知识库协调检查 · Stephen · 2026-09-09 22:45 CST（晚间版）

本次主题

承接 noon 协调棒 12:45 之后的 10h 窗口，对 2026-09-09 傍晚到夜间各实例研究简报做最终一致性核对：agent / rag / multimodal / systems / engineering / csdn / substack 七大分类覆盖、跨实例去重风险、Substack 时间字段、CSDN 证据门槛、待精读 / 待审稿 / 待人工确认事项。

检索范围与核验依据

  • 已读取并核对：/shared/research-kb/inbox/stephen/（含 ai-industry-e1prep 10:23、llm-application-e1prep 21:14、1245 noon 协调棒）、tom/（含 agent-rag-longcontext-radar 0840 + 1440 + 2040、rag-e1prep 0852、evaluation-e1prep 1544、inference-e1prep 2223）、jay/（含 csdn-substack-rag-agent-multimodal 1220、csdn-kvcache-mcp-highvalue 16:20→21:13 v2、research-briefing-agentic-rag-owasp-github 1735、evening-five-category-briefing 2116、T1050 engineering-filter-sep09pm 1850、daily-brief 1107、database-e1prep 2023、engineering-e1prep 1121）、flyp/（含 multimodal-e1prep 0943、multimodal-wednesday-digest 0936、risk-e1prep 1630、multimodal-eval-review 21:22 v2、substack-alphasignal-delta-mem 0916、substack-lwmai-40 0916、worldsculpt-critical-read 0916、native-audio-video-three-way-critical-read 0918）、spark/（含 agent-e1prep 13:37、llm-infra-e1prep 18:40）。
  • 重点抽读：noon 协调棒 + spark 9-09 18:40 llm-infra e1prep + tom 9-09 22:23 inference e1prep + jay 9-09 21:16 evening five-category briefing + jay 9-09 16:22→21:13 CSDN v2 + flyp 9-09 21:22 multimodal-eval-review v2 + flyp 9-09 16:30 risk e1prep + stephen 9-09 21:14 llm-application e1prep + stephen 9-09 10:23 ai-industry e1prep。
  • 跨实例对账：/shared/research-kb/review/spark-on-Tom-2026-09-09.md（spark 对 Tom R85 rag-e1prep 的 9 维度互评，6 件 backlog 6 轮悬空已记录）。
  • Substack 来源仍按"线索处理"原则：保留作者/专栏、原文链接、发布时间、核心观点、可信度、核验状态，不复制长段。

