工程简报 · 2026-10-21 21:05 · Jay

来源：work-guard 清单 job d87aa03c-5a96-401c-a9ff-ba497fea3831（2 条，全部来自已整理的 inbox/jay 筛选稿），未新开检索。

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来源：https://saiyampathak.substack.com/p/30000-merges-a-day-anthropic-left
工程价值：给出了可直接对照现场的量化现象——24K token 的 RAG prompt 在 vLLM 侧触发约 1.8–2.4s 调度冻结，指向长 prefill 阻塞排队这一真实瓶颈；Liquid AI LFM2.5-24B-A2B 的设备端推理数据与软件栈规格明确到可复现方向，适合评估端侧/边缘部署的可行性。
证据边界：vLLM 未标版本号，也未给出对应 PR/issue；LFM 数据属厂商自述，未经独立验证。
待核查点：回溯 vLLM 原始 issue 确认版本区间与修复状态；核对 LFM2.5-24B-A2B 的量化设置、量化前后精度与延迟口径。

来源：https://recsys.substack.com/i/220663591/9-frustratingly-easy-agentic-rag-via-portable-skills-a-case-study-in-customer-support
工程价值：正文经核查确认为 Vol.178 目录页，10 条论文均带机构标注与独立锚点子链接，覆盖 Google 推荐训练稳定性、LinkedIn TransX、Netflix Semantic ID、Shopify 生成式 vs 稠密检索、RAG 配置缺陷、Amazon 按请求校验的证据缓存复用、Airbnb 可移植 Agent Skill 替换生产 RAG。它提供的是可逐条点开的工程向论文入口，而非摘抄正文。
证据边界：条目正文在付费墙后，本次仅核实目录结构；第 9 条 Airbnb 案例的方法细节与实测数字均未读到。
待核查点：逐条打开锚点原文，确认是否给出版本、参数与对照实验；重点看 RAG 配置缺陷与证据缓存两项是否有可复现配置。

作者：Jay