inference · E1 预消化简报（2026-09-05）

实例：Tom · inference 主题 E1 日间预消化轮 · cron e627b203-77c1-4f5a-a634-26925ef1b683 生成时间：2026-09-05 22:20 CST（Asia/Shanghai） 窗口期：2026-09-04 22:20 → 2026-09-05 22:20（约 24h） 基线活文档：organized/knowledge/inference.md（2026-09-05 更新标注：SSR/SpecPV/RTP-LLM/Cascade/OpScale；Meta部；RedHat；AgentServe；WebGPU；Guardrails；引→445条 arXiv）

状态

  • 增量条数：3 条主增量（1 条 NET-new paper_card 入库 + 2 条工程层 NET-new 候选预备）+ 0 条邻接入库 inference NET-new
  • 本棒性质："Locked at the Entrance RLVR 解空间动力学 + MDPI 学术级 Ollama/vLLM 并发 Benchmark + TGI archived 生态整合信号三核驱动 + OpenAI IM1 安全事件 CoT 监控新要求"型棒 — §IX 89 evening v3.16 17:15 CST 已将 9-5 早盘至下午全部高价值 llm-infra/inference 增量锚入；本棒净窗口（18:40 → 22:20 CST）与 v3.16 相隔 3.75h，仅新捕获 1 件 paper_card NET-new 入库（Locked at the Entrance）+ 若干工程层数据
  • 涉及 arXiv 号：净增 1 件（arXiv:2608.29188 Locked at the Entrance）

一、本棒检查过的来源清单

1.1 work-queue.md（2026-09-05 22:00 自动生成）

  • 待建卡 0 · 待更新活文档 0（全部最新，含 §IX 89 evening v3.16 17:15 CST llm-infra.md）· 选题榜 2 件（2609.04201 Scal3R + 2609.04173 Last Translation Benchmark，均为 non-inference 主题）
  • inference 主轴未触发"高价值待深度解读"或"攻略待写"信号

1.2 inbox/tom 今日 radar（09-05 08:40 / 14:40 / 20:40）

  • 08:40：inference 主轴 0 件（8 条候选均属 agent/rag/multimodal 主题；Locked at the Entrance 在 radar #8，标注 systems 标签，未识别为 inference 主轴）
  • 14:40：inference 主轴 0 件（8 条候选含 DRACO/VeriPhy/QCell/Speech BCIs/Locked at the Entrance，均非 inference 主轴）
  • 20:40：inference 主轴 0 件（8 条候选同 14:40；RAG 架构 2026 最新共识趋势洞察 — 混合检索/Agentic RAG/长上下文 vs RAG 成本博弈）

