Según la monitorización de Beating, el motor de inferencia de modelos grandes de código abierto vLLM anunció oficialmente en X que ha prohibido a un colaborador que envió de manera maliciosa una Solicitud de Extracción (PR) falsa para mejorar su currículum. Este incidente ha puesto al descubierto la prevalente industria gris del 'Desarrollo impulsado por el currículum' dentro de la comunidad de código abierto. El problema se originó en una PR numerada #42143, que afirmaba solucionar un 'error' relacionado con la configuración norm_before_fc en el modelo de muestreo especulativo Eagle3 bajo NVIDIA Checkpoint. A pesar de que la PR era lógicamente sólida, acompañada de un plan de pruebas detallado y un informe de rendimiento, y fue fusionada con éxito tras pasar las pruebas de integración continua (CI), la comunidad posteriormente la revisó y encontró que el error no existía en el código base real. Se sospecha que el colaborador 'creó problemas inexistentes y luego los resolvió'. Capturas de pantalla filtradas del chat revelaron que la PR en realidad era el resultado de un proyecto de entrenamiento práctico de una organización pagada de 'asesoría para entrevistas', donde los estudiantes, bajo la guía de mentores, enviaban PRs sin sentido o fabricados a proyectos de código abierto conocidos para mejorar sus currículums y buscar oportunidades laborales en grandes empresas. La persona involucrada ha sido prohibida permanentemente de la comunidad de vLLM. Para combatir la 'pereza de IA' y las contribuciones falsas, protegiendo los derechos legítimos de los usuarios reales, vLLM anunció que está explorando un nuevo proceso de revisión de contribuciones. Para PRs importantes que no reciban atención oportuna de los mantenedores, los colaboradores pueden enviar correos electrónicos a pr-review-request@vllm.ai desde correos oficiales verificados de empresas o universidades, detallando sus casos de uso en producción o investigación, los problemas reales encontrados y las soluciones propuestas en la PR. Los responsables esperan que este mecanismo de revisión por correo electrónico con 'fuerte identificación real/nombre real' priorice recursos para contribuciones de alta calidad que aborden puntos críticos genuinos en producción.

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vLLM prohíbe a colaborador por enviar PRs falsos para mejorar su currículum, planea introducir verificación de correos electrónicos de empresa y universidad para prevenir spam de IA

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