本文介绍 Tensor R-Fork（Tensor Remote Fork），一种创新的权重加载方法，利用高效的跨节点设备间互连，从运行中的 SGLang 实例零拷贝加载张量至新实例。该技术带来三大优势：显著加速权重加载（如 Deepseek-R1 从数分钟缩短至秒级）、消除本地磁盘/DRAM 冗余存储（节省约 600GB）、不干扰推理服务。核心设计基于 GPU-Direct RDMA 构建 P2P 权重存储架构，支持 NCCL 和 TransferEngine 两种后端。性能测试显示，在 8 张 NVIDIA H20 GPU 上加载 Deepseek-R1 模型时间大幅缩短，已实现生产就绪。
SGLang 快速集成 NVIDIA 最新发布的 Nemotron 3 Nano 模型，该模型采用混合 Transformer-Mamba 架构与 MoE 设计，总参数 30B、激活参数仅 3.6B，支持 1M 上下文长度。在 NVFP4 精度下，通过 Quantization-Aware Distillation (QAD) 技术保持高准确率，同时在 B200 上实现比 FP8-H100 高 4 倍的吞吐量。模型在编码、科学推理、数学和指令跟随等基准上领先，适用于构建企业级 AI 代理。SGLang 提供即插即用支持，开发者可轻松部署于 RTX Pro 6000、H100 等 GPU。（128 字）
小米MiMo-V2-Flash模型总参数达309B，激活参数仅15B，专为最大化解码效率而设计，核心采用滑动窗口注意力（SWA）和多层MTP机制。该模型针对真实服务负载优化，支持不同硬件上吞吐量与延迟的灵活权衡。结合SGLang的Spec v2运行时，几乎零开销支持多层MTP和高效SWA执行，在H200上实现TPOT与吞吐量的完美平衡。本文详解模型设计、推理高效机制、硬件感知配置、SGLang快速服务支持，并提供基准数据与部署指南。（128字）
Mini-SGLang是SGLang项目的轻量版推理框架，仅用5k行Python代码，即实现了高性能LLM推理，支持Radix Attention、Chunked Prefill、Overlap Scheduling和Tensor Parallelism等先进特性。它兼容OpenAI API，支持Llama-3和Qwen-3模型，适合学习和研究原型开发。基准测试显示，在H200 GPU上，Mini-SGLang的离线吞吐量超越Nano-vLLM，在线服务延迟与SGLang相当。通过Overlap Scheduling有效隐藏CPU开销，利用FlashAttention-3和FlashInfer内核，确保顶尖性能。该框架提供交互Shell模式、NVTX注解和基准工具，便于调试和比较vLLM、TensorRT-LLM等系统。（128字）
我们兴奋地推出 SGLang 中的 Diffusion Large Language Model (dLLM) 框架设计与实现。通过利用现有的 ChunkedPrefill 机制，该系统实现了无缝集成、无需核心架构变更、继承现有推理优化，并提供最大灵活性让用户自定义扩散解码算法。LLaDA 作为首款 dLLM，展现出优异的数据理解能力和更快推理速度，尤其在低延迟小批量场景。面对大规模 dLLM 如 100B LLaDA2.0-flash 的评估与 RL 后训练挑战，现有的推理引擎不足以支撑。我们在 SGLang 中引入 Block Diffusion 支持，利用 Chunked-Prefill 管道，仅微调关键组件，实现高效批处理与流式输出，显著提升吞吐量（如 LLaDA2.0-flash-CAP 达 935 tokens/s）。（128字）
SpecForge团队携手蚂蚁集团、Meituan、Nex-AGI和EigenAI等行业伙伴，推出SpecBundle（Phase 1），这是基于大规模数据集训练的生产级EAGLE3模型检查点集合，旨在提升推测解码的可用性和实际性能，第一阶段聚焦指令微调模型。同时，SpecForge v0.2带来重大系统升级，包括全面重构以提升易用性，并支持多执行后端，进一步增强可扩展性和生产就绪度。该举措解决开源社区中推测解码工具匮乏、高质量草稿模型稀缺以及训练数据规模不足等问题，推动EAGLE3等SOTA方法在本地和企业部署中的广泛应用。（128字）
