LLM Weekly(2026.2.2-2026.2.8)

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😎 网络快讯

推出 Claude Opus 4.6

Anthropic 发布 Claude Opus 4.6,这是一款前沿大模型,在代码能力、长上下文推理与智能体任务表现上均有提升。该模型已开放 100万 token 上下文窗口(测试版)和 128k token 输出长度。
Claude Opus 4.6 在 Terminal-Bench 2.0、Humanity’s Last Exam、GDPval-AA、BrowseComp 等基准测试中领先,同时保持优秀的安全性能。
Anthropic 还新增了自适应思考、上下文压缩,并强化了与 Excel、PowerPoint 的集成能力。

推出 GPT-5.3-Codex

OpenAI 发布 GPT‑5.3‑Codex,速度提升 25%,是一款智能体级代码模型,融合了 GPT‑5.2‑Codex 的代码能力与 GPT‑5.2 的推理能力。
该模型在 SWE‑Bench Pro、Terminal‑Bench 2.0、OSWorld‑Verified、GDPval 以及网络安全 CTF 竞赛中取得当前最优效果。
OpenAI 已使用 GP

LLM Weekly(2026.7.20-2026.7.26) Anthropic 发布了 Claude Opus 5,其定位为以 Fable 5 一半的价格提供接近 Fable 5 的前沿智能水平。Opus 5 在 Frontier-Bench 和 GDPval-AA 上创下了新纪录,在 CursorBench 3.2 上的得分与 Fable 5 的差距在 0.5% 以内,并以三分之一的成本在 OSWorld 2.0 上击败了 Fable 5。定价维持在每百万 tokens 输入 5 美元/输出 25 美元。 阅读详情

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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。

c_cpp_csharp的专栏 17

LLM Weekly(2026.2.9-2026.2.15)

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。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。

c_cpp_csharp的专栏 259

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(2026.2.16-2026.2.22)

Anthropic 发布 Claude Sonnet 4.6,相比 4.5 版本全面升级,在上均有提升,且。模型支持,性能接近 Opus 水平,安全性与对抗提示词注入能力更强。开发者可通过 Claude.ai、Claude Cowork、Claude Code、API 及主流云平台使用 Sonnet 4.6。

c_cpp_csharp的专栏 269

LLM Weekly(2026.2.23-2026.3.1)

Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪拒绝了五角大楼的“最终提议”,称公司不能在的前提下,允许其AI模型被用于所有合法用途。Anthropic 要求明确和,而与该公司签有2亿美元合同的美国国防部则要求无限制合法使用,并威胁将其列入供应链风险名单。谷歌发布 Nano Banana 2(即 Gemini 3.1 Flash Image 模型),图像生成比 Nano Banana Pro 更快、更逼真,支持 512px~4K 分辨率与多种宽高比。

c_cpp_csharp的专栏 175

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(2026.6.1-2026.6.7)

工程师每日交付的代码量是 2024 年的 8 倍。Opus 4.8 在 ARC-AGI-3 上取得最高分(是 GPT-5.5 的三倍),漏掉代码缺陷的概率降低了 4 倍,并且快速模式的成本比之前模型低 3 倍。通过课程训练优先强化并行组件,Domino 在 Qwen3 模型上实现了高达 5.49 倍的端到端加速,在 SGLang 服务下实现了 5.8 倍的吞吐量提升。在 MLE-Bench 上,它在 12 小时预算(为标准一半)下取得了更优的奖牌率,并在数学优化任务上超越了 AlphaEvolve。

c_cpp_csharp的专栏 172

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

2026年第8周GitHub趋势周报:RAG工程化加速、本地LLM工具链爆发、AI Agent架构分层演进

本周GitHub Trending呈现三大结构性跃迁:RAG技术从概念验证迈入生产级工程化(代表项目星标周增超320%);轻量化本地LLM运行栈形成“推理-编译-向量压缩”新三角;AI Agent实现执行层、编排层、协议层清晰分层。传统框架热度平稳,系统级AI基础设施增长迅猛。

lpfasd123的博客 1040

LLM Weekly(2026.5.11-2026.5.17)

MinT 可在共享万亿参数基础模型上管理百万规模的 LoRA 适配器目录,支持扩展到超 1T 参数的 MoE 架构,也支持适配器占比不到基础模型 1% 的场景,实现 18.3 倍数据移动减少,并支持数千并发活跃适配器,效率提升 8.5–8.7 倍。发布 8B 和 30B MoE 版本,采用 NEO-unify 架构,在文本理解、视觉推理、图像合成和信息图生成等方面表现具有竞争力,在视觉-语言-动作和世界建模上也展现潜力。此次重组旨在减少冗余,通过垂直整合加速发展,包括计划中的太空数据中心和半导体制造。

c_cpp_csharp的专栏 181

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。

c_cpp_csharp的专栏 19

LLM Weekly(2026.5.4-2026.5.10)

与竞争对手的独立生成器不同,Omni 原生理解声音与视觉之间的关系。Google DeepMind 的 Gemini 驱动编码代理在数据中心调度中回收了全球 0.7% 的算力,将 Gemini 训练内核加速 23%,FlashAttention 加速 32.5%,并找到了 56 年来 Strassen 矩阵乘法算法的首次改进。在视觉-语言方面接近 Gemini 2.5 Flash,在全模态理解上超越 Qwen3-Omni-30B,并可在低于 12GB RAM 的边缘设备上实时全双工交互。

c_cpp_csharp的专栏 52

LLM Weekly(2026.4.20-2026.4.26)

专为智能体工作流设计的标准化语言,支持分支、循环、并行执行、状态管理、模块化开发;配套可视化编辑器,流程图与工作流实时同步。实测可读性、可维护性全面优于现有智能体开发框架。

c_cpp_csharp的专栏 178

LLM Weekly(2026.4.6-2026.4.12)

首个世界模型通用开源框架,明确定义以感知为核心、具备环境交互+长期记忆能力的世界模型统一标准。整合多任务通用推理代码,实现跨模型代码复用与协同推理,为全球世界模型研究搭建统一底层基座。

c_cpp_csharp的专栏 196

LLM Weekly(2025.12.29-2026.1.4)

深度求索提出全新训练方法,助力中国人工智能能效提升 深度求索发布一篇关于流形约束超连接(Manifold-Constrained Hyper-Connections) 的论文,该训练框架可提升大型人工智能模型的可扩展性,同时降低算力与能耗需求。研究团队基于字节跳动2024年的技术成果,对参数量从30亿到270亿不等的模型展开测试。此项研究先于深度求索备受期待的R2模型问世,分析人士指出,即便面临美国的芯片限制,该模型仍有望再度颠覆全球人工智能领域格局。谷歌在NotebookLM平台测试30分钟音频课程功能

c_cpp_csharp的专栏 160

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(2026.4.27-2026.5.3)

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni,这是一款混合 Mamba-Transformer 模型,配备专用的视觉和音频编码器,用于文档分析、ASR 和视频理解。该模型将图像、视频、网页和文档的理解直接集成到 Agent 工作流中,提升多模态编码和视觉工具使用能力,同时通过分层优化保持了有竞争力的纯文本性能。Tuna-2 用简单 patch 嵌入替代模块化的预训练视觉编码器,在图像生成和感知基准上达到 SOTA,同时降低架构复杂度,并在大规模下展现更强的细粒度视觉感知能力。

c_cpp_csharp的专栏 197

MATLAB R2022b 安装教程

1. 下载安装先放资源链接,百度网盘太贵了不想续了,换了夸克网盘。1. 下载安装。

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