LLM Weekly(2026.2.9-2026.2.15)

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网页快讯

GPT‑5.3‑Codex‑Spark 发布
OpenAI 推出 GPT‑5.3‑Codex‑Spark,这是一款轻量化的 GPT‑5.3‑Codex 模型,专为在 Cerebras Wafer Scale Engine 3 上实现超高速、实时代码生成优化。
Codex‑Spark 每秒可输出超过 1000 个 token,支持 128k 纯文本上下文长度,并采用独立速率限制。
OpenAI 还通过持久化 WebSocket 连接与推理栈优化,将首包响应时间缩短 50%。

GLM-5:从氛围编码到智能体工程
Z.ai 发布 GLM-5,一款 7440 亿参数的稀疏大模型,针对复杂系统工程与长周期智能体任务优化。
模型使用 28.5 万亿预训练 token,并采用 DeepSeek 稀疏注意力机制降低部署成本。
全新的 slime RL 基础架构提升了后训练效率。
GLM-5 在推理、代码、智能体相关基准上领跑开源模型,权重以 MIT 协议 在 Hugging Face 和 ModelScope 开源。

Anthropic 完成 G 轮融资 300 亿美元,估值 3800 亿美元
Anthropic 完成由

Hermes Agent自进化AI代理:架构解析与2026版实战部署指南 AI智能体作为人工智能领域的重要分支,通过自主学习和环境交互实现任务自动化。其核心原理基于大型语言模型的推理能力与工具调用机制,结合记忆系统和学习循环实现持续进化。在技术价值层面,自进化机制让AI代理能够从经验中抽象可复用技能,显著提升任务执行效率。这种能力在编程辅助、文档分析、自动化工作流等应用场景中尤为关键。以Hermes Agent为例,其内置的技能创建机制和FTS5全文搜索技术,配合多平台网关架构,实现了跨会话的用户建模和技能优化循环。通过MCP协议集成和子代理系统,开发者可以构建能够自主学习和进化 阅读详情

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Hermes Agent部署指南:2026年可进化的开源智能体运行时

智能体(Agent)是AI工程化落地的核心范式,其本质是具备记忆、规划与工具调用能力的自主执行单元。Hermes作为2026年主流开源Agent Runtime,突破传统CLI工具局限,通过分层记忆、技能反思与多后端执行机制,实现‘越用越强’的持续进化能力。它支持本地、Docker、SSH、Daytona等六种部署模式,大幅降低从开发到生产的门槛;结合插件化Skill体系,让非AI专家也能快速构建可维护、可审计、可进化的数字员工。本文聚焦Hermes Agent的实战部署、插件管理与自我进化闭环,覆盖Mac

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Hermes Agent本地部署指南:为什么必须用WSL2

AI智能体(Agent)是当前大模型落地的核心范式,其运行依赖完整的Linux系统环境、原生Python生态与进程管理能力。Hermes Agent作为具备任务分解、工具调用与自我反思能力的典型智能体框架,对底层操作系统语义有强约束——包括systemd服务管理、/proc虚拟文件系统访问、POSIX兼容性及uv包管理器支持。Windows原生命令行(PowerShell/CMD)因缺乏Unix内核级能力,无法满足编译、权限、网络栈等基础要求;macOS则面临架构混用与包路径错位风险。因此,WSL2并非折中

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AI早报系统:轻量级RAG+RSS+Jinja2自动化生产实践

AI早报是一种面向时效性与结构化交付的自动化信息聚合范式,其核心在于用确定性工程替代大模型端到端生成的不确定性。原理上采用分层流水线设计:信源层保真抓取(RSS/HTML/Sitemap)、数据层无损清洗(BS4+正则)、逻辑层轻量RAG增强(Whoosh索引+实体知识库)、呈现层模板化填充(Jinja2)。技术价值体现在毫秒级响应、零幻觉输出与金融级可靠性,适用于AI、金融、医疗等强合规场景。本文聚焦可日更、低资源、高稳定性的落地实现,涵盖信源治理、时间校准、去重机制与VPS级部署细节。

weixin_30785593的博客 412

LLM Weekly(2026.3.9-2026.3.15)

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Super 大模型,这是一款参数量达 1200 亿的混合 Mamba-Transformer 混合专家模型,仅激活 120 亿参数,支持 100 万 token 上下文窗口,专为智能体推理工作流量身打造。该模型的吞吐量较上一代 Nemotron Super 提升最高 5 倍,准确率提升 2 倍,在开源权重模型中效率排名登顶,同时为 NVIDIA 的 AI-Q 研究智能体提供算力支持,该智能体在 DeepResearch Bench 榜单中位列第一。

c_cpp_csharp的专栏 256

LLM Weekly(2026.6.15-2026.6.21)

Z.ai发布了GLM-5.2,这是一款基于MIT许可证的开放权重、以编程为先的模型,拥有100万token的上下文窗口,并基于DeepSeek稀疏注意力机制构建,适用于长周期智能体任务。VibeThinker-3B采用频谱到信号后训练、课程微调、多领域强化学习和离线自蒸馏,在AIME26上达到94.3分(扩展后97.1分),在LiveCodeBench v6上达到80.2分,在未见过的LeetCode竞赛中达到96.1%,仅用3B参数就匹配了更大的旗舰模型。🔬 有趣的论文和代码库。

c_cpp_csharp的专栏 31

LLM Weekly(2026.1.26-2026.2.1)