SGLang 引入 Encoder-Prefill-Decode (EPD) 解耦架构，将视觉语言模型 (VLMs) 中的视觉编码与语言处理分离，实现视觉编码容量的独立水平扩展，提升资源利用率。该方案兼容现有的 Prefill-Decode (PD) 解耦，形成三层架构，支持多种传输后端和视觉嵌入缓存。在图像密集场景下，EPD 显著降低 TTFT（首 Token 时间），负载下比同置部署低 6–8 倍；吞吐量提升约 2 倍。但图像稀疏场景可能引入额外网络延迟。基准测试基于 Qwen3-VL-235B，在 8 张 H20 GPU 上验证其在多图像请求中的优势。（128 字）
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队成功实现INT4 Quantization-Aware Training (QAT)全流程。通过训练阶段的fake quantization和推理阶段的真实W4A16量化，实现了与BF16全精度相当的稳定性和训推一致性。极致INT4压缩让约1TB规模模型单节点H200（141GB）部署，避免跨节点通信瓶颈，大幅提升部署效率。本文详解开源生态下完整pipeline的技术细节，提供高性能低成本的实用参考。项目由SGLang RL、InfiXAI、蚂蚁集团Asystem & AQ Infra、slime和RadixArk团队联合完成，已同步至slime和Miles社区。（128字）
Novita AI针对基于SGLang的GLM4-MoE模型开发了一系列生产验证的高效优化策略，涵盖从内核执行到跨节点数据传输的整个推理管道。通过Shared Experts Fusion和Suffix Decoding等技术，在代理编码工作负载下实现了TTFT降低高达65%、TPOT提升22%的显著性能提升。这些优化已在H200集群的TP8和FP8配置上验证，提供高吞吐量与低延迟的生产蓝图。基准测试显示，在输入长度4096、输出1000的场景下，请求率达14 req/s时效果显著。所有优化已部分上游合并，并开源复现脚本。
Mozilla宣布Firefox 148将新增‘阻塞AI增强’全局开关，一键禁用浏览器内所有生成式AI特性，包括翻译、PDF图像生成等。该功能源于用户反馈，优先隐私保护，已在X平台引发热议，成为反AI强推的标志性举措。预计2月24日正式发布。
在美国密歇根州上半岛的松林中，美国唯一活跃的镍矿Eagle Mine即将走向寿命终点。正值汽车制造商为电动车电池急需镍之际，该矿镍浓度持续下降，可能很快低到不值得开采。今年早些时候，一项创新研究显示，微生物或许能从低品位矿石或尾矿中高效提取镍，推动清洁技术发展。这不仅缓解供应短缺，还提供更环保的替代方案，标志着生物采矿技术的突破性应用。
FedEx 正利用 AI 革新大企业发货商的包裹追踪和退货流程。对于高货量企业，追踪不再止于仓库出货，而是提供实时更新、灵活交付选项和高效退货，避免支持票据或延误。这种压力推动 FedEx 探索 AI 的边界，帮助企业优化供应链，提升客户满意度。该技术有望重塑物流行业。
Apptio（IBM公司）EMEA区现场CTO Greg Holmes指出，成功扩展智能自动化离不开财务严谨管理。传统‘建好他们就来’的技术采用模式在自动化领域往往导致预算缺口。企业高管常发现，试点项目虽成功，却难以转化为可持续的企业级部署。本文深入剖析这一痛点，探讨如何通过财务工具实现自动化规模化，助力企业数字化转型。
在开启AI之旅前，先检查数据状态——数据质量是企业AI沉船的最大隐患。Gartner数据显示，数据质量差每年导致企业平均损失1290万美元。SENEN集团CEO Ronnie Sheth强调，现在是企业AI从炒作出生产落地的关键时刻。他呼吁企业注重数据治理、实用应用，避免资源浪费，推动AI真正创造价值。本文深度剖析企业AI务实路径，结合行业背景与专家观点。
《西部世界》主创乔纳森·诺兰在接受WIRED采访时表示，AI技术将造福新兴电影制作人，帮助他们降低创作门槛，但对好莱坞大片而言，AI难以取代核心创意。他将当前AI热潮比作“泡沫时刻”，强调技术虽强大，却需理性看待。诺兰以自身《辐射》剧集为例，探讨AI在影视行业的双刃剑效应，同时警示好莱坞巨头勿过度依赖AI，以免扼杀人类叙事魅力。（128字）
