LLM Weekly（2025.09.22-09.28）

于 2025-10-11 10:30:00 发布
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他们研发的“AgentFounder-30B”模型在十项基准测试中表现突出，例如在BrowseComp英文测试集（BrowseComp-en）中得分为39.9%，在BrowseComp中文测试集（BrowseComp-zh）中得分为43.3%，在HLE测试集的“一次通过率”（Pass@1）中得分为31.5%，同时在复杂问题解决中仍保持强大的工具使用能力。根据合作协议，英特尔将为英伟达的人工智能平台设计定制化中央处理器，并为搭载英伟达图形处理器（GPU）芯粒的个人电脑开发x86系统级芯片（SOCs）。
构建面向人工智能决策的世界模型引擎所需的基本知识体系
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GitHub 趋势日报 (2025年05月09日)
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AI技术圈最新技术【2025年6月7日至17日】
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本文汇总2025年6月7日至17日期间，AI技术的发展呈现出多元化、实用化和深度融合的特点，各大科技巨头纷纷推出面向消费者和企业的AI产品与服务，同时，核心AI研究在模型理解、生成能力和自主决策方面取得了显著进展。伴随技术飞速发展，全球范围内的AI治理、伦理和安全问题也日益受到关注，促使政策制定者积极探索监管框架。
开源日志系统 - log4cplus
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Firefox沉浮录：一部关于反叛、兴衰与开放网络未来的史诗
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Firefox沉浮录：从反叛崛起到守护开放网络的使命 Firefox诞生于微软IE垄断的背景下，脱胎于网景开源的Mozilla项目，以轻量、安全、支持标准的特点迅速崛起。2004年正式版发布后，凭借标签页浏览、扩展生态等创新功能，市场份额一度达32%。其成功源于全球社区的自发推广和用户对开放网络理念的认同。然而，2008年谷歌Chrome的入局改变了竞争格局，Chrome的多进程架构和V8引擎性能优势使Firefox市场份额持续下滑。尽管如此，Firefox始终坚守开放网络使命，成为技术单极化时代的重要平衡
credit default swap(CDS)
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http://en.wikipedia.org/wiki/Credit_default_swap A credit default swap (CDS) is a financial swap agreement that the seller of the CDS will compensate the buyer in the event of a loan default or
Python 潮流周刊#45：越来越多的 AI 自动开发框架
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Linux log工具：编译安装log4cplus及使用示例
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文章目录1、（交叉）编译安装log4cplus2、log4cplus各种使用情景2.1 参考docs/examples.md示例2.2 比较标准的使用方法（附SimpleLayout/PatternLayout/TTCCLayout）2.3 比较简洁的使用方法2.4 使用loglog输出日志2.5 使用层次化结构来组织logger2.6 重定向到文件2.7 使用脚本配置文件进行设置2.8 动态加载配置文件2.9 重定向到远程服务器2.10 嵌入诊断上下文NDC 1、（交叉）编译安装log4cplus 下载地
提示工程架构师实战：用Transformer构建下一代负载预测模型
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NASA服务器负载数据集包含1995年8月1日至8月31日的服务器CPU使用率数据，采样频率为每5分钟一次（每天288个数据点），共1台Sparcstation 20服务器的单变量数据。原始数据格式为文本文件，每行一个数值（CPU使用率，0-100%）。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
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本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
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本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
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STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
OpenMV刷固件库[代码]
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本文详细介绍了OpenMV刷固件库的步骤，分为前期准备、连接OpenMV和开始刷固件库三个部分。前期需要解压并安装软件；连接OpenMV时需在断电情况下将boot0接3.3V脚，再用USB线连接OpenMV4和电脑；最后开始刷固件库。整个过程简洁明了，适合初学者快速上手操作。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
~/MNN/build/Qwen3-0.6B-MNN $ ls -al total 444295 drwx------. 2 u0_a315 u0_a315 3452 Aug 28 12:55 . drwx------. 9 u0_a315 u0_a315 3452 Aug 28 12:55 .. -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 43 Aug 28 12:55 .mdl -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 495 Aug 28 12:55 .msc -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 36 Aug 28 12:55 .mv -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 1239 Aug 28 12:55 README.md -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 403 Aug 28 12:55 config.json -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 46 Aug 28 12:55 configuration.json -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 461520 Aug 28 12:55 llm.mnn -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 450810338 Aug 28 12:55 llm.mnn.weight -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 4880 Aug 28 12:55 llm_config.json -rw-------. 1 u0_a315 u0_a315 3193569 Aug 28 12:55 tokenizer.txt 帮我看看，如何添加模型prompt提示词
08-29
- 如果使用MNN的LLM功能，编译时需开启相关选项（如`-DMNN_BUILD_LLM=true`，引用[3]）。 #### 注意事项 - **性能影响**：添加过长提示词可能增加推理时间，因为模型需要处理更多tokens。建议提示词长度控制在50-...
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