谷歌 DeepMind 与 Google Labs 推出网页原型,由 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 驱动,面向美国地区 18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放。用户可通过文本和图像,实时探索,并对现有场景进行二次创作。谷歌将其定位为,同时指出目前在视觉效果、控制能力和持续时长上仍有局限。

c_cpp_csharp的专栏 180

LLM Weekly(2026.7.6-2026.7.12)

OpenAI 于 7 月 9 日发布 GPT-5.6,提供三个变体:Sol(旗舰版,输入/输出每百万 tokens 定价 $5/$30)、Terra(均衡版,$2.50/$15)和 Luna(快速版,$1/$6)。Google 发布 Gemma 4,这是一个新的开源权重、原生多模态模型家族,参数规模从 23 亿到 310 亿不等,包含密集和 MoE 变体。这些模型支持视觉、音频输入以及增强推理的“思考模式”,扩展了 Google 的开源权重生态系统,提供实际可部署的多模态能力。

c_cpp_csharp的专栏 20

LLM Weekly(2026.8.10-2026.8.16)

隐藏信息准确性从个体的近 100% 下降到 17-36%,相互矛盾的指令升级为恶意软件和账户锁定,协调的智能体群组发现了 266 个漏洞,而并行独立运行的智能体仅发现 21 个。OpenAI 发布了 GPT-5.6-Cyber,这是一个基于 GPT-5.6 Sol 构建的安全专用模型,用于漏洞研究、漏洞验证和渗透测试,在内部高级网络评估中完成了 95% 的请求。不同于蒸馏到权重中,一个更强的“构建器”模型使用 5% 的数据作为验证集,为较弱的目标模型迭代构建一个推理时的工具包。

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LLM Weekly(2026.7.13-2026.7.19)

Mira Murati 的初创公司推出 Inkling,这是一个 9750 亿参数的 MoE 模型,其中 410 亿参数为激活参数,在 45 万亿 token 的文本、图像、音频和视频数据上训练而成。来自 Impossible Research、UC Berkeley 和 CMU 的研究人员构建了 Schema,这是一个让前沿模型像物理学家一样工作的“马具”:将每个游戏的机制编写为可执行程序,根据交互历史测试预测,并在模型内部进行规划。该框架消除了此前将长上下文 RL 限制在短序列上的内存瓶颈。

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LLM Weekly(2025.12.15-12.21)

OpenAI推出由其最强文本生成图像模型驱动的ChatGPT图像功能,该功能已向所有ChatGPT用户及API调用用户开放。这款模型指令遵循精度更高,在图像编辑过程中能精准保留光影、构图与人物肖像特征,优化了密集文本渲染效果和小尺寸人脸画质,图像生成速度提升高达4倍。新增的图像侧边栏功能,提供预设风格模板、热门提示词以及可重复使用的肖像上传功能。。谷歌推出Gemini 3 Flash模型,将其部署为Gemini应用及AI搜索模式的默认模型。

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LLM Weekly(2025.11.03-11.09)

该模型采用量化感知训练(Quantization-Aware Training),实现高速、尖端的推理效果,在智能体搜索、编程及各类任务的推理能力上均取得显著提升。研究人员构建了“深度推理数据集”(Deep Reasoning Dataset),测试模型在递增复杂度任务中的表现,发现模型在高复杂度场景下性能大幅下降。为提升 Siri 性能,苹果将在其私有云计算服务器(Private Cloud Compute)上运行 Gemini 模型,支持实时个性化查询,同时确保 Siri 与苹果生态系统的深度融合。

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图形学基础|基于SDF的卡通阴影图

图形学基础|基于SDF的卡通阴影图 文章目录图形学基础|基于SDF的卡通阴影图一、前言二、SDF(Signed Distance Field)三、阴影图生成3.1 SDF生成3.2 插值参考博文 一、前言 回顾之前做的卡通渲染,角色面部阴影是靠一张阴影贴图实现的。 为了更好地控制角色的脸部阴影,通过计算脸部朝向与光照方向的夹角和一张单色的FaceMap来判断。 FaceMap的每个像素表示:该像素判断为阴影时候需要达到的夹角。 例如: 当方向光正对角色的时候,夹角为0°,对应的值为0,此时,FaceMap

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从BSCAN到BAP:深度解析Tessent MBIST逻辑的协同工作机制与设计考量

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算力极限:双FSD = 144 TOPS,专为AI推理优化。存储架构:LPDDR4 + NAND + NOR,保证高速/可靠启动。通信架构:以太网传视频,CAN传控制,TSN保障实时性。感知输入:多路摄像头 + 高速SerDes,满足全景感知。电源设计:功率模块+被动元件海洋,稳定性优先。功能安全:双芯片冗余 + GPS + 紧急呼叫,容错率极高。🎯 在我看来,特斯拉AP控制器就是一台“车载超算”,它在电源设计、存储架构和功能安全上远超一般新势力方案。

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公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

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