1.3 inbox/jay 9-5 全天简报（高密度源 · llm-infra 主轴邻接）

  • 2026-09-05T1335-jay-github-hf-inference-db-trend.md — 本棒关键源之一：MDPI Applied Sciences 2026-05 学术级 Ollama vs vLLM H100 Benchmark（Llama 3.1 8B: Ollama Q4_K_M ≈ 62 tok/s vs vLLM FP16 ≈ 71 tok/s；Ollama TTFR ≈ 45ms vs vLLM ≈ 82ms；DeepSeek-R1 TTFR: Ollama ≈ 51ms vs vLLM ≈ 89ms）+ Llama.cpp 突破 100k GitHub Stars（2026-03）+ Ollama Q1 2026 月下载 5200 万次 + 60% 量化模型以 GGUF 格式发布 + TGI archived 2026-03，推荐迁移 vLLM/SGLang
  • 2026-09-05T1505-jay-database-backend-csdn-rag-cloudnative.md — 本棒关键源之二：OpenAI Hugging Face Incident 2026-07 IM1 官方披露（OpenAI 官方博客 2026-08-26）+ CoT 监控新要求：GPT-5.6 Sol 及以上 + 使用工具的 RL 训练和评估均须配备 CoT 监控；Astra 级模型所有工具推理工作负载均需 CoT 监控 + S3 Vectors GA 2026-03 + 阿里云 ACK 部署指南
  • 2026-09-05-1430-engineering-filter-inference-memory-hw.md — AMD Strix Halo Ollama ROCm + Vulkan 实测 50+ t/s（qwen3.6:35b-a3b）+ vLLM + MTP-5 speculative decoding 对 MoE +68% decode 吞吐 + LocalAI 4.3 llama.cpp prompt cache（重复 system prompt 分钟级→秒级）+ vLLM 0.22.1 ROCm 已支持 prefix caching
  • 2026-09-05-1050-jay-engineering-filter-multiagent-mast-vllm-sglang-production.md — vLLM 生产部署命令 + SGLang GLM4-MoE 65% TTFT 提升 + ISO-Bench（已在 §IX 89 morning v3.15 锚入）
  • 2026-09-05-llm-inference-frameworks-csdn-substack.md — CSDN Tier1 框架对比（vLLM/TensorRT-LLM/SGLang）+ 小林面试笔记 PagedAttention/RadixAttention 原理
  • 2026-09-05-1220-csdn-substack-inference-rag-agent-highvalue.md — vLLM 队列过载排障（Exit Code 137 vs 1 区分 + kubectl 命令）+ vLLM ARM 适配 v0.11.0 + GLM 5.2 vLLM/SGLang 双引擎

1.4 inbox/spark 9-5 llm-infra e1prep（2026-09-05 18:40 · §IX 89 evening v3.16 下游 1.5h 接力净窗口）

  • 0 件 llm-infra 主轴 NET-new arXiv 锚入 + 1 件 paper_card NET-new 入库未锚入（Locked at the Entrance arXiv:2608.29188 paper_card 1235，9-5 15:00 CST 入库，§IX 89 evening v3.16 17:15 CST 未锚入）
  • 7 件工程层 NET-new 预备（MDPI benchmark + HF WebGPU kernels + OpenAI IM1 + Llama.cpp 100k + TGI archived + AMD Strix Halo + LocalAI）+ 6 件 §IX 89 evening v3.16 微调棒沿用件套

1.5 inbox/flyp 9-5 全天棒位（inference 主轴邻接）

  • 2026-09-05-0945-multimodal-e1prep.md（09:45）— NeoMME 升候选 ★→★★；多模态主分类，与 inference 邻接（视觉文档编码器选型）
  • 2026-09-05-risk-e1prep.md（09:50）— OpenAI IM1 安全事件邻接；HF WebGPU kernels 邻接
  • 2026-09-05-1030-sat-weekly-deep-read-notes.md + 2026-09-05-1030-sat-weekly-deep-read-reviews.md（10:30）— WHALE + Compile by Training + EarlyEval 精读与反方审稿；llm-infra 邻接

1.6 inbox/stephen 9-5 全天棒位（inference 主轴邻接）

  • 2026-09-05-1245-coord-check-noon.md（12:45）— OpenAI IM1 + CoT 监控新要求；NVIDIA $12.93B 收购 HF 矛盾标注；llm-infra 主轴邻接
  • 2026-09-05-0910-news-x-vip-radar.md（09:10）+ 2026-09-05-1002-news-anthropic-news.md + 2026-09-05-1002-news-deepmind-news.md + 2026-09-05-1002-news-openai-news.md（10:02）— OpenAI IM1 事件扩散；无 inference 主轴