本期《下载》聚焦两大科技前沿：在美国密歇根州唯一活跃镍矿即将枯竭之际，微生物技术或能从老矿中高效提取清洁能源所需金属，推动电动车电池等领域的可持续发展。同时，AI模型的‘幻觉’问题日益严峻，生成虚假信息引发信任危机。本新闻通讯剖析这些创新与挑战，揭示科技如何应对资源短缺与信息真实性考验。（128字）
Peak XV Partners表示，近期多名合伙人离职源于内部意见分歧。公司正调整董事会角色、开设美国办公室，同时继续视印度为其最大市场。尽管面临变动，Peak XV强调将加倍投资AI领域，以抓住全球科技浪潮。该举措反映了风险投资行业在AI热潮下的战略转型，也凸显印度作为新兴市场的重要地位。（128字）
Fitbit联合创始人詹姆斯·帕克和埃里克·弗里德曼推出新AI平台Luffu，专为家庭健康监测设计。该平台在后台悄然运行，利用AI收集并整理家庭成员信息，学习日常行为模式，并及时标记异常变化，帮助家庭保持健康同步，及早应对潜在福祉问题。作为可穿戴设备领域的先驱，此举标志着他们从个人健身追踪转向家庭整体健康管理，契合当下AI健康科技浪潮。（128字）
在中国，AI技术正迅速渗透教育行业，推动一场前所未有的学习方式变革。智能学习平台和应用程序层出不穷，不仅提升了教学效率，更为个性化教育提供了新的可能性。
在人工智能迅速发展的背景下，数据隐私和道德边界的问题成为了一个迫切的社会议题。如何在技术进步与伦理规范之间取得平衡，成为行业内外关注的焦点。
前OpenAI和Tesla AI负责人Andrej Karpathy推出nanochat仓库，仅需约73美元和3小时，即可在单8xH100节点训练出媲美GPT-2的LLM。全栈工具链从预训练到聊天UI一应俱全，代码简洁高效，获GitHub 41.9k星，X平台热议不断，推动大模型训练门槛大幅降低。
Claude Code用户长期饱受上下文丢失之苦，如今开源插件Claude-Mem横空出世，赋予AI持久记忆能力。GitHub星标飙升至19.5k，token用量降95%，工具调用增20倍。X平台开发者热议不断，本地隐私存储让它迅速成为必备神器。
NVIDIA最新Blackwell B200 AI芯片订单火爆，企业争相抢购导致交付延至2025年。此消息引发市场热议，凸显AI算力需求井喷下的硬件瓶颈，NVIDIA股价短期波动。业内分析称，这反映出AI基础设施建设的紧迫性与全球供应链压力。
Anthropic Claude 3.5 Sonnet在SWE-bench基准测试中得分超90%，刷新纪录，开发者项目分享爆棚，X平台互动达15万。这一‘人类级’编程能力引发热议：AI能否取代程序员？本文深度剖析技术突破与行业影响。（98字）
Google近日推出Gemini 2.0 Flash，轻量级多模态AI模型，以超低延迟和高效性能著称。开发者基准测试互动超10万次，适用于实时交互场景，推动浏览器AI深度集成。该模型标志着AI向更普适、快速方向演进。
AI生成的拜登和特朗普假视频在X平台病毒式传播，FBI发出警告，转发量超百万。事件引发平台审核无力与AI水印法规的激烈争议，互动量逾30万，选举诚信成焦点。
中国AI企业DeepSeek发布V2模型，在多项中文基准测试中超越GPT-4o，总参数仅236B却实现高效推理。该模型开源后迅速走红，X平台用户测试分享互动超15万，引发本土AI崛起与‘弯道超车’热议。
埃隆·马斯克在X平台发帖警告AI发展速度远超安全措施，呼吁暂停巨型AI训练。该帖获数百万浏览，引发激烈辩论。支持者赞同加强监管，反对者质疑其商业动机。话题置于中美AI竞赛背景下，互动量创纪录，凸显AI安全全球关切。
Meta推出Llama 3.2系列1B/3B参数模型，支持边缘设备高效运行，具备强大视觉理解能力。开源社区反响热烈，下载量激增超20万互动。该模型低成本部署潜力巨大，推动手机与物联网AI应用，挑战云端AI垄断格局。
OpenAI近日发布的o1-preview模型在数学和编码基准测试中大幅超越GPT-4o，ARC-AGI得分高达83%，引发热议。其‘思考链’机制标志AI从生成向推理转型，开发者分享复杂问题求解案例，X平台互动超50万，业内讨论AGI路径加速。
