小红书 RED OHC 开源：Java 堆外缓存 32 线程纯读吞吐达 Cassandra OHC 基线 3.38 倍

小红书开源 BigMac，一种面向原生多模态场景的流水并行训练新范式。它通过依赖安全的嵌套流水线，在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时，高效实现多模态流水训练。相比基线，BigMac 训练速度提升 1.08～1.9 倍，并在 global batch size 增大时保持稳定显存占用，目前已应用于 dots 多模态模型生产训练。

小红书与北大开源 UltraEP，首次将基于精确路由信息的实时负载均衡引入生产系统，在每个 microbatch 和每一层动态复制热点专家，平均达到理想性能的 94.3%，相比业界 SOTA 训推框架提升 1.49 倍。该方案已在 288B 参数 MoE 模型的完整预训练中部署，保持不低于理想性能 92% 的水平。

小红书与北大提出 UltraEP，首次将基于精确路由信息的实时负载均衡引入生产系统，在每个 microbatch 和每一层动态复制热点专家。在 Qwen3-235B 等模型上，训练吞吐平均达到理想性能的 94.6%，相比 Megatron-LM 提升 42%；推理 prefill 吞吐相比 SGLang 提升 1.56 倍。

RedKnot 将 KV Cache 沿注意力头维度拆解，通过头分类稀疏（局部头占 83.4%–96.8%）、稀疏 FFN 和 SegPagedAttention 三个机制统一算法与存储粒度。在 8 卡 H800 上，TTFT 最高加速 1.6–3.54×，单卡并发提升 4.7–7.8×，预填充 FLOPs 削减 67%–79.5%。DeepSeek-V4-Flash 上 128K 上下文 TTFT 加速达 5.16×，KV 传输最多省 6.3×。精度通常不低于稠密 F1 …

Claude 发布九月更新回顾，Chat 与 Cowork 合并为一个 Claude，工作流可在云端运行，合上笔记本后继续进行。Claude Docs 支持团队与 Claude 在同一文档中协作编辑，新推出的 Claude 5.5 系列提供 Opus 5.5 处理重任务、Sonnet 5.5 用于快速修改，并可通过 /slides、/docs、/designs 直接生成对应格式。

ts-rust（tsc-rs）将 microsoft/TypeScript（Go 实现）的编译器、类型检查器和语言服务器移植为 Rust，作者称全部代码由 LLM 编写，本人未读过代码。

Google AI Edge 团队以 Apache 2.0 许可开源 ML Drift，一个跨平台端侧 GPU 推理计算引擎，作为 LiteRT 的核心 GPU 加速层。

Google 发布并开源 AQuA（Ambient Quality Agent），在 Google Cloud 项目中定时从 Cloud Trace、Cloud Logging 或 BigQuery 抽取生产会话，经抽样、评审、聚类、验证、跟踪五阶段流水线诊断 Agent 失败。

Anthropic 发布 Claude Dashboards 和 Claude Motion 两项 beta 功能。

OpenRouter 宣布 GPT-6 Luna Decisions 上线。OpenAI 的 Decisions API 可让应用选择合适的模型、工具或动作，支持发送文本、JSON 或图片并返回带概率的类型化答案。定价为输入 $0.10/M、输出免费，上下文 1M；引用 OpenAI 开发者账号称其决策速度比通过 Responses API 的 GPT-6 Luna 最快 10 倍。