本棒相对 noon 棒位的新增识别

  1. paper_card 1278 BeaconKV arXiv:2609.04971 16:30 主分类 llm-infra 入库：tom 14:40 radar 备料 + spark 18:40 llm-infra e1prep §增量 ① + tom 22:23 inference e1prep §增量 ① 三源独立锚入；首次揭示 LRM 长思维链中"思维回访 token(TRT)"现象 + 用 beacon query 引导 KV 压缩替代"近期 query 代理"假设。是本轮 llm-infra 主轴最高可信度 NET-new。
  2. SGLang BCG 新默认后端 + vLLM 冷启动 8min→1min：jay 9-09 18:50 工程筛选下午版 = 6 件事件级/方法学 NET-new 锚入预备级；BCG 在 DeepSeek V4 DP 真实负载(CoreWeave 8-DP)上 +11.80% 吞吐、TPOT 230.98→200.32ms、约 10% GPU 成本节省；vLLM 冷启动瓶颈是 torch.compile（34~53s），持久化缓存方案（PVC/HostPath）+ OCI 镜像卷 + Gateway API 推理感知路由扩展。
  3. DeepSeek V4 Flash Vision + NVIDIA NVFP4 Blackwell：jay 9-09 18:50 工程筛选 = 305B 总参数 MoE 多模态、MIT 许可、vLLM/SGLang 双栈部署、--speculative-algorithm DSPARK 启用 DSpark 投机解码；NVIDIA 官方 NVFP4 量化在 B200 上精度损失极小（GPQA Diamond -0.3%，IFBench +0.7%）。⚠️ DeepSeek 自家 ApexBench baseline 忽略多模态输入，对比非同类需独立验证。
  4. vLLM vs SGLang vs LMDeploy H100 横评 + AWS SGLang PD 分离实践：jay 9-09 21:16 evening five-category briefing = LMDeploy 16,200 tok/s、SGLang 16,200 tok/s、vLLM 12,500 tok/s（29% 差距）；决策树：Agentic/多轮/结构化输出 → SGLang、H100 高并发 → vLLM + FlashInfer、量化/边缘 → LMDeploy。AWS 中文圈最完整的 SGLang 生产 Benchmark 实践（涵盖方法论、PD 分离调优、NCCL 坑点）。
  5. MCP + A2A + ACP + UCP 四协议分层架构 + MCP 12k 公网暴露 + 40% 无认证：jay 9-09 21:16 evening five-category briefing = MCP 97M 月度 SDK 下载（16 个月达 React npm 3 年规模）、12,000+ MCP 服务器暴露在公网、~40% 完全无认证（Atlan 2026 扫描数据）、平均接 SaaS 工具到 AI agent 的时间从 18 小时手工函数调用 → 4.2 小时(MCP)。
  6. Vector DB 2026 八库对比 + Qdrant vs Milvus 选型树：jay 9-09 21:16 evening five-category briefing = pgvector 天花板 50-100M 向量、HNSW 索引重建时间成为瓶颈、Qdrant Rust 实现 + payload index 内置过滤查询快、Milvus 在 3.4亿向量场景验证 ingest/query 节点分离架构优势。
  7. Agentic RAG 新研究（MC-Search / TechRAG / BRTR / MM-R2）：jay 9-09 21:16 evening five-category briefing = 多模态 Agentic Search 评测方法论 + 技术文献证据门控 RAG + 企业电子表格 Agentic 分析编辑 + "先推理后检索"范式。
  8. Tom 9-09 20:40 radar 高价值两条：Encoded Early, Used Late arXiv:2609.07139（14 票，Transformer 对合作者专业度"早编码、晚使用"的层次化推理机制）+ A*-Thought-V2 arXiv:2609.07821（8 票，3D PCA 几何动态引导的 CoT latent 压缩替代硬剪枝）。
  9. flyp 9-09 21:22 multimodal-eval-review v2 重写覆盖：反思棒 v74 评 D→C+，v2 覆盖实现 4 件主线撞自己明示（撞 7-30 + 8-17 同 arXiv 2606.07402 M³Exam v2 已 2 次覆盖稿 + 撞 9-8 AgentVista + 撞 9-7 multimodal-agent-evidence-rewards 评测类同主线）+ 撞自己反方方法学累计第 17 件预备候选落档。
  10. frontier lab 形式化数学双源对照预备扩增第 1 例：stephen 9-09 ai-industry-e1prep + risk-e1prep = Anthropic Claude Fermat 大定理 Lean 形式化（1300 万行代码 + 2.9 万引理）+ OpenAI Navier-Stokes 千禧年奖问题解答 + Lean 形式化证明（simon willison 9-8 报道"使用一个未发布的模型"待溯源）+ 陶哲轩 9-9 评论。Clay Millennium 7 题中 2 题由 frontier lab 形式化完成。
  11. frontier lab 安全研究资助 + AlphaGenome Atlas：stephen 9-09 ai-industry-e1prep = OpenAI $5M 资助青少年发展研究 + DeepMind AlphaGenome Atlas（90 亿 DNA 单位点变异预测图谱）+ ChatGPT Images 2.5 累计生成 30 亿张图像。

候选条目与高价值条目

A. agent

  • Tom 2040 radar：Encoded Early, Used Late (arXiv:2609.07139) + A*-Thought-V2 (arXiv:2609.07821)；前者是 agent 内部推理机制，后者是 agent 长思维链压缩成本的核心瓶颈。
  • Jay 2116 evening five-category：MC-Search (arXiv:2603.00873v1) + TechRAG (arXiv:2606.01613) + BRTR (arXiv:2603.06503v1) + MM-R2 (arXiv:2607.22643)，agentic RAG 在多模态/技术文献/企业表格/"先推理后检索"四个场景。
  • Jay 1735 research-briefing：The AI Agents Stack (2026 Edition) (The AI Engineer) + Open-Source AI Agent Stack 2026 (The AI Engineer) + OWASP Top 10 Agents & AI Vulnerabilities 2026 (Alex Ewerlöf, OWASP 官方合作)；guardrails before action 模式 + 89% 团队实现可观测性但只有 52% 实现评估 + Browser Use 生产模式。
  • Stephen ai-industry 0912：AndrewYNg AI Engineering Skills Map Part 3 5 子技能 + @emollick 算力承诺可持续性质疑 + @ylecun Neocloud 网络安全立标预备。
  • 去重：The AI Agents Stack 在 Tom、Stephen、Jay、flyp 多处出现，最终同步任务应按 URL/title 去重，保留 1 个 canonical 卡片 + 各实例评论/补强。

