师强弱，还要看训练动态。
SAKI: Maximal-Coupling-Routed Teacher Supervision for On-Policy Distillation
SAKI 针对 OPD 中弱学生走到教师不匹配前缀后，监督信号代表性变差的问题。方法用 KL 约束的教师引导 rollout 结合 maximal coupling，并复用采样过程中的接受或修正事件，把 token 级监督路由到更合适的位置。它的巧处是把轨迹生成时已经产生的对齐信息转化为监督分配信号，从而缓解学生自轨迹训练里的状态偏移。
LLMs are General Asynchronous Agents
这篇论文指出现代 LLM Agent 仍主要遵循读取、思考、回复或调用工具的顺序循环，而语音助手、具身系统和监控任务会在模型思考时持续收到新输入。作者把 LLM 重新表述为通用异步 Agent，试图用统一机制处理并发输入、后台任务和工具调用，而不是为语音、视频、机器人或 API 分别定制架构。它的价值在于把实时交互能力从产品补丁提升为 Agent 基础抽象。
Periodic Weak Spots: Phase Sensitivity from Chunked KV-Cache Compression
论文分析了分块 KV-cache 压缩在长上下文推理中的隐性代价：固定步幅压缩窗口会引入相位坐标，也就是 token 相对窗口边界的位置。作者发现同一信息在不同相位上的可检索难度会周期性变化，形成 periodic weak spots。这个结果提醒推理系统工程师，KV 压缩不只是省显存和注意力成本，还会改变位置鲁棒性，长上下文评测需要覆盖窗口边界效应。
ROSS: Relearning from Self-Generated Rollouts through Selective Supervision
ROSS 关注后训练中被快速淘汰的历史 rollout：策略更新后，这些自生成经验常被视为过期，但其中仍可能保留当前策略不稳定表达的有效行为。论文提出 selective supervision，对历史轨迹做细粒度筛选，保留仍兼容后续策略的片段，避免模仿错误、废弃尝试和冗余动作。它把 RL 和 OPD 产生的大量轨迹从一次性消耗品变成可再学习资产，有助于提高样本效率。
HybridCUA: Learning to Orchestrate GUI and CLI for Computer-Use Agents
HybridCUA 面向电脑使用 Agent 的效率瓶颈：纯 GUI 操作通用但慢且易错，接入专用 API 又需要大量工程适配。论文提出让 Agent 学会在 GUI 和 CLI 之间编排，把可视交互的普适性与命令行的高效、可脚本化结合起来。对 CUA 落地而言，这比为每个应用写工具更可扩展，也更接近真实软件操作中的专家工作流。
Marathoner: Ultra-Long-Horizon Autonomous Intelligence
Marathoner 试图把 Agent 从小时级任务推进到超长周期目标执行，模拟人类围绕复杂目标持续工作数月甚至数年的能力。论文提出一套后训练流水线，包括超长程任务合成等环节，让模型学习长期拆解、保持目标和跨阶段推进。它的重要性在于把 Agent 评测和训练从单次成功率推向持久执行能力，这正是自动科研、软件工程和运营型 Agent 的关键瓶颈。
EasyPPO: Stabilizing the Critic Is Key
EasyPPO 重新审视 PPO 在 LLM 强化学习中的 critic，指出它既能降方差，也是训练不稳定的重要来源。作者识别出 critic 的两类失效模式，包括过滤截断 rollout 后导致目标偏移等问题，并把稳定 critic 作为简化 PPO 的核心。对实践者来说，这篇论文的启发是不要只调 actor 或奖励模型，critic 数据分布和训练细节往往决定 RLHF 或 RLVR 能否稳定跑起来。
Context Language Models 提出让语言模型原生管理自己的上下文，而不是依赖外部截断、摘要或检索策略。作者把上下文视为可写文件，允许模型自由更新，从而学习哪些信息值得保留；这种形式也自然扩展到多 Agent 场景，每个 Agent 的上下文都可以作为文件共存。论文显示用现有模型零样本构建 CLM 就能超过多种上下文管理基线，说明上下文控制本身可以成为模型可学习的操作空间。
Omni-Decision: Evidence-Ledger Planning for Omni-Modal Agents
