日期: 2025 年 6 月 13 日

SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻

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SGLang 是一个备受瞩目的开源推理引擎，在 GitHub 上已有近 15K 星星和月均 10 万次下载。尹良升分享了 SGLang 的关键技术和优化，包括 PD 分离、推测解码和 KV 缓存落盘等技术，帮助平衡性能、资源利用率和成本，并强调开源社区对于推动技术演进和应用落地的重要性。

知识类型视角切入，全面评测图像编辑模型推理能力：所有模型在「程序性推理」方面表现不佳

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东南大学联合多所研究机构提出了KRIS-Bench，一个评估图像编辑模型知识结构的基准。该基准从事实性、概念性和程序性知识三个层面测试编辑能力，并包含1267对图像指令样本，覆盖初级到高级任务难度。

Figure自曝完整技术：60分钟不间断打工，我们的机器人如何做到？

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Figure创始人发布60分钟未剪辑版机器人进厂视频，展示了其在物流分拣中的灵活处理能力。通过高质量数据集扩展和视觉电机策略改进，机器人的工作效率显著提高，吞吐量提升了58%，条形码成功率从88.2%提升至94.4%。

Transformer八周年！Attention Is All You Need被引破18万封神

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新智元报道
编辑：定慧
【新智元导读】
Transformer已满8岁，革命性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。
Transformer催生了ChatGPT、Gemini、Claude等诸多前沿产品。它让人类真正跨入了生成式AI时代。
这篇论文的被引次数已经达到了184376！
尽管当年未获「Attention」，但如今Transformer影响仍在继续。
谷歌开始收回对大模型开放使用的「善意」。
人人都爱Transformer，成为严肃学界乐此不疲的玩梗素材。