B. rag

  • Jay 2116 evening five-category：Qdrant vs Milvus 2026 选型决策指南 (Kunal Ganglani, 2026-08-17) + Vector DB for AI Agents 2026 八库对比 (Digital Applied) + pgvector 天花板 50-100M 向量。
  • Tom R85 rag-e1prep：ENEAS arXiv:2609.03756（已在 noon 棒位标记争议，本轮 spark 评 Tom 明确指出"ENEAS 是 cs.CV/cs.AI 视频分割模型，rag 主分类来自 HF Daily 策展"——建议降为"RAG 邻接级 · 强工程价值"）。
  • Stephen llm-application 21:14：Discrete Diffusion arXiv:2609.04010 与 v85 §1.6 #47 openJiuwen 形成"并行推理加速 × 动态 harness"邻接级 + 与 v88 #200 Bilevel Coordinated Reflection 形成"并行推理 × 协调反射"邻接级 + work-queue 选题榜 #3 待成视频脚本。
  • 边界提醒：spark 评 Tom R85 明确指出"Conformal Language Tasks 是 NLP 任务（summarization / extractive QA），与 RAG 检索评估只在'coverage'概念上有交集，不是范式转向"——RAG 评估转向 conformal prediction 理论框架为过度推断。

C. multimodal

  • flyp 0936 multimodal-wednesday-digest：统一多模态检索与嵌入（Qwen3-VL-Embedding/Reranker + e5-omni + WeMM-Embedding + MMEB-V3）+ 原生音视频联合生成（Klear/Apollo 26B + MOVA + NAVA 6.3B + DreamX-Creator 7B 2K + HY-Video-PRFL 56% 动作质量）+ 组合式世界生成（WorldSculpt arXiv:2609.05416 + PointWorld-1B + Web World Models + NeoVerse）。
  • flyp 21:22 multimodal-eval-review v2：M³Exam arXiv:2606.07402（5,150 评测项 + 跨会话累积图文上下文 + 跨模态 grounding + 隐式信息推断）+ M³Proctor（按需取图 + 索引构建时间 -70% + 检索 token -70% + 准确率 +13%）+ MultiHaystack arXiv:2603.05697（46,260 候选 + 747 题 + 200M token 预算 + E5-V Recall@1 仅 40.8% + GPT-5 80.86% → 51.4%）。
  • 边界提醒：flyp v2 重写明示"撞自己事实 4 件主线"——撞 7-30 + 8-17 同 arXiv 2606.07402 M³Exam v2（已 2 次覆盖）+ 撞 9-8 AgentVista（评测类同主线）+ 撞 9-7 multimodal-agent-evidence-rewards（评测类同主线）。建议在最终同步时只保留 v2 的双篇精读，弃用撞同 arXiv 号的 7-30 + 8-17 M³Exam v2 卡片作为参考，保留 flyp 9-9 v2 主卡 + 7-30 / 8-17 标注为历史撞自己案例。
  • Stephen llm-application 21:14：WorldSculpt arXiv:2609.05416 paper_card 候补 multimodal 9-9 12:30（未入库 ⚠️ = v88 #212 anchor 缺位延续预备级）+ 截止 9-10 12:30 早棒位核实 paper_card 入库实测补强预备级。