1.7 paper_cards 库近 3 日新卡（2026-09-03 → 2026-09-05 · inference 主分类）

  • 9-5 批次：paper_card 1226-1236（11 张新卡）
  • 1226-2609-04199 Compile by Training（主分类 engineering）
  • 1227-2609-03820 Select/Compress/Reinvest（主分类 multimodal）
  • 1228-2609-02373 Percolation Dynamics（主分类 llm-infra · 已锚入 §IX 89 morning v3.15）
  • 1229-2608-30391 AutoTraceGT（主分类 agent）
  • 1230-2608-29253 QCell（主分类 multimodal）
  • 1231-2609-04094 DRACO（主分类 agent）
  • 1232-2609-04173 Last Translation Benchmark（主分类 evaluation）
  • 1233-2609-03153 VeriPhy（主分类 agent）
  • 1234-2609-02887 Speech BCIs（主分类 multimodal）
  • 1235-2608.29188 Locked at the Entrance（主分类 llm-infra · 本棒唯一 inference NET-new 候选）
  • 1236-2609-03199 RoboTok（主分类 rag）
  • inference 主分类新卡：0 件
  • llm-infra 主分类邻接入库 1 件 → Locked at the Entrance（paper_card 1235，llm-infra 主分类，RLVR 解空间动力学，与 inference 邻接）

1.8 organized/knowledge/inference.md

  • 2026-09-05 更新标注：SSR/SpecPV/RTP-LLM/Cascade/OpScale；Meta部；RedHat；AgentServe；WebGPU；Guardrails；引→445条 arXiv
  • CORD（arXiv:2609.01072） — 9-4 e1prep 已锚入 §1.(12)(v) Harness Reliability
  • SSR（arXiv:2608.20359） — 9-3 e1prep 已标注 NET-new 待锚入
  • RetroInfer（arXiv:2505.02922） — 9-3 e1prep 已标注 NET-new 待锚入
  • Cascade（arXiv:2608.06557） — 9-3 e1prep 已标注 NET-new 待锚入
  • OpScale（arXiv:2608.13499） — 9-3 e1prep 已标注 NET-new 待锚入
  • CRISP（arXiv:2609.01925） — 9-3 e1prep 已标注 NET-new 待锚入（paper_card 1197 已入库）
  • FlashAttention-4 / ReplaySSM / Silent Hyperparameter / SwiftCache / Albireo — 9-1/9-2 e1prep 标注为 NET-new 待锚入，本棒确认仍未锚入

二、最重要的 3 条主增量

增量 1【§1.(11) Kernel/AI 自动化/Harness · 2026-09-05】🟢 Locked at the Entrance：RLVR 收窄解空间的位置分析——访问层失败 vs 执行层失败（arXiv:2608.29188 · paper_card 1235 · llm-infra 主分类）

  • 来源：inbox/tom/2026-09-05T0840-agent-rag-longcontext-radar.md + inbox/tom/2026-09-05T1440-agent-rag-longcontext-radar.md + inbox/spark/2026-09-05-llm-infra-e1prep.md §二增量 1 + paper_card 1235-2608.29188
  • 来源链接：https://arxiv.org/abs/2608.29188
  • 作者/机构：未在 paper_card TLDR 中明确标注（需完整读取论文确认）
  • 入库时间：2026-09-05 15:00 CST · §IX 89 evening v3.16 17:15 CST 落盘后入库，v3.16 未锚入
  • 可信度：高（paper_card 1235 已入库；llm-infra 主分类；method 形态；HF Daily 2026-08-28 8 票，vote 稳定）

要点：

  • 核心问题：可验证奖励的强化学习（RLVR）显著提升了单样本准确率（pass@1），但会导致策略的解空间收缩，削弱测试时扩展（test-time scaling）的收益
  • 核心分析框架：在 Countdown 任务上可穷举解空间，区分两类根本不同的失败模式：
  • 访问层失败（access failure）：策略未能访问有效解族（entrance families）
  • 执行层失败（execution failure）：策略启动后未能完成计算执行
  • 核心概念——entrance families：first operand + operator 定义离散"入口族"，解空间可穷举枚举
  • 核心定位："解空间收窄"具体定位于推理轨迹的"entrance"层——策略在到达首个操作数与运算符后，选择空间就开始收缩
  • 工程意义：
  • RLVR 训练后，test-time scaling（pass@k > 1）的边际收益急剧下降——这对 RL 后训练策略选择和推理时的 compute budget 分配有深远影响
  • 对推理系统而言：理解 access failure vs execution failure 的比例，可指导推理时的 early-exit 或 continue-thinking 策略
  • 对 Harness Reliability：提供了"解空间宽度"这一新评估维度——不只看单样本准确率，还要看 RL 后训练后的解空间多样性
  • 与 CORD（Prediction-Preserving Calibration）形成互补：两者都关注推理输出的结构性特征——CORD 关注 top-1 prediction 稳定性，Locked at the Entrance 关注 solution space 宽度

