Beatingによる監視によると、オープンソースの大規模モデル推論エンジンvLLMはXで公式に、履歴書を強化するために悪意を持って虚偽のプルリクエスト（PR）を提出した貢献者を禁止したと発表しました。この事件は、オープンソースコミュニティ内で蔓延している「履歴書主導の開発」というグレー産業を露呈しました。問題は、NVIDIAのチェックポイント下の推測サンプリングモデルEagle3のnorm_before_fc設定に関する「バグ」を修正すると主張したPR番号#42143に起因します。PRは論理的には妥当で、詳細なテスト計画とパフォーマンスレポートも伴い、継続的インテグレーション（CI）テストに合格して正常にマージされましたが、その後コミュニティによるレビューで、実際のコードベースにはそのバグが存在しないことが判明しました。貢献者は「存在しない問題を作り出し、それを解決した」と疑われました。漏洩したチャットのスクリーンショットから、実際には有料の「面接コーチング」組織の実践訓練プロジェクトの一環として、その学生たちがメンターの指導のもと、意味のないまたは捏造されたPRを有名なオープンソースプロジェクトに提出し、履歴書を強化し、大手企業の就職を目指していたことが明らかになりました。関係者の貢献者は、vLLMコミュニティから永久追放されました。『AI Slop』や虚偽の貢献を防ぎ、真のユーザーの正当な権利を守るために、vLLMは新しい貢献レビューのプロセスを模索していると発表しました。重要なPRでメンテナからタイムリーな対応が得られない場合、貢献者は企業や大学の公式メールアドレスからpr-review-request@vllm.aiに、実運用や研究の用途、実際に直面した問題、PRで提案された解決策を詳細に記載したメールを送ることができます。関係者は、この「強い実名／強い結びつき」メールレビュー機構が、実際の運用上の課題に対応した高品質な貢献にリソースを優先的に割り当てることを期待しています。
vLLMは履歴書を偽るために偽のプルリクエストを提出した貢献者を禁止、AIスパム防止のために企業および大学のメール認証を導入予定