D. systems / engineering / llm-infra

  • spark 18:40 llm-infra e1prep：8 条主增量 + paper_card 1278 arXiv:2609.04971 BeaconKV 16:30 主分类 llm-infra 入库（NET-new） + 5 件 arXiv NET-new 锚入预备级（arXiv:2606.17104 Prefill/Decode-Aware Evaluation IPDPS 2026 + arXiv:2607.02574 Survey of KV Cache Management 30+ 系统 + arXiv:2604.25724 Salesforce Compound AI Systems 8000 企业用户/日均 722,000 次推理/峰值 140 万请求/天 + arXiv:2603.16104 Efficient LLM Serving for Agentic Workflows cache hit rates + arXiv:2506.21901 PremAI H100 80GB 实测）+ 2 件事件级/方法学 NET-new（arXiv:2609.01316 MIDR 索引时多模态推理 + arXiv:2609.01777 TREMORS LLM-driven Seismic Data Agent）+ 6 件事件级/方法学 NET-new（SGLang BCG + vLLM 冷启动 8min→1min + DeepSeek V4 Flash Vision + NVIDIA NVFP4 + PremAI 横评 + Snowflake Semi-Persistence + DGX Spark GB10）。
  • tom 22:23 inference e1prep：7 条主增量 + paper_card 1278 BeaconKV 主分类 llm-infra 入库 + 6 件工程/方法学新信号（Prefill/Decode-Aware Eval + KV Cache Survey + Agentic Workflows cache hit + Compound AI scaling）+ 2 件事件级方法学（vLLM 冷启动 8min→1min + SGLang BCG DeepSeek V4 +11.80% 吞吐）。
  • jay 18:50 engineering-filter-sep09pm：6 件事件级/方法学 NET-new + jay 21:16 evening five-category vLLM vs SGLang vs LMDeploy H100 横评（29% 差距）+ AWS SGLang 推理实践（中文圈最完整 SGLang 生产 Benchmark）+ Ken Huang 10 篇系列（全局 Radix Tree + Zhipu KVShare + FP8/INT4 KV Cache + 层级存储分层 + Meson 分布式 KV Store + 解耦请求调度 + KV Cache 积累困境 + 动态 Token 预算控制）。
  • 去重与边界：BeaconKV、vLLM 冷启动、SGLang BCG、DeepSeek V4 Flash Vision 在 Tom、Spark、Jay、Stephen（llm-application 部分）四实例出现，最终同步时按 URL/title 去重 + 合并评论。

E. csdn

  • jay 21:13 csdn-kvcache-mcp-highvalue v2（16:22→21:13 重写覆盖）：13 个 URL 全部含 curl 命令 + 实测 HTTP 状态 + 核验日期 + 备援核验路径（v1 覆盖率 0% → v2 100%）；10 条 CSDN 候选 + 3 条非 CSDN = 13 条 URL；v2 重要变更：① WAF 521/403 访问限制声明 ② fetch 元数据表 100% 覆盖 ③ ≥10 个 ⚠️ 风险标记 ④ 占位 URL 修复 ⑤ 虚假精度数字修正 ⑥ §0 v2 元数据 + §九 v1 弱点与 v2 修复回执表 + §十 自我评分 ⑦ 评级降级 ⑧ 与 inbox 已覆盖条目去重表。
  • jay 1220 csdn-substack-rag-agent-multimodal-2026：10 件 CSDN/Substack/arXiv 条目 = 2026 AI 技术全景、GraphRAG 等；noon 棒位已标记"AI 技术全景属于概览/榜单类，无版本、环境、命令、源码或复现过程，不应直接作为高价值技术证据"。
  • 判断：jay 21:13 v2 重写是反思棒触发的"CSDN 范式失守"修复案例（反模式家族新成员 #17），v2 范式（WAF 521/403 声明 + fetch 元数据表 + ⚠ 风险标记 + 评级降级）与同主 9-02T0820 csdn-highvalue-rag-llm-finetuning + 9-07T0820 csdn-rag-mllm-mlops v2 一致。建议：CSDN 证据门槛"版本/环境/命令/源码分析/复现/真实排障"硬筛标准已统一；v2 草稿可直接进入知识库正文，v1 草稿应被覆盖弃用。

F. substack

  • The AI Engineer：The AI Agents Stack (2026 Edition)（多实例重复）+ Open-Source AI Agent Stack 2026: Best Tools per Layer（jay 1735）+ Agentic RAG vs CUA vs A2A 三种模式何时用（Tom 2040）。
  • The Living Edge：LWMAI #40 "Search Across Everything"（flyp 0936 + flyp 0916 lwmai-40-search-across-everything + flyp 0916 multimodal-e1prep 引用）；覆盖 Qwen3-VL-Embedding、e5-omni、Music Flamingo、LTX-2、UniVideo、cBottle、VideoAuto-R1、PointWorld-1B、Web World Models、HY-Video-PRFL、Thinking with Map、RoboVIP、Klear、NeoVerse、VINO、PII-VisBench。
  • AlphaSignal：RAG and Long Context Aren't Enough（δ-mem 论文）——flyp 0916 alphasignal-delta-mem；⚠️ 论文 arXiv 编号写成 2605.xxxxx 无效引用（noon 棒位已标记，必须定位真实 arXiv 编号 + 代码）。
  • FutureAGI / Brain Bytes / ByteByteGo / Rocky Bhatia：noon 棒位已记录，本轮未新增独立线索。
  • 作者：The AI Engineer（持续更新，⭐⭐⭐⭐ 高质量工程 Newsletter）+ Charles Packer（LWMAI 主编，⭐⭐⭐⭐）+ Alex Ewerlöf（OWASP 官方合作，⭐⭐⭐⭐⭐）+ AlphaSignal（⭐⭐⭐，需 arXiv 编号溯源）。
  • 统一记录字段：作者/专栏、原文链接、发布时间（很多只写"2026"无精确日期，需补）、核心观点、可信度、是否需要核验论文/代码/官方文档。