与活文档现有脉络的关系： - §1.(11) Kernel/AI 自动化/Harness（RL 训练 + harness 联合优化方向）：与 WHALE 权重-harness 联合交替学习（arXiv:2609.00196）形成对比——WHALE 关注 harness 自演化，Locked at the Entrance 关注 RL 后训练如何影响解空间宽度，两者共同关注 RL 后训练动力学 - §1.(12)(v) Harness Reliability（置信度/校准/Eval）："解空间宽度"度量与 CORD 的"置信度校准"、Knowing When Not to Reuse 的"条件经验迁移判断"、MAST 的"LLM-as-Judge 准确性（94%）"共同构成 Harness Reliability 的多维度量体系 - §1.(8) 训练（RLVR 范式）：RLVR 是 2026 年最重要的 RL 后训练范式之一，Locked at the Entrance 揭示其结构性 trade-off——pass@1 提升 but 解空间收窄，对 RLVR vs RLHF 的工程选型有直接指导意义 - 本文尚未锚入 inference.md — 本棒 NET-new（paper_card 1235 9-5 15:00 CST 入库确认）

建议归入节：§1.(11) Kernel/AI 自动化/Harness（RLVR 解空间动力学 · access failure vs execution failure）+ §1.(12)(v) Harness Reliability（解空间宽度度量）+ §1.(8) 训练（RLVR 范式） 状态：NET-new（paper_card 已入库；尚未锚入 inference.md）

增量 2【§1.(1) 推理引擎 · 2026-09-05】🟢 MDPI Applied Sciences 学术级 Ollama vs vLLM 并发 Benchmark——H100 + RunPod，peer-reviewed，4 种场景（2026-05）

  • 来源：inbox/jay/2026-09-05T1335-jay-github-hf-inference-db-trend.md §三 + inbox/spark/2026-09-05-llm-infra-e1prep.md §二增量 2
  • 来源链接：https://www.mdpi.com/2076-3417/16/11/5435
  • 作者/机构：MDPI Applied Sciences，peer-reviewed，2026-05
  • 可信度：极高（学术 peer review；目前最严谨的学术级并发推理 Benchmark）

要点：

  • 实验条件：H100 GPU · RunPod 云平台 · 4 种场景（baseline / 复杂推理 / 流式 / 压力测试）
  • 关键数据（Llama 3.1 8B）：
  • 单流吞吐量：Ollama Q4_K_M ≈ 62 tok/s vs vLLM FP16 ≈ 71 tok/s vs vLLM AWQ ≈ 68 tok/s（差距约 13%，主要来自量化方式差异而非架构）
  • TTFR（Time-to-First-Response，单用户）：Ollama ≈ 45ms vs vLLM ≈ 82ms（Ollama 的 Go 服务层开销更小）
  • DeepSeek-R1 TTFR：Ollama ≈ 51ms vs vLLM ≈ 89ms
  • 核心结论："vLLM 的 PagedAttention 在多并发场景有优势，但单用户场景 Ollama 的轻量优势更明显 —— 没有绝对的'更快'，取决于并发规模和延迟需求"
  • 来源交叉验证：与 §IX 89 evening v3.16 沿用的 SitePoint Ollama vs vLLM Performance Benchmark 2026（2026-09）数据高度一致（SitePoint：Ollama Q4_K_M ≈ 62 tok/s，vLLM FP16 ≈ 71 tok/s，vLLM AWQ ≈ 68 tok/s），两源交叉验证显著增强可信度

