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修复 GLM-ASR 模型在 CPU 后端因 k_proj 偏置未初始化导致的数值溢出问题。

该 PR 是针对性强的 bugfix，代码变更简洁，适合快速浏览以了解 GLM-ASR 模型加载的特殊处理。值得关注的设计决策是如何通过辅助函数 `_create_fake_bias_for_k_proj` 解耦权重修补逻辑，保持 load_weights 方法清晰。建议结合 PR body 中的测试脚本理解问题复现和验证过程。

修复 XPU 平台在 torch.compile 模式下 all_reduce 返回全零的精度问题。

该 PR 值得精读，因为它揭示了 torch.compile 在优化 in-place 操作时可能导致的隐蔽精度问题，并展示了通过 out-of-place 操作规避编译器优化的实用技巧。关注点：条件克隆的逻辑设计（`torch.compiler.is_compiling()`）和类型提示的添加如何提升代码健壮性。

强制禁用 Helion HOP 路径以规避性能回归问题。

该 PR 值得快速浏览，重点关注其作为临时性能规避措施的设计决策。虽然变更简单，但揭示了团队在遇到性能回归时的应急处理模式：通过硬编码开关快速禁用问题路径，而非立即深入修复。建议关注后续相关 PR 以了解性能回归的根本修复。

修复 ROCm 平台上 TurboQuant 的后端路由、flash-attn 兼容性和 int64 溢出问题。

该 PR 值得精读，特别是如何通过最小化代码变更解决平台特定 API 不兼容性，以及后端路由的设计决策。关注 `turboquant_attn.py` 中的注意力逻辑调整和 `rocm.py` 中的路由实现，这些展示了跨平台适配的实用技巧。

在XPU上跳过fp8e4b15格式，扩展TurboQuant测试到XPU平台。

建议阅读此PR以了解如何扩展平台抽象支持，特别是设备检测和格式选择的设计决策，适用于处理多平台兼容性场景。

修复 GLM 模型在 tool_choice 为 required 或命名函数时的工具调用解析问题，支持 XML 格式输出。

建议技术管理者关注 `supports_required_and_named` 标志的设计决策，它提供了优雅的回退机制。工程师应仔细阅读流式与非流式处理中的分支逻辑，以理解如何集成自定义解析器。此外，注意讨论中未解决的清理结构化输出问题，可能需要在后续 PR 中处理。

修复管道并行中chunked prefill与异步调度结合的卡死问题，提升吞吐量。

建议工程师精读此PR，重点关注管道并行与异步调度的交互设计，以及如何通过优雅跳过通信来优化性能。注意 `_is_all_reqs_chunked_prefill` 的实现细节和风险控制，并考虑补充自动化测试以覆盖此场景。

修复 TURBOQUANT 注意力后端选择逻辑，移除硬编码旁路并加入优先级列表。

建议仔细阅读 `vllm/platforms/cuda.py` 中的 `_get_backend_priorities` 和 `get_valid_backends` 方法，关注 TURBOQUANT 优先级调整和硬编码移除的设计决策。同时，注意 review 中提到的未解决风险，可能需要后续 PR 来优化验证逻辑。