LLM Weekly(2026.5.4-2026.5.10)

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😎 网络新闻

  • Anthropic 通过 SpaceX 计算协议将 Claude 速率限制翻倍。Anthropic 获得了 SpaceX Colossus 数据中心超过 22 万块 NVIDIA GPU 的访问权限,立即将所有付费 Claude 计划的速率限制翻倍。该协议是在与 Amazon、Google、Microsoft 和 NVIDIA 的计算合作之后达成的。计划进行国际扩张,以满足受监管行业的合规需求。

  • GPT-5.5 Instant 成为 ChatGPT 默认模型。OpenAI 发布了 GPT-5.5 Instant 作为所有 ChatGPT 用户的新默认模型,在医学、法律和金融等高风险提示中将幻觉减少 52.5%。该模型提升了视觉、PDF 理解和网络搜索能力,同时生成 30% 更短的回复。基于历史对话的增强个性化功能率先向付费计划推出。

  • OpenAI 发布三款实时音频模型。OpenAI 推出了具备 GPT-5 级别推理和 128K 上下文的 GPT-Realtime-2、支持 70+ 输入语言实时翻译为 13 种输出语言的 GPT-Realtime-Translate,以及 GPT-Realtime-Whisper 流式转录模型。Realtime API 退出测试阶段,正式进入生产级语音代理部署的通用可用状态。

  • Subquadratic 推出 SubQ,拥有 1200 万

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。 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(2026.5.11-2026.5.17)

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(2026.3.16-2026.3.22)

据 Anthropic 报告,开发者约 60% 的工作会使用 AI 辅助,但能完全交由 AI 代劳的任务仅占 0%–20%。来自乐天、加拿大电信运营商 TELUS 及 Zapier 的案例显示,Claude Code 可自主完成复杂开发工作,工程交付速度提升 30%,企业整体 AI 采用率达 89%,标志着开发模式从手写代码转向智能体编排。

c_cpp_csharp的专栏 138

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

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。

c_cpp_csharp的专栏 145

LLM Weekly(2025.10.6-10.12)

OpenAI 在 ChatGPT 平台内推出新一代支持聊天功能的应用程序,目前已在欧盟与英国以外地区上线。该功能由基于模型上下文协议(Model Context Protocol)构建的全新应用程序软件开发工具包(Apps SDK)提供技术支持。OpenAI 与 Spotify、Zillow 等合作伙伴展开合作,助力开发者触达 8 亿用户,通过对话式界面提升交互体验。

c_cpp_csharp的专栏 709

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(2026.4.13-2026.4.19)

结构化命令行(标准化输入输出)、可版本化复用AI技能库、行业垂类微调模型(法律判例、医疗病历、金融财报等),并以主流SaaS产品作为落地实例。一句话提示词即可生成精美产品原型、演示幻灯片、营销视觉物料,支持内嵌批注、自定义调节控件,可一键导出至 Canva。合作企业:美国银行、Cloudflare、猎鹰安全、摩根大通、英伟达、甲骨文、帕洛阿尔托网络、Zscaler 等。官方建议:多数业务优先选用「调度者+子智能体」模式;集成目标管理、多智能体协作、第三方应用互联、文件管理、人工审核强制开关,

c_cpp_csharp的专栏 58

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(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。

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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(2026.6.22-2026.6.28)

Anthropic 向美国参议院表示,与阿里巴巴有关联的操作者在 2026 年 4 月至 6 月期间,使用约 25,000 个欺诈账户与 Claude 进行了 2880 万次交互,目标是获取软件工程和网络安全能力。论证了世界模型幻觉源于状态-动作空间中代表性不足的区域,识别了三种不同的幻觉类别,并提供了各自的检测信号。阿里巴巴在超过 1000 万条跨七个领域的交互轨迹上,使用持续预训练、监督微调和用于仿真保真度的强化学习三阶段流程,训练了 35B 和 397B 的基础模型。🔬 有趣的论文和代码库。

c_cpp_csharp的专栏 23

LLM Weekly(2026.2.2-2026.2.8)

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(测试版)和。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,并强化了与 Excel、PowerPoint 的集成能力。

c_cpp_csharp的专栏 100

LLM Weekly(2026.1.19-2026.1.25)

MCP并非问题根源,问题在你的服务器:搭建MCP服务器的最佳实践。高性能的MCP服务器会将该协议视为智能体的交互接口,而非简单的REST封装器:这类服务器会提供以结果为导向、扁平化且文档完善的工具,精简并清晰命名功能模块,对大容量结果进行分页处理,同时与技能插件形成互补——技能插件负责提供更高层级的工作流和指令,而非结构化的工具模式。该团队通过融合领域并行的专家训练、基于DORA的大规模异步强化学习、噪声感知的训练流程,以及新增的“深度思考模式”,全方位提升了模型的泛化能力、鲁棒性和推理阶段的表现。

c_cpp_csharp的专栏 58

LLM Weekly(2026.3.2-2026.3.8)

部分非英语语言能力仍较弱,现已在 ChatGPT 与 API 以。

c_cpp_csharp的专栏 159

LLM Weekly(2026.1.5-2026.1.11)

OpenAI 推出了 ChatGPT Health,这是一个专属加密空间,可将用户的医疗记录和健康类应用程序与 ChatGPT 相连接,从而提供个性化的非诊断性健康指导。该服务采用数据隔离机制,健康相关对话内容不会用于模型训练,同时支持多重身份验证(MFA)。OpenAI 联合 260 余名医生参与了该功能的研发与评估工作,目前已开放候补申请通道,初期服务范围暂不包含欧洲经济区、瑞士以及英国。

c_cpp_csharp的专栏 164

LLM Weekly(2025.02.10-02.16)

本次主要是针对2.10-2.16之间的LLM 论文和相关新闻进行摘要总结。

c_cpp_csharp的专栏 766

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

高通Camera PDAF调试实战:从Type2到Type3的避坑指南与Log分析技巧

本文深入解析高通Camera平台PDAF调试实战,重点对比Type2与Type3的核心差异,提供详细的配置迁移方案和Log分析技巧。针对常见兼容性问题如对焦速度变慢、低光失效等,给出具体解决方案,并分享性能优化案例与高级调试工具链,帮助开发者快速提升PDAF调试效率。

weixin_29164185的博客 413

Tesseract in Java - Intellij IDEA对Tess4J的配置和使用

最近要弄OCR,搜到这个,官网全英文,很烦,看看有没有中文的博客介绍,擦,一个比一个奇葩,还是自己按照官方的来吧,外网慢的很,传到csdn给大家下载。中文训练库下载地址: http://download.csdn.net/detail/d_dmelon/9916532Tess4J3.4下载地址: http://download.csdn.net/detail/d_dmelon/9916519安装

Lewis的博客 1万+

Dify工作流教程|以抓取网页并更新知识库为例详细讲解工作流编排过程(附DSL文件)

{"name": "{新建的title变量}","text": "新建的content变量","indexing_technique": "high_quality","process_rule": {"mode": "automatic"}}有没有很痛苦,明明添加书签的网页,当你想阅读的时候,总是找不到或者好不容易找到了,发现网页404了。如果有个小工具,直接能把你输入的链接内容抓取下来,并且加入到你的知识库中,你说他香不香。无法获取授权的,也可以使用网页抓取工具,这个是免费的,抓取效果也可以。

同名公众号:dify实验室 1万+

知识