LLM Weekly(2025.07.07-07.13)

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😎 来自网络的新闻

SmolLM3:小巧、多语言、长上下文推理模型
Hugging Face 发布了 SmolLM3,这是一款高效的多语言 3B 模型,专长于推理和长上下文任务。它在性能上超越了同类模型,并能与更大的 4B 模型竞争。SmolLM3 支持六种语言,具备双模式推理能力,并能处理长达 128k token 的上下文,为社区发展提供了完整的训练蓝图。

xAI 发布 Grok 4
xAI 发布了 Grok 4,该模型集成了原生工具使用和实时搜索功能,面向 SuperGrok 和 Premium+ 用户。借助 200,000 GPU 集群的强大支持,Grok 4 通过扩展的强化学习在推理任务上表现出色,支持复杂任务并具备高级多模态理解能力。其强大变体 Grok 4 Heavy 在各类推理和数学竞赛标准中树立了性能标杆。

Nvidia 成为全球市值最高的上市公司,达到 4 万亿美元
Nvidia 实现了 4 万亿美元的市值,成为首家达到这一里程碑的上市公司,这主要得益于其在 AI 发展中的核心地位。尽管面临来自 DeepSeek 的竞争和贸易紧张局势的挑战,Nvidia 仍强劲反弹。其硬件在 AI 应用中依然至关重要,增强了投资者信心,并巩固了其在科技和市场中的影响力。

Google DeepMind 即将开展 AI 设计药物

AI周报溯源式简报方法:信源分层、事件归因与规则化压缩 AI周报本质上是技术信息的再加工产物,其核心挑战在于从高噪声、强营销的表层内容中还原可验证的技术事实。这涉及信息可信度建模、结构化事件抽取与术语精确映射三大原理,技术价值在于支撑工程决策而非泛泛阅读。典型应用场景包括技术选型评估、竞品动态追踪与内部知识沉淀,尤其适用于需规避PR话术、直击参数指标的一线开发者与技术决策者。本文聚焦‘溯源式简报’实践体系,深入拆解信源分层过滤、6字段事件归因及基于规则引擎的可控摘要生成——拒绝大模型幻觉,回归确定性信息处理。 阅读详情

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日历AI助手开发实战:自然语言到结构化日程的解析与实现

自然语言处理(NLP)技术正在改变传统的时间管理方式,让日常办公中的日程录入和会议安排变得更加高效。基于大语言模型的语义理解,配合规则化时间解析与冲突检测,可以将“下周三下午3点开评审会”这类描述自动转换为结构化事件,并生成重复日程或批量导入数据。这项技术不仅适用于个人效率工具,也能集成到OA、项目管理系统或团队协作平台中,实现从聊天记录、邮件表格到日历的无缝流转。针对日期计算的歧义、时区偏移和多事件拆分等常见难点,业界已沉淀出模型抽取加规则层校验的混合架构,以保障时间信息的准确性。本文围绕一套日历AI助手

weixin_33139275的博客 328

LLM Weekly(2025.04.07-04.13)

c_cpp_csharp的专栏 483

LLM Weekly(2025.08.11-08.17)

Claude Sonnet 4 如今支持多达 100 万个 token 的上下文,这使得 Anthropic API 能够进行大规模的代码分析和文档合成。作为公开测试版,它已与亚马逊 Bedrock 集成,不久后还将在谷歌云的 Vertex AI 上推出。对于超过 20 万个 token 的提示词,定价会有所调整,通过提示词缓存有可能获得折扣。。Perplexity AI 提出以 345 亿美元现金收购谷歌的 Chrome,这体现了在人工智能搜索竞赛中,它想利用 Chrome 庞大用户基础的野心。

c_cpp_csharp的专栏 384

LLM Weekly(2025.09.08-09.14)

据《华尔街日报》报道,OpenAI与甲骨文公司据称签署了一项具有历史意义的云计算协议。甲骨文与OpenAI达成了一项重大云计算合作,承诺自2027年起的五年内,提供价值3000亿美元的计算能力。这使OpenAI成为甲骨文的主要客户之一,同时OpenAI也在从微软Azure平台多元化发展,并继续参与“星门计划”(Stargate Project)以扩建数据中心。Nebius与微软签署174亿美元AI基础设施协议,股价大涨。

c_cpp_csharp的专栏 701

LLM Weekly(2025.10.13-10.19)

