受 Kimi K2 团队启发，SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练（QAT） 流程方案。通过 “训练端伪量化 + 推理端真实量化（W4A16）” 的方案组合，我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性，
在 Anthropic 成立五周年前夕，联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 罕见接受了公开采访！
，时长 00:20 视频 1：单样例推理速度对比：SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)（注：NVIDIA 平台
真正的 AI ，距离眼镜还有多远？如果你今年一直在密切关注 AI 眼镜/AI 硬件领域的大厂动态，那你肯定对 Google I/O 期间 DeepMind 发布的 Project Astra AI 项目演示印象深刻。而在今天刚刚举行的 Google The Android Show 特别节目中，这一愿景终于迎来了真正的落地时刻。
就在一周前，全宇宙最火爆的推理框架 SGLang 官宣支持了 Diffusion 模型，好评如潮。团队成员将原本在大语言模型推理中表现突出的高性能调度与内核优化，扩展到图像与视频扩散模型上，相较于先前的视频和图像生成框架，速度提升最高可达 57%：
LLM Agent 正以前所未有的速度发展，从网页浏览、软件开发到具身控制，其强大的自主能力令人瞩目。然而，繁荣的背后也带来了研究的「碎片化」和能力的「天花板」：多数 Agent 在可靠规划、长期记忆、海量工具管理和多智能体协调等方面仍显稚嫩，整个领域仿佛一片广袤却缺乏地图的丛林。
开源框架实现100%可复现的稳定RL训练！下图是基于Qwen3-8B进行的重复实验。两次运行，一条曲线，实现了结果的完美重合，为需要高精度复现的实验场景提供了可靠保障。这就是SGLang团队联合slime团队的最新开源成果。
Halliday Glasses 是目前市面上唯一可配处方镜片的显示眼镜。
专门适用超大模型、带来2.18倍推理加速，最新投机采样训练框架开源！ SGLang团队联合美团搜推平台、Cloudsway.AI开源SpecForge。
MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会，邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾，就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
