百度百舸联合 SGLang 举办 Meetup：推理基础设施如何支撑 Agent 规模化落地

百度智能云具身智能前沿讲堂上，清华大学AIR助理教授赵昊与百度智能云AI计算首席科学家王雁鹏等对谈世界模型规模化问题。赵昊提出以3D/4D Token为核心的世界模型路线，认为世界模型不等于视频生成，需表达空间结构、光学属性和速度、加速度等动态信息；其OmniNWM通过动作编码与相机参数解耦，实现200帧稳定生成，并与精锋医疗、极智嘉分别合作手术预演和仓库机器人场景。

OpenRouter 撰文说明 Kimi K3 是开放权重而非开源模型，Moonshot AI 以自定义 Kimi K3 License 在 Hugging Face 发布 moonshotai/Kimi-K3。

Modal 分享为编码 Agent 提供万亿参数模型 Kimi K2.6 推理服务的优化实践，优化后单副本每用户性能提升 2.8x、副本整体吞吐提升 5.6x，单个服务日处理数千亿 token。

OpenRouter 发文解读 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Lightning，这是一款 30B 总参数、约 3B 激活参数的混合专家开源权重模型，定位于工具调用、编码等高频、边界清晰的 Agent 执行步骤，与负责复杂推理的 Nemotron 3 Ultra（550B 总参数、55B 激活）形成分工。

OpenRouter 梳理其目录中的 DeepSeek V4 系列图像输入支持情况：V4.1 Flash 原生读图（2026年9月10日上线，$0.15/$0.60 每百万 token）。

OpenRouter 发布教程，讲解如何用独立的裁判模型按自定评分标准自动给 AI 智能体输出打分，覆盖确定性测试无法检查的开放式回答质量。

Anthropic 工程师撰文分享如何在智能体编程压力下扩展测试影响分析服务。Claude 编写约 80% 的代码，测试数量增长 10x，六个月内 CI 任务增加 25x。文章复盘了三个临时补丁（扩容、按包分片、每日重启）分别只维持 70 天、29 天和不到一天，最终用三周重设计为无状态、内存存储加 journal 的可水平扩展架构，并建议团队按两季度内 25x 负载做容量规划。

GitHub 日韩地区营销负责人 Tomoko Tanaka 分享如何不写代码，把活动运营交给 GitHub Copilot 自动化。

OpenAI 发文（系列上篇）讲述其在线存储平台 Habitat 的演进：现每秒处理超 7000 万请求、服务每周超 10 亿用户、管理超 500PB 数据，覆盖近 40 个地区。

LlamaIndex 博客提出 just-in-time Agentic OCR 模式：先用 LiteParse 等免费解析器粗读全部文件供检索，再仅对相关页面调用 VLM 做 OCR。