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修复 DeepSeek V4 DP 注意力 + TP MoE 下 reduce-scatter 问题

该 PR 值得精读，以理解 DeepSeek V4 独特的手写 `_use_tp_moe_gather` 路径以及 DP 注意力与 TP MoE 交互时的数据流问题。对于关注 DeepSeek V4 模型推理或大规模并行训练的工程师有参考价值。建议合并或已合并。

修复 MLA EAGLE draft CUDA-graph kv_indices 欠分配

建议合并并安排 review。此 PR 是一个防御性修复，代码简洁清晰，风险极低，值得快速合入以在未来 `topk>1` 支持落地前消除一个已知的静默损坏点。

在 CI 中默认启用异步断言探测

该 PR 值得阅读，尤其是对负责 CI 基础设施和测试策略的工程师。它展示了如何通过环境变量集中管控运行时检查，并在保持零同步开销的前提下扩大验证覆盖。设计上清晰分离了 CUDA/AMD 与 NPU/MUSA 的配置，未来如果 NPU/MUSA 支持 `torch._assert_async`，只需简单添加环境变量即可。

指数搜索优化 RadixCache.match 减少逐元素比较

值得精读。指数搜索 + 二分查找的模式通用性强，可推广到其他线性扫描场景。PR 对类型兼容性问题处理果断，测试完备，可放心合入。建议后续关注 million-token 级别的实测数据。

统一 spec decode KV 分配预留计算并移动 helper

建议精读，因为展示了如何通过集中化计算消除重复逻辑并解决导入循环，是一个教科书级的纯重构案例。特别关注 `pr_fix_toggle.py` 中 revert target 的迁移方式。

CI 分区窗口显示为日期范围

小范围基础设施改进，值得合并。建议后续考虑添加日期解析异常保护以增强健壮性。

eager 前向路径通过 CUDA graph 缓冲注册表路由

值得精读，尤其是 extract_buffer 的 None 携带逻辑和 computed slot 暴露策略，以及如何通过参数化构建函数支持不同前向路径。提供了清晰的注释和单元测试。建议部署者评估 decode 延迟并在需要时启用 SGLANG_EAGER_INPUT_NO_COPY。

扩展EAGLE spec v2树推理支持page>1+topk>1

建议所有涉及speculative decoding的开发者和reviewer精读。关键设计决策包括：孔状布局理由、前缀复制方案、行宽保护与failure模式选择。值得关注的设计模式：用always-on CPU断言代替难诊断的GPU错误，是防守型编程的良好范例。