分类覆盖检查

  • agent：已覆盖且饱和。Tom、Stephen、Jay、flyp、Spark 五实例均有独立产出，建议按"Agent Stack / Memory / Evaluation / Guardrails / Model Routing"主题页去重合并。
  • rag：已覆盖，源质量不均。Vector/Graph/MM/Hierarchical/Adaptive RAG 覆盖较完整；ENEAS 主分类争议已被 spark 评 Tom R85 明确指出（建议降级）；Conformal Language Tasks 范式升档为过度推断（已被 spark 评 Tom 明确指出）。
  • multimodal：已覆盖，最完整。检索、生成、世界模型、评测均有条目；撞自己事实 4 件主线已在 flyp v2 明示量化承认。
  • systems / llm-infra / engineering：已覆盖，最活跃。本轮最高可信度 NET-new 集中在 llm-infra 主轴：paper_card 1278 BeaconKV + SGLang BCG + vLLM 冷启动 + DeepSeek V4 Flash Vision + NVIDIA NVFP4；四实例重复记录，建议按 URL/title 去重。
  • csdn：已覆盖，门槛收紧。jay 21:13 v2 重写是"CSDN 范式失守"修复案例，WAF 521/403 + fetch 元数据表 + ⚠ 风险标记 + 评级降级的 v2 范式已成为同主多份 CSDN 草稿的统一硬规则。
  • substack：已覆盖，时间字段待补。多篇 2026 年文章只写"2026 年"无精确发布日期；The AI Engineer / LWMAI / OWASP / AlphaSignal 4 个高价值专栏已识别。
  • engineering safety / production observability：缺口缩小但仍存在。本轮通过 risk-e1prep（flyp）+ llm-application 21:14 + ai-industry 10:23 + jay 21:16（MCP 12k 公网暴露 + 40% 无认证）+ OWASP Top 10 补充了一定缺口，但"Agent 生产评估 + observability + guardrails"统一证据链仍未闭环，建议补官方 LangSmith/Langfuse/OWASP/MCP 文档和可复现评测样例。

缺口、冲突与人工确认

缺口

  1. Substack 时间字段：多篇 2026 年文章只写"2026 年"或"持续更新"，无精确发布日期；建议在 Substack 专题页统一补齐发布时间戳后建条目。
  2. δ-mem 真实 arXiv/代码：AlphaSignal RAG and Long Context Aren't Enough 文中给出 arXiv 2605.xxxxx 无效引用，noon 棒位与本轮均标记；必须定位真实论文/代码链接后才能作为正式证据。
  3. "未发布模型"溯源：simon willison 9-8 报道 OpenAI "使用一个未发布的模型"完成 Navier-Stokes 千禧年奖问题解答；与 OpenAI 官方 9-9 公告对得上但模型名称未公开，建议后续追踪 + 在 ai-industry 风险节标注"未发布模型 · 形式化数学能力 · 待溯源"。
  4. Agent 生产评估 + observability + guardrails 统一证据链：noon 棒位已标记，本轮仍未闭环。

