vLLM 提出训练推理逐位一致的 RL 训练方案，DeepSeek-V4-Flash 上 diff 为 0
vLLM 团队提出让训练前向直接调用 vLLM 推理 kernel 并修改这些高性能 kernel，使 rollout 与训练对每个采样 token 产生逐位相同的 logprob（diff = 0）。
推荐理由：原文给出训练与推理逐位一致的具体做法与吞吐代价，可据此判断高性能 RL 训练中数值对齐的取舍。
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vLLM Blog精选AI 评分6262 vLLM 支持 NVIDIA Vera Rubin NVL72，AgentX 吞吐达 GB200 NVL72 的 7.8 倍
vLLM 宣布已支持 NVIDIA Vera Rubin NVL72，在 AgentX 上以 MiniMax M3 达到每 GPU 最高 7.84 倍于 GB200 的吞吐，在 150 TPS 约束下吞吐提升 5.18 倍。
推荐理由：vLLM 官方给出 Rubin 平台的早期适配状态与实测吞吐数据，可据此判断新硬件上的部署准备度。
vLLM Blog精选AI 评分6262 vLLM 优化 DeepSeek-V4.1-Flash：智能体吞吐提升 5 倍
vLLM 团队与 Inferact 在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布后三周内完成优化，在 SemiAnalysis AgentX 智能体服务基准上低并发提速 1.9 倍、150 TPS 约束下吞吐提升 5.3 倍。
推荐理由：原文逐项列出 vLLM 侧的系统优化与对应加速比，可据此判断长上下文智能体推理的部署成本走向。