蚂蚁 inclusionAI 开源多智能体协作基础设施 Avernet V0.1

蚂蚁集团 inclusionAI 开源 ConceptEdit，一个基于概念缩放与密集监督的图像编辑数据生成管线。该管线通过三阶段流程（VLM 生成指令、FLUX 执行编辑、VQA 评估筛选）构建大规模、基于分类法的图像编辑数据集，并提供单概念与多概念两种变体。项目采用 MIT 许可证，支持断点续跑，需 OpenAI 兼容 VLM 端点与本地 FLUX 检查点。

蚂蚁集团开源 AKernel（Agent Kernel），一个将整个数据中心视为 AI 智能体可编程扩展的分布式内核。它通过统一 Python SDK 实现计算、网络和存储的编程控制，支持单机、私有 K8s 及多云（阿里云、华为云）一键部署，冷启动仅需 40 毫秒。AKernel 代码由 AI 大量贡献，并内置基于 OpenTelemetry 的全栈可观测性。

蚂蚁集团 inclusionAI 在 GitHub 开源 sandboxd，这是 AKernel 使用的 Linux 沙箱生命周期服务，通过 gRPC API 管理沙箱资源，当前基于 gVisor 运行沙箱，并计划近期开源 Kata Containers 支持。

inclusionAI 开源了 Humming，这是一个专为量化推理设计的高性能、轻量级即时编译 GEMM 内核库。它支持在 FP16、BF16、FP8 等多种激活数据类型下进行 8 比特以下任意权重类型的推理，兼容多种量化策略与缩放类型，并同时支持稠密 GEMM 和混合专家 GEMM 运算。该库兼容 SM75+ 及以上的所有 NVIDIA GPU，在多种计算场景下能提供业界领先的吞吐量和效率。其依赖极简，仅需 PyTorch 和 NVCC，软件包大小仅约 100 KB，便…

Flood 是一款面向离线应用的高效大语言模型推理框架。它采用流水线并行降低通信开销，并通过分段式KV缓存管理提升连续性。框架支持连续批处理、分块预填充、FP8/INT8量化及多模态模型推理。性能测试表明，其在多种模型和硬件上的吞吐量最高可达 vLLM 的 2.4 倍。其专用内核 SegmentAttention 在处理长序列时，解码速度较 FlashAttention 最高提升 3.16 倍。该项目于 2025 年 3 月开源并快速迭代，已支持前瞻解码等新特性。

蚂蚁集团开源了AState，这是一个专为强化学习设计的高性能通用状态数据管理系统。它旨在解决RL训练与推理中的I/O效率低下、权重同步性能不足及状态恢复不鲁棒等核心挑战。系统采用三层架构：提供张量原生接口的API层、支持多种部署模式的服务层以及具备高效可扩展传输能力的基础层。其关键特性包括统一的张量级API、高性能权重同步和拓扑感知设计。在万亿参数规模下，AState能在约6秒内完成权重同步，远低于业界常见的分钟级延迟，目前已作为ASystem的关键组件在蚂蚁内部生产环境部…

inclusionAI团队发布了dInfer，一个专为扩散语言模型设计的高效推理框架。该框架旨在解决扩散模型在文本生成领域推理速度慢、资源消耗大的核心挑战。dInfer通过一系列底层优化技术，显著提升了推理效率，能够更快地生成文本，同时降低计算成本，为扩散模型在更广泛的实际应用场景中部署提供了关键技术支持。

Voice Arena 与 Hugging Face 合作，为 Open ASR 排行榜引入 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两个评测集，覆盖印地语与印度英语，其中印地语是该排行榜多语言板块首个非欧洲语言。数据集含公开与私有分割，共 4，888 位说话人，并记录 12 项说话人属性，旨在暴露按地区、年龄、性别等维度分布不均的语音识别误差。

Claude Console 现已支持创建个人密钥和服务账号密钥，它们以关联账户身份运行并继承相同权限，账户从组织移除后密钥即失效。组织管理员可借此更轻松追踪各账户用量并确保密钥使用合规。这些 API 密钥可限定到特定工作区，也可用于管理端点及账户可访问的任何工作区，工作区 API 密钥仍作为旧版选项保留支持。

Andrew Ng 旗下开源智能体 OpenWorker 发布新版，强化安全工作流。其 harness 完全开源，安全团队可审计无后门。新版内置代码漏洞扫描、依赖供应链注入检测和云安全配置检查三类网络安全智能体，并支持本地运行开源权重模型以保护敏感代码。