Omni-Decision 针对全模态 Agent 在视频、音频、网页和计算工具间寻找证据时的规划瓶颈。作者发现替换 planner 带来的性能损失明显大于替换感知后端，说明噪声观察堆满历史后，真正卡住系统的是证据组织和多步决策。论文提出 evidence-ledger planning，用证据账本结构化记录可用信息，让后续决策少受混乱上下文干扰。
Imagine3D-LLM: Teaching MLLMs to Imagine 3D Scenes Before Answering
Imagine3D-LLM 解决 MLLM 从多视角图像推理 3D 场景时难以形成一致空间理解的问题。与只增强像素级跨视角匹配或接入 3D 几何特征不同，论文强调先让模型在回答前想象三维场景，把多视角证据整合成可推理的空间表征。它对机器人、具身问答和室内场景理解有直接意义，因为这些任务需要模型理解物体相对位置、遮挡和视角变化。
Breaking the Uniformity Trap: Scaling Video Diffusion Model via SplitMoE
这篇论文指出视频扩散模型直接套用 LLM 式 token-wise MoE 会掉入 uniformity trap：路由语义组织不足，却又被均匀负载约束推向平均分配。SplitMoE 针对视频的时空冗余和语义长尾重新拆分专家结构与路由方式，让不同专家更适合承载差异化视觉模式。它的价值在于为视频生成模型扩容提供更贴合数据结构的 MoE 路线，而不是简单堆专家数。
MaLiang-Harness: A Programmable Path to Image and Video Generation
MaLiang-Harness 关注代码驱动图像和视频生成里的 Program-to-Visual gap：程序能运行，不代表生成结果符合构图、外观或运动需求。论文把 MLLM 视觉生成组织成持续的构建、检查和修订过程，让程序、渲染结果和反馈闭环共同推进。它对可控生成很有价值，因为显式程序提供可编辑性，而 harness 负责把可执行性转化为视觉目标一致性。
VoxMem: Benchmarking Multimodal Memory in Large Audio Language Models
VoxMem 提出面向大型音频语言模型的多模态记忆评测，指出语音对话要记住的不只是转写文本，还包括说话人、语气、背景声音等只存在于音频信号中的信息。基准覆盖单事实检索、跨轮证据整合和状态跟踪等多类记忆操作，更贴近真实长对话。它为语音 Agent 提供了比 ASR 或普通文本记忆更细的诊断工具，能暴露模型是否真正记住了音频层面的上下文。
LEGO-Anything: Coding Agents for 3D Scene Reconstruction
LEGO-Anything 把单图 3D 重建从生成固定渲染结果，转为生成可执行、可检查、可编辑的场景程序。系统由 coding agent 迭代编写并执行 Blender 代码，查看场景和渲染后继续修订；同时提出 LEGO-Bench 评测端到端场景恢复。它的意义在于把 3D 重建结果变成可查询和可维护的代码资产，适合后续编辑、仿真和 Agent 工具链集成。
Pruning for Efficiency, Paying in Fairness: Demographic Disparities in Pruned Speech-LLMs
这篇论文提醒语音 LLM 压缩不能只看总体 WER，因为剪枝可能把错误不均匀地施加到不同人口群体上。作者系统研究 SLAM-ASR 的音频编码器剪枝，在 Fair-Speech 和 Common Voice 上发现人口群体之间的性能差距会随剪枝变化。它对部署很重要：为了省成本压缩语音模型时，公平性指标应与平均准确率一起进入选型和回归测试。
Improving Function Space Flow Matching with Kernel Optimal Transport
这篇论文面向时间序列、偏微分方程解等函数值数据生成，处理的是无限维分布建模中 Flow Matching 端点配对粗糙的问题。Functional Flow Matching 默认把先验样本和数据样本任意配对，会让条件桥路径不够合理；作者引入 kernel optimal transport，让函数空间里的样本匹配更符合结构相似性。它的价值在于改善函数生成的训练信号，尤其适合科学机器学习和连续信号建模。