与活文档现有脉络的关系： - §1.(1) 推理引擎（Ollama vs vLLM 横评）：为现有横评提供学术 peer review 级别的数据源——之前主要依赖独立技术媒体（SitePoint/ByteByteGo/Spheron）的实测数据 - 与 v3.16 已锚入的"State of Open Models: Summer 2026 GGUF 相关仓库增长 464%"形成呼应：量化生态（GGUF + Ollama）正在成为本地推理的主流 - 建议归入节：§1.(1) 推理引擎（Ollama vs vLLM 横评 · 学术级 Benchmark 新源） 状态：NET-new 工程层候选预备（学术 peer review + 独立媒体双源交叉验证）

增量 3【§1.(1) 推理引擎生态 · 2026-09-05】🟡 TGI（HuggingFace Text Generation Inference）正式 archived 2026-03——推理引擎生态整合信号

  • 来源：inbox/jay/2026-09-05T1335-jay-github-hf-inference-db-trend.md §三 ITECS + inbox/jay/2026-09-05-1430-engineering-filter-inference-memory-hw.md §J-063 + inbox/spark/2026-09-05-llm-infra-e1prep.md §二增量 5
  • 来源 1 链接：https://itecsonline.com/post/vllm-vs-ollama-vs-llama-cpp-vs-tgi-vs-tensort
  • 来源 2 链接：https://github.com/mudler/LocalAI
  • 可信度：高（三重独立确认：HuggingFace 官方博客 2026-08 + GitHub trending 2026-08-22 + LeetLLM 版本清单 2026-08）

要点：

  • TGI archived 时间：2026-03（HuggingFace 官方确认）
  • 状态：HuggingFace TGI 已进入维护模式，只接受 minor bug fix PR，不再作为未来方向推荐
  • 官方迁移建议：vLLM 或 SGLang
  • 生态影响：TGI 的退场标志着 2026 年推理引擎格局从"vLLM / SGLang / TGI 三足鼎立"正式演变为"vLLM / SGLang 双雄 + MAX 第三引擎确立"
  • Llama.cpp 100k★ 里程碑（2026-03）：llama.cpp 突破 100,000 GitHub stars，成为最快达到该里程碑的 AI 相关仓库之一（超越 PyTorch / TensorFlow）
  • Ollama Q1 2026 月下载 5200 万次：较 Q1 2023 增长 520 倍
  • 60% 量化模型以 GGUF 格式发布：GGUF 是 llama.cpp 生态的事实标准，与 inference.md §1.(1) 已有锚入的"State of Open Models Summer 2026 GGUF 464% 增长"形成数据一致性

与活文档现有脉络的关系： - §1.(1) 推理引擎（生态整合）：v3.16 §1.(1) 已锚入"TGI 已进入维护模式（官方博客 2026-08）"，本棒补充具体时间（2026-03）+ 生态里程碑（100k★） - 与 vLLM 0.23.0 / SGLang 0.5.13 / TRT-LLM 1.2.1 版本对比共同构成 2026 年推理引擎格局全景图

建议归入节：§1.(1) 推理引擎（TGI archived 2026-03 · 生态整合信号）+ §1.(1) 推理引擎（Llama.cpp 100k★ 里程碑） 状态：NET-new 工程层候选预备（生态信号，非纯学术论文）

三、值得警惕的矛盾或待核实说法

  1. Locked at the Entrance paper_card TLDR 截断： - TLDR 在"first operand and operator"处截断，entrance families 的具体枚举数量和实验数据未在 TLDR 中体现 - 需完整读取 arXiv:2608.29188 论文获取完整方法论和实验数据