Anthropic 公司发布 Claude Haiku 4.5 模型,该模型在提升编码性能的同时降低成本、提高速度,在特定任务中表现优于 Claude Sonnet 4 模型。用户可通过 Claude Code 平台及主流平台使用该模型,它为开发者提供了高性价比的选择,能助力聊天助手、编码代理等人工智能应用的优化。

c_cpp_csharp的专栏 383

LLM Weekly(2026.6.29-2026.7.5)

一个 40 亿参数的编译器,在 1000 万个示例上训练,可将自然语言任务描述转换为参数高效的适配器,供冻结的 6 亿参数解释器使用。Agents-A1 是一款 350 亿参数的混合专家(MoE)模型,通过扩展智能体时程(平均 45K token)而非参数规模,达到了与 Kimi-K2.6 和 DeepSeek-V4-pro 等万亿参数系统相当的性能。Moondream 认为当前的 GPU 抢购潮不可持续,分析了推理成本下降速度快于需求增长的原因,以及大规模 GPU 部署的经济性将面临清算。

c_cpp_csharp的专栏 110

LLM Weekly(2026.8.17-2026.8.23)

Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 独立合成并测试了这些设计:在 1,320 条序列中,有 354 条成功结合,命中率为 22.6%–35.1%,而该领域常规命中率为 10%–15%,且至少对六个靶点产生了高亲和力结合剂。它能同步现有 GitHub 仓库,而非完全替代。OpenRouter 数据显示,前沿模型仅占总令牌量的 16%,而六种流行的非前沿模型占据了 80% 的流量,其能力约为前沿模型的 77%——每百万令牌成本 0.50 美元,而 Fable 5 为 20 美元。

c_cpp_csharp的专栏 326

PCIe扫盲(三)

需要特别注意的是,PCIe的Spec中明确规定只有Root有权限发起配置请求(Originate Configuration Requests),也就是说PCIe系统里面的其他设备是不允许去配置其他设备的配置空间的,即peer-to-peer的配置请求是不允许的。当配置请求进行BDF路由的时候,正是依靠这些信息来确定要找的设备的。前面的文章还介绍过,Root和Switch的每一个端口中都包含一个P2P桥,并且知道桥的配置空间头(Configuration Space Header)是Type1型的。

Liuqz2009的专栏 2405

dreamerv3复现教程

由于dreamerv3存在很多版本冲突问题,所以很难直接使用和复现。

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基于STM32L4XX、HAL库的IP101GRI以太网收发器(PHY)驱动程序设计

define IP101GRI_PHY_ADDRESS 0x01 // 根据硬件设计设置PHY地址。#define IP101GRI_PHYSTS 0x10 // PHY状态寄存器。#define IP101GRI_PHYINIR 0x12 // PHY中断寄存器。#define IP101GRI_PHYCR 0x14 // PHY控制寄存器。#define IP101GRI_PHYID2 0x03 // PHY标识符2。

zhusl6688的博客 722

Python爬虫-爬取猫眼演出数据

本文是该专栏的第53篇,后面会持续分享python爬虫干货知识。猫眼平台除了有影院信息之外,它还涵盖了演出信息,比如说“演唱会,音乐节,话剧音乐剧,脱口秀,音乐会,戏曲艺术,相声”等等各种演出相关信息。而本文,笔者将以猫眼平台为例,基于Python爬虫实现获取各种演出信息的数据。废话不多说,具体细节部分以及详细思路逻辑,笔者将在正文结合完整代码进行详细说明。(附带完整代码)

Python进阶专栏《爬虫实战进阶》,《Pyppeteer从入门到精通》原创作者 572

OpenClaw实战系列03:Slack/Telegram国际版接入实战指南

在当今的软件开发和工作流自动化中,将项目管理工具与即时通讯平台集成已成为提高团队协作效率的关键。OpenClaw作为一个开源的自动化工具,通过接入Slack和Telegram国际版,可以实现实时通知、自动化任务触发和团队协作的无缝对接。本文将详细介绍如何实现OpenClaw与这两个主流即时通讯平台的集成。OpenClaw是一个开源的自动化工作流引擎,支持多种触发器和执行器,能够帮助开发团队实现CI/CD流程、任务调度、监控告警等自动化场景。模块化设计:支持插件化扩展多触发器支持。

PeterPan的博客 588

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

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