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修复FLUX.1扩散模型的图像序列长度计算错误，消除块状图像并支持2048x2048分辨率生成。

建议开发者阅读此PR，了解扩散模型中图像序列长度计算的关键细节，特别是patchification处理的正确方式。对于扩散模型管道的维护者，此变更值得关注以确保模型正确性，并可参考讨论中提到的与diffusers的差异进行进一步优化。

修复 gpqa 评估因错误使用 --dataset-path 导致的文件未找到错误。

该 PR 值得快速浏览以了解参数作用域和 bug 修复的简单实现，但设计决策直白，无需深入分析。建议关注点：是否应在后续 PR 中恢复 gpqa 的自定义路径能力，或添加如 --gpqa-dataset-path 的专用参数，以避免功能回归。

更新 CODEOWNERS 文件，为线性注意力模块添加新代码所有者。

这是一个基础设施变更，不值得深入技术精读。对于技术管理者，可以快速浏览以了解代码所有权变更；对于工程师，除非负责线性注意力模块，否则无需特别关注。

为AMD MI300/MI355 GPU优化稀疏注意力内核，提升性能。

建议精读此PR以学习AMD GPU内核优化策略，特别是条件内存分配和网格划分设计。关注安全漏洞修复的实现细节，以及性能基准测试方法。

将 GitHub Actions cron 调度从每12小时改为每6小时，加快 CI 频率。

此 PR 变更简单，无需精读。关注点在于理解 CI 调度策略的调整，可作为配置变更的参考示例。

启用 Qwen3 30B 测试并修正 MoE 模型的专家并行性 all-reduce 逻辑。

建议开发者仔细阅读 `qwen3_moe.py` 中的 all-reduce 条件，并评估是否需要后续修正以独立于张量并行性 fusion。该 PR 的测试启用策略值得参考，可用于理解 CI 集成和测试维护。

修复扩散模型中 torch.zeroes 到 torch.zeros 的 typo，避免潜在错误。

该 PR 变更简单，不值得精读，但可作为代码审查中注意 typo 的示例。对于新贡献者，可参考此类修复了解代码规范。

优化扩散技能文档结构，更新JIT内核文档以适配新CI流程。

建议：对于技术管理者，此PR值得快速浏览以了解文档更新和CI流程对齐；对于工程师，可参考更新后的技能文档进行扩散模型开发和性能分析，但无需深入代码审查。关注点：技能文件重组后的引用一致性、CI注册说明的准确性。