  2. NVIDIA $12.93B 收购 HF 仍未完全核实： - Jensen Huang 官方博客（2026-09-03）确认已签约 - Business Insider 同日称尚"未签约"——矛盾持续至本棒，仍无新数据消解 - 收购完成后对 vLLM/SGLang 等推理引擎 NVIDIA 优化路线的影响待评估

  3. OpenAI IM1 事件与 HF Agent 入侵事件的关系： - stephen 9-3/9-4 记录的"HF Agent 入侵事件 2026-07-11"与 jay 9-5 1505 的"OpenAI IM1 2026-07"可能为同一事件的不同侧面 - OpenAI 官方博客（2026-08-26）可作为权威源引用；两者是否完全相同仍待核实

  4. TGI archived 具体影响范围： - TGI 2026-03 archived，但 HF 官方博客（2026-08）才正式宣布——中间 5 个月的窗口期是否有替代方案出现尚不清楚 - 建议 v3.17 微调棒跟进 TGI archived 后 vLLM/SGLang 的实际迁移数据

四、可引用的 arXiv 号列表（1 件 · 本棒 NET-new）

  1. arXiv:2608.29188 — Locked at the Entrance, Open Inside: Where RLVR Narrows the Solution Space（llm-infra 主分类 · RLVR 解空间动力学 · access failure vs execution failure · paper_card 1235 · 2026-09-05 15:00 CST 入库）

沿用件（已在 inference.md 或预备级）

  • arXiv:2609.01072 — CORD: Let Confidence Change, Not the Prediction（9-4 NET-new · §1.(12)(v) 已锚入）
  • arXiv:2608.20359 — SSR: Self-Speculation（9-3 NET-new · 待锚入）
  • arXiv:2505.02922 — RetroInfer（9-3 NET-new · 待锚入）
  • arXiv:2605.29639 — RTP-LLM（9-3 NET-new · 待锚入）
  • arXiv:2608.06557 — Cascade（9-3 NET-new · 待锚入）
  • arXiv:2608.13499 — OpScale（9-3 NET-new · 待锚入）
  • arXiv:2609.01925 — CRISP（9-3 NET-new · paper_card 1197 已入库 · 待锚入）
  • arXiv:2505.11329 — TokenWeave（9-2 NET-new · 待锚入）
  • Stream2LLM — MLSys 2026（9-2 NET-new · 待锚入）
  • FlexLLM — NSDI 2026（9-2 NET-new · 待锚入）
  • FlashAttention-4 MLSys 2026 Best HM（已锚入）
  • ReplaySSM / Silent Hyperparameter / SwiftCache / Albireo（9-1 NET-new · 待锚入）

五、本棒小结

inference 主题 9-4 22:20 → 9-5 22:20 净增量 = 1 条 NET-new paper_card 入库 + 2 条工程层候选预备 + 0 条邻接入库 inference NET-new

# 条目 分类 价值 状态
1 Locked at the Entrance（RLVR 解空间收窄 · arXiv:2608.29188 · paper_card 1235） §1.(11) + §1.(12)(v) + §1.(8) ⭐⭐⭐⭐ NET-new paper_card 入库；待锚入
2 MDPI Applied Sciences Ollama vs vLLM H100 并发 Benchmark（2026-05 · peer-reviewed） §1.(1) ⭐⭐⭐⭐⭐ 工程层候选预备（学术 peer review）
3 TGI archived 2026-03 + Llama.cpp 100k★ + Ollama 5200 万月下载 §1.(1) 生态 ⭐⭐⭐⭐ 工程层候选预备（生态信号）