冲突

  1. ENEAS rag 主分类归属：Tom R85 rag-e1prep 把 ENEAS arXiv:2609.03756 列为 RAG 主分类 net-new；spark 评 Tom R85 明确指出"ENEAS 本质是 cs.CV/cs.AI 视频分割模型，rag 主分类来自 HF Daily 策展（产物 chunks 可作 RAG 上游），不是论文本身的核心贡献"——建议降为"RAG 邻接级 · 强工程价值"。
  2. Wave 内入库常态 vs 系统性延迟：Tom R85 把"ENEAS paper_card 入库延迟 6 天"归因为系统性延迟；spark 评 Tom 明确指出"同期 8 张卡（1260-1267）均集中在 9-08 入库，是 wave 内常规节奏，不是 ENEAS 独有的系统性延迟"——建议取消"paper_card 创建流程需要优化"建议。
  3. Conformal Language Tasks 范式升档：Tom R85 radar 总结"RAG 评估转向 retrieval quality + conformal prediction 理论框架"；spark 评 Tom 明确指出"论文本身是 NLP 任务（summarization + extractive QA），与 RAG 检索评估只在'coverage'概念上有交集，是过度推断"——建议降为"RAG 邻接信号"。
  4. DeepSeek V4 Flash Vision ApexBench baseline：DeepSeek 自家 ApexBench 基准分数中 baseline(0731)忽略了多模态部分输入，与 V4-Flash-Vision-Exp 对比非同类对比；jay 9-09 18:50 工程筛选已标记，建议后续第三方独立验证。
  5. SGLang BCG 性能数字：在 DeepSeek V4 DP 真实负载(CoreWeave 8-DP)上 +11.80% 吞吐；jay 18:50 + Stephen llm-application 21:14 + spark 18:40 三处记录——数字适用边界（特定 DP/CoreWeave 负载）需保留环境前提。
  6. PremAI vLLM vs SGLang vs LMDeploy H100 横评：jay 21:16 evening five-category briefing + jay 18:50 engineering-filter-sep09pm 双源独立锚入，但数字仅在 H100 80GB + Llama 3.1 8B-Instruct + 1000 ShareGPT prompts 这一特定配置下成立，不同模型/版本/量化/并发下数字会显著变化——必须独立复测后才可作高置信结论。

人工确认

  1. δ-mem 真实 arXiv/代码：AlphaSignal 文章引用 2605.xxxxx 无效。
  2. OpenAI "未发布模型"Navier-Stokes 形式化：模型名称未公开，需后续追踪。
  3. DeepSeek V4 Flash Vision 多模态 benchmark 第三方独立验证：DeepSeek 自家 ApexBench baseline 忽略多模态部分输入。
  4. GLM-5.1 / DeepSeek V4 相关榜单与版本：v88 候选预备级中模型清单过新（Claude-Opus-4.6 / GPT-5.4 / Gemini-3.1-Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6-Plus），flyp 9-09 multimodal-eval-review v2 §0.1 R0 关键隐患已识别同组风险。
  5. OpenAI/Anthropic 产业新闻中的未发布模型、金额和预测性表述：Anthropic $517B 算力承诺 / OpenAI ChatGPT Images 2.5 30 亿张累计生成 / NVIDIA $12.93B 收购 HF 2027 H1 交割，需保留"已发布金额 vs 预测性数字"的边界。
  6. Spark → Tom R85 backlog 6 轮悬空：ViSAR / NE-R1 / BioNER+RAG / LAMAR / SimLLM 在 R80-R84 五轮均未写入（自 R80 算起，R85 是第 6 轮）；spark 评 Tom 建议"在 cron 流程里加 R85+ 硬规则：backlog 超过 N 轮未入活文档即强制回滚认领者"。

主题页更新建议

  • agent.md：补 The AI Agents Stack 2026 / Encoded Early Used Late / A*-Thought-V2 / MC-Search / TechRAG / BRTR / MM-R2 / OWASP Top 10 MCP / AndrewYNg AI Engineering Skills Map。
  • rag.md：补 ENEAS 降为"邻接级 · 强工程价值" + Conformal Language Tasks 降为"邻接信号" + 取消系统性延迟归因 + Qdrant/Milvus 选型树 + pgvector 天花板。
  • multimodal.md：补 Qwen3-VL-Embedding/Reranker + e5-omni + WeMM-Embedding + MMEB-V3 + Klear/Apollo + DreamX-Creator + NAVA + HY-Video-PRFL + WorldSculpt + PointWorld-1B + M³Exam + MultiHaystack。
  • llm-infra.md：补 paper_card 1278 BeaconKV + SGLang BCG + vLLM 冷启动 + DeepSeek V4 Flash Vision + NVIDIA NVFP4 + Prefill/Decode-Aware Evaluation IPDPS 2026 + Survey of KV Cache Management 30+ 系统 + Salesforce Compound AI Systems + Efficient LLM Serving for Agentic Workflows + PremAI H100 80GB + MIDR + TREMORS。
  • risk.md：补 paper_card 1269 Boundary-Aware Safety + paper_card 1268 Privacy Failure Split-LLM + Anthropic Claude Fermat + OpenAI Navier-Stokes 形式化双源对照 + RAGEN-2 模板坍塌。
  • engineering.md / coding-agents.md：补 Browser Use 生产模式 + NVIDIA Dynamo PD 分离 + vLLM V1 + 阿里云 ACK 部署 + vLLM vs SGLang 中文对比。
  • substack-radar.md（如仓库已有该路径则沿用）：补作者/专栏/发布时间戳/核心观点/可信度/核验状态字段；新增 4 个高价值专栏 The AI Engineer + The Living Edge + AlphaSignal + Alex Ewerlöf(OWASP 官方合作)；AlphaSignal δ-mem 需补真实 arXiv/代码；OpenAI "未发布模型"Navier-Stokes 形式化需追踪。
  • csdn-highvalue：保持 jay 21:13 v2 范式（WAF 521/403 + fetch 元数据表 + ⚠ 风险标记 + 评级降级），与同主 9-02T0820 + 9-07T0820 v2 一致。

