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Jin Pan

ML Systems / LLM Inference / RL Infrastructure

威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学二年级 MS/PhD 学生，研究方向为 ML Systems。SGLang 社区贡献者，目前在 AMD GenAI 团队实习，专注 RL 系统和 GPU 核函数优化。

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论文精读 002 — Kernel Design Agents：一个会造高性能 GPU kernel 的 agent 循环

HAN Lab 的“Kernel Mafia”把编程 agent 对准 MLSys-2026 Blackwell kernel 竞赛，靠让 agent 自己跑优化循环拿到了名次。细读 Kernel Design Agents（KDA）： Humanize 的规划-执行-验证循环、 KernelWiki、 ncu-report-skill、 shape-aware 自调优、竞赛结果、以及 reward-hacking 的失效模式 —— 并映射到要在 AMD 上重建它需要什么。手写 SVG 图，双语。
论文精读 001 — Polar：不打开盒子也能训练 Agent

Polar（arXiv 2605.24220，出自 NVIDIA）训练语言 agent 的办法是代理它的 LLM API 调用，而不是重写 harness。集成点从 agent 本身挪到了模型 endpoint —— 正是我们用 SGLang 已经在跑的那道缝。细读它的架构、四步代理、 token-faithful prefix merging，以及 SWE-Bench 结果，配手写 SVG 图。
源码精读 006 — FlyDSL，一个用 MLIR 撑骨架的 layout 代数 Python DSL

AMD 的 FlyDSL 是 Fly dialect MLIR 编译器的 Python 前端，把 layout 代数和 copy / MMA atom 一路 lower 到 CDNA3 / CDNA4 的 ROCDL。 examples 目录下 vectorAdd、 tiledCopy、 tiledMma、 preshuffle GEMM 四个例子构成一条严格的进阶阶梯，按顺序读完，你就掌握了 paged attention、 MoE GEMM、 flash attention 这些 production kernel 反复重组的所有零件。
FlyDSL 笔记 · Layout 之下的 BasisAttr

上一篇 FlyDSL 精读把 layout 代数收在了五个词上，这篇补的是更深一层的子概念 —— Fly_Basis 类型和 BasisAttr。是什么、为什么 layout 需要、以及 mentor 给我的'完善它'任务从哪条线进入最干净。
从 Python 到硅片 · 给 ML 工程师的编译器与体系结构小科普

你可以把生产级 ML 系统写好几年，都不知道 IR、 MLIR、 LLVM、 ISA、 FFI 这些词指什么。这一篇是补丁 —— 写给本科 CS 念过、但是 Compiler 和 Computer Arch 没好好上过的 ML 工程师。配一份带 6 张 SVG 图、中英双语的 HTML 深读。

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Miles

Enterprise RL framework for LLM/VLM post-training. Integrates SGLang rollout + Megatron training with FP8 pipeline and MoE support.
SpecForge

Train speculative decoding draft models and port them to SGLang serving. Part of the SGLang ecosystem.
TritonForge

LLM-powered GPU kernel synthesis: Train models to convert PyTorch ops into optimized Triton kernels via SFT+RL.
APRIL

Active Partial Rollouts in Reinforcement Learning to Tame Long-tail Generation. A system-level optimization for scalable LLM training.
SGLang

High-performance serving framework for large language models and multimodal models. Contributor.

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