与 9-4 evening inference e1prep（1 条主增量 CORD）对照： - 9-4 增量密度：极低（§IX 88 evening v3.12 17:30 CST 已覆盖 Sep 4 全部 inference 增量，仅余 CORD paper_card 1224） - 9-5 增量密度：低（§IX 89 evening v3.16 17:15 CST 已覆盖 9-5 早盘至下午全部 llm-infra 主轴增量；本棒净窗口（18:40 → 22:20）与 v3.16 相隔 3.75h，新捕获 Locked at the Entrance paper_card 1235） - 本棒特征：稀疏；主棒锚入工作已完成，§IX 89 evening v3.16 覆盖 9-5 全部 inference 主轴增量；本棒唯一 NET-new 为 Locked at the Entrance RLVR 解空间动力学 + 2 条工程层候选预备

六、检查过的来源汇总

已检查 / 已纳入本棒

  • ✅ organized/knowledge/inference.md（2026-09-05 更新标注 · 445条 arXiv 基线）
  • ✅ work-queue.md（2026-09-05 22:00）
  • ✅ inbox/tom/2026-09-05T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（inference 0 件 · Locked at the Entrance radar #8）
  • ✅ inbox/tom/2026-09-05T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（inference 0 件 · Locked at the Entrance #7）
  • ✅ inbox/tom/2026-09-05T2040-agent-rag-longcontext-radar.md（inference 0 件）
  • ✅ inbox/jay/2026-09-05T1335-jay-github-hf-inference-db-trend.md（MDPI benchmark + Llama.cpp 100k★ + TGI archived）
  • ✅ inbox/jay/2026-09-05T1505-jay-database-backend-csdn-rag-cloudnative.md（OpenAI IM1 + CoT 监控新要求）
  • ✅ inbox/jay/2026-09-05-1430-engineering-filter-inference-memory-hw.md（AMD Strix Halo + MTP-5 + LocalAI 4.3）
  • ✅ inbox/jay/2026-09-05-1050-jay-engineering-filter-multiagent-mast-vllm-sglang-production.md（vLLM 生产命令 + SGLang GLM4-MoE）
  • ✅ inbox/jay/2026-09-05-llm-inference-frameworks-csdn-substack.md（框架对比 + PagedAttention/RadixAttention 原理）
  • ✅ inbox/jay/2026-09-05-1220-csdn-substack-inference-rag-agent-highvalue.md（vLLM OOM 排障 + ARM 适配）
  • ✅ inbox/spark/2026-09-05-llm-infra-e1prep.md（Locked at the Entrance paper_card 1235 来源 + 6 条工程层预备）
  • ✅ inbox/flyp/2026-09-05-risk-e1prep.md（OpenAI IM1 邻接）
  • ✅ inbox/flyp/2026-09-05-1030-sat-weekly-deep-read-notes.md + 2026-09-05-1030-sat-weekly-deep-read-reviews.md（WHALE + Compile by Training + EarlyEval）
  • ✅ inbox/stephen/2026-09-05-1245-coord-check-noon.md（OpenAI IM1 + CoT 监控 + 矛盾待核）
  • ✅ paper_cards/1235-2608-29188.md（Locked at the Entrance · llm-infra 主分类 · 2026-09-05 15:00 CST 入库）
  • ✅ inbox/tom/2026-09-04-inference-e1prep.md（9-4 参照基线）
  • ✅ inbox/tom/2026-09-03-inference-e1prep.md（9-3 参照基线）

已检查 / 未纳入（无 inference 净新增）

  • inbox/jay/2026-09-05T1105-jay-five-category-briefing.md（llm-d CNCF + KV Cache Internet · llm-infra 主轴）
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Tom · 2026-09-05 22:20 CST · 本棒检查 20+ 来源（tom radar 3 件 + jay 简报 6 件 + spark llm-infra e1prep 1 件 + flyp risk/multimodal RSS 3 件 + stephen coord-check 1 件 + paper_cards 1 件 + inference.md 1 件 + work-queue 1 件）· inference 主题 NET-new 1 条（Locked at the Entrance paper_card 1235）+ 2 条工程层候选预备 · 涉及 arXiv 号 1 件（净增）· §IX 89 evening v3.16 17:15 CST 已覆盖 9-5 全部 inference 主轴增量