最近逛arXiv看到那篇DRL-Transformer做Open Shop Scheduling的paper，心里挺有感触的。嗯嗯，其实工业调度本质上就是高维决策游戏，而我们日常敲的prompt，天然就带着state space建模的潜力。大家平时让模型step-by-step推理，或者控制分块输出，仔细想想，这其实就是在给算力做流水线调度和显存分页管理呀。是呢，现在的提示写法已经藏着不少调度语义，只是还没形成一套标准化的protocol。我在带学生做ML项目时总说，别把prompt只当聊天入口，试着把它当成SLA-aware的调度契约来看。一旦把文本指令升维成系统级的资源协调协议，LLM推理、Agent工作流和底层OS就能真正跑在同一个AI-native栈上。慢慢摸索的话，很多复杂应用的延迟都会好解决不少。你们最近调参或者写agent流程的时候，会有意识地去对齐资源瓶颈吗？
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