sgl-project/sglang

跳过空状态 buffer，修复 Inkling PD 传输失败

值得精读。根因分析链路（黑名单遮蔽 → 零长度 region → 退化 temporal shape）是典型的分布式系统疑难排查示例；commit 历史展示了从注册端过滤到生产端过滤的演进，可作为过滤位置选择的设计参考；新增单测用 stub 精确构造退化场景，是低依赖、快速复现问题的良好范例。

加固 MUSA CI 依赖隔离，修复 Wan diffusion warmup

建议负责 MUSA/MTT 硬件 CI、或关注多硬件后端 CI 隔离与可复现性的工程师精读本 PR，尤其是基于已装栈生成 constraints、fail-closed 校验与 task-local 隔离的组合设计；一般用户可跳过。值得关注的权衡：用显式版本映射替代公共依赖解析、用 warmup 请求形状保证 benchmark 测量准确性。

Diffusion 支持外部模型与 pipeline 插件注册

值得精读，特别是注册表惰性初始化与公共 API 的设计。该 PR 是 SGLang-Diffusion 插件化演进的关键一步，理解它有助于后续接入第三方模型或开发类似插件机制。如果团队计划扩展模型生态，建议关注 `register_pipeline` 的语义与 `overwrite` 冲突策略的文档化。

layerwise 三旋钮支持按组件配置

值得精读，重点看 ServerArgs.layerwise_tuning_for 的三级默认设计（组件条目 > 组默认 > 辅助默认）与 configure_layerwise_offload 中从二值分支到统一取值的重构。PR body 对 residency 语义的澄清（静态划分而非缓存）是很好的设计论证范本，适合作为配置类功能的参考模式。

刷新 diffusion 优化技能：eager 默认基准加缓存清理保障

值得略读。对参与 SGLang Diffusion 性能优化或基准工作流的工程师有直接参考价值，重点可关注三点设计：eager 作为 ground truth、compile 仅作受控对照的定位；task-owned 缓存 + marker + ledger 的安全清理模式；以及通过依赖轻量单测守护 nightly 对齐的做法。不涉及生产代码，无需进入核心代码审查。

NVFP4 确定性测试切到 DSPARK，补齐 sconv 与 radix 缓存覆盖

值得精读。虽然只是测试文件，但它把三个系统性问题串起来了：EAGLE 禁用 prefill CUDA graph 导致的覆盖盲区、DSPARK 整块提交与 radix cache 分歧点/checkpoint 对齐的微妙交互、以及 178 GB B200 与 284 GB GB300 之间的显存余量差异。对维护 radix cache 位精确性或 speculative decoding 相关测试的工程师，特别是理解"为什么某些测试永远跑不到目标代码"这一类问题，具有很高参考价值；建议顺带读 #34043 和 #28386 的改动来补齐上下文。

修复 FIA 算子非连续输入导致的 NPU 前向失败

值得快速浏览，作为 NPU 算子升级适配的参考案例。重点关注的决策是：在调用侧通过 `.contiguous()` 显式满足算子新契约，并接受 tensormove 的性能代价；未来可通过在算子内部恢复 `AutoContiguous` 或在上游保证张量连续来消除该开销。建议补充一个非连续输入场景的单元测试，防止回归。

修复 NPU 注意力输出非连续布局问题

值得精读，虽然改动简单，但体现了对 PyTorch 内存格式继承行为的深刻理解，可作为类似防御性修复的参考。建议后续考虑补充针对非连续输入/输出的单元测试，以强化回归保障。