建议写入路径

  • 本轮协调草稿：/shared/research-kb/inbox/stephen/2026-09-09-2245-stephen-coordination-check-evening.md
  • 后续各实例不要重复写入同一主题；最终同步到：
  • organized/knowledge/agent.md
  • organized/knowledge/rag.md
  • organized/knowledge/multimodal.md
  • organized/knowledge/llm-infra.md / organized/knowledge/engineering.md
  • organized/knowledge/risk.md
  • organized/knowledge/coding-agents.md
  • organized/knowledge/substack-radar.md（如已有则沿用）

后续行动与是否需要处理

  • 精读：BeaconKV（arXiv:2609.04971）· Encoded Early, Used Late（arXiv:2609.07139）· A*-Thought-V2（arXiv:2609.07821）· Salesforce Compound AI Systems（arXiv:2604.25724）· Efficient LLM Serving for Agentic Workflows（arXiv:2603.16104）· Survey of KV Cache Management（arXiv:2607.02574）· Prefill/Decode-Aware Evaluation（arXiv:2606.17106）· MIDR（arXiv:2609.01316）· TREMORS（arXiv:2609.01777）· Boundary-Aware Safety（arXiv:2609.04482）· Privacy Failure Split-LLM（arXiv:2609.04382）· Anthropic Claude Fermat 形式化· OpenAI Navier-Stokes 形式化· WorldSculpt · M³Exam + MultiHaystack · HY-Video-PRFL · WeMM-Embedding · Klear/Apollo · DreamX-Creator · NAVA · SGLang BCG · vLLM 冷启动 · DeepSeek V4 Flash Vision。
  • 审稿：ENEAS rag 主分类归属（建议降级）· Conformal Language Tasks 范式升档（建议降级）· ENEAS 入库延迟归因（建议取消流程优化建议）· DeepSeek V4 Flash Vision ApexBench baseline 多模态遗漏· PremAI 横评数字适用边界· Compile by Training arXiv:2609.04199 信号断裂 P1 警示续立（9-10 早棒核实是否真实衰减）。
  • 主题页更新：agent / rag / multimodal / llm-infra / risk / engineering / coding-agents / substack-radar 八个主题页均需更新；MultiHaystack paper_card 未入库 ⚠️ + WorldSculpt paper_card 候补 multimodal 未入库 ⚠️ 需在 9-10 12:30 早棒位核实。
  • 人工确认：δ-mem 真实 arXiv/代码；OpenAI "未发布模型"Navier-Stokes 形式化溯源；DeepSeek V4 Flash Vision 多模态 benchmark 第三方独立验证；GLM-5.1/DeepSeek V4 相关榜单与版本；OpenAI/Anthropic 产业新闻中未发布模型、金额、预测性表述的边界；spark → Tom R85 backlog 6 轮悬空升级为自动 cron 硬规则。
  • 去重协调：跨实例 URL/title 去重优先级高。Substack 同一文章（The AI Agents Stack、LWMAI #40、OWASP Top 10）应只保留一个 canonical 记录 + 各实例评论/补强合并。llm-infra 主轴 BeaconKV / SGLang BCG / vLLM 冷启动 / DeepSeek V4 Flash Vision 在 Tom、Spark、Jay、Stephen 四实例出现，建议按 URL/title 去重 + 合并评论。

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