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清理 disagg 模块 4 处无调用死代码，纯删除零行为变化

值得快速浏览，不是因为它改变了什么，而是因为它示范了“如何安全地删除代码”：每个删除项都给出来源 commit、存活替身、全仓库扫描证据、lint 验证，并明确区分死代码与扩展点。对维护者而言，真正可借鉴的是 page_indices_to_cp_rank_page_indices 被孤儿化的过程——重构时把调用方迁移到新实现后应顺手清理旧符号，避免正确性修复落在无人调用的代码上。若团队有 dead code 治理需求，本 PR 可作为模板。

新增确定性 LoRA 权重源解析

值得精读。该 PR 展示了一个小而美的抽象：将权重源解析独立成模块，并通过 fail-closed 策略控制行为确定性，同时主动收窄 PR 范围（删除早期尝试的 preflight CLI 等），是控制变更风险的范例。

修复映射权重存储被占位符覆盖的bug

值得精读，因为揭示了PyTorch中`Tensor.data`原地替换存储的陷阱以及如何通过独立视图规避。设计决策：使用`detach().view_as`而非`clone`以保持零拷贝。建议关注此bug对其他offload路径的影响。

移除无调用的 get_embedding_port 及其 aiohttp 依赖

本 PR 价值有限，无需精读。若关注代码库整洁性，可借鉴其按文件拆分死代码清理、逐文件审查的模式。关键设计决策是通过仓库级检索确认无调用者，避免误删潜在接入点。

SANA-Video high 档线性注意力新增 BF16 快路径，提速约 5%

值得精读。核心看点：`try_sana_video_linear_attention` 的多条件 guard 与回退设计、`QualityGatedFusion` 的请求级挂载复用、以及如何在保持默认路径逐位一致的前提下为单个质量档开放 BF16 加速。建议顺带检查 `torch.bmm(out_dtype=...)` 的最低版本要求，并考虑把模型级 A/B 验证固化到 CI。

为 LongCat-Image 启用可中断 CUDA Graph，端到端提速约 3.4%

值得精读。核心价值不在改动量，而在于"模型固定 prompt 形状时用 pass-through padder 绕过通用 bucket padding"的设计决策，以及 BCG 按分辨率捕获、未命中回退 eager 的运行时契约。对有意给 diffusion 模型接入 BCG 的工程师，`longcat_image.py` 与 `server_args.py` 的白名单机制是最小可复用范例。

删除无调用的 build_and_send_encode_request 死代码

该 PR 简单直接，仅做死代码清理，建议快速合入。对于开发者，可以借此例了解代码库中死代码清理的流程和验证方法。

修复 overlap 预构建行复用竞态，调度流等待前向流

值得精读。该 PR 修复的是调度核心路径上的竞态条件，涉及流同步和 FutureMap 的共享状态管理。理解其修复思路（通过显式流等待代替事件链）对处理类似并发问题有参考价值。此外，其测试编写方式（使用 mock 验证调用顺序）也值得学习。