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OpenAI 推出 GPT‑5.4 与 GPT‑5.4 Pro，覆盖 ChatGPT、API 及 Codex，统一了前沿推理、代码与智能体工作流，支持 100 万 token 上下文与原生电脑操作能力。
该模型在多项基准上超越 GPT‑5.2：
日常对话更流畅、实用。OpenAI 发布 GPT‑5.3 Instant，作为 ChatGPT 默认模型的升级版，优化语气、相关性与对话流畅度。
模型减少不必要的拒绝、免责声明与幻觉，提供更综合、上下文感知的联网答案，写作能力更强、更有层次感。
支持自定义语气，部分非英语语言能力仍较弱，现已在 ChatGPT 与 AP
LLM Weekly
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。
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。
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。
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。
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。
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。
LLM Weekly（2026.3.23-2026.3.29）
研究作者引入了一个拥有40亿参数的移动端GUI智能体，采用拒绝微调（rejection fine-tuning）技术实现模型与数据的协同进化，并通过分组相对自蒸馏（group relative self-distillation）技术从失败的操作轨迹中进行信用分配（credit assignment）。在从1.6万扩展到1亿Token的过程中，MSA的性能下降不到9%，并且凭借稀疏注意力和基于文档的位置编码，它在长上下文任务上的表现优于现有前沿模型和RAG（检索增强生成）系统。指南内附详细的按步设置说明。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
昆仑通态，自由串口通讯
软件默认无该功能，需要问客服索要扩展包。
大一Python之循环解决实际问题
pythin之循环解决实际问题
3dsMax高效导入OSGB倾斜模型的3个关键步骤与插件应用
本文详细解析了在3dsMax中高效导入OSGB倾斜模型的三个核心步骤：建立索引、处理贴图路径以及选择合适的插件。针对导入过程中常见的模型崩溃、贴图丢失和操作卡顿问题，提供了从数据结构理解到插件选型的实战解决方案，帮助用户实现大规模实景模型在3dsMax中的流畅导入与编辑。
（五）深入理解蓝牙BLE之“Beacon包格式详解”
蓝牙Beacon格式详解 本文重点在结合Bluetooth官网spec和几个例子来使beacon帧格式更加容易被理解。 广播帧格式： 首先beacon是蓝牙BLE广播包的一种，蓝牙广播帧格式如下： PS：其实BLE数据帧除了报头字段和数据字段定义与广播帧不同之外，前导/接入地址/长度/校验格式均相同。 广播帧数据字段格式： 数据字段最长为37个字节：6个字节的广播设备地址 + 31个字节广播数据。 广播数据的格式如下：AD Structure1 +AD Structure2 + .....
2024年12月 Python（四级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
他尝试编写了如下程序，请你完善划线处的代码，计算出在h点s分放学时，三个时针分别经过3点位置的次数，用一个元组表示各指针经过3点位置的次数 (时针次数，分针次数，秒针次数) ，并输出。所谓角谷猜想，是指对于任意一个正整数，如果是奇数，则乘3加1，如果是偶数，则除以2，得到的结果再按照上述规则重复处理，最终总能够得到1。匿名函数，冒号之前表示的是这个函数的参数，冒号之后表示返回值，可以使用默认值，使用时需要将它赋值给一个变量，设置默认值不是必须，如无传入实参则使用默认值，如有传入实参则使用实参。
Modelsim：LPDDR5仿真（含美光仿真模型官方sv&vcs代码）
虽然，三星在设计跟量产上，早于其他家存储产商，但是镁光后来居上了，是业界首家支持全速 LPDDR5 的供应商，并且开发者在做开发的时候，也是用美光颗粒比较多，所以这里就先以美光的仿真模型为主进行仿真。 本工程为美光官方工程，支持Modelsim、VCS、ncverilog三种仿真器仿真。模型破解过，为完整system-verilog代码。
使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据
通过Google Earth Engine平台和提供的源代码，研究人员和水资源管理者可以方便地获取和利用这一重要的水资源监测数据集，从而开展相关的研究和决策支持工作。要使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据，首先需要在Google Earth Engine平台上进行注册和登录。JRC全球水体数据是由欧洲联合研究中心开发的高分辨率全球水体分类数据集，覆盖了整个地球的陆地和水域。下载完成后，你可以使用各种遥感数据处理软件来打开和分析这些数据，以满足不同的研究和应用需求。
S7-200SMART 的运动控制（一）向导配置具体步骤（图文）
S7-200SMART 的运动控制（一）向导配置具体步骤（图文）
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
Probability and Statistics - 4th edition
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