Google 用 Tunix 在 TPU 上实现自主 LLM 后训练
Google 发布 autofinetune 项目，把自主研究循环用于 LLM 后训练，基于 Tunix、Gemma 和 Cloud TPU，由 Antigravity CLI 与 Gemini Flash 3.7 编排。
推荐理由：原文给出自主后训练循环的完整配置与两个真实案例，可据此迁移到自己的微调流程。
#教程/实践
Google Developers Blog精选AI 评分6262
Google Developers Blog精选AI 评分6060 Google Cloud 在 TPU 上为 vLLM 加入长上下文多模态嵌入推理支持
Google Cloud 将原生 TPU 支持集成进 vLLM，并以 Qwen3-Embedding-8B 和 Qwen3-VL-Embedding-8B 为目标模型做了多项工程优化，支持 4K+ token 文本和 15K+ token 多模态输入。
推荐理由：原文给出 vLLM-TPU 上部署 Qwen3 嵌入模型的具体优化与开源配方，可了解长上下文多模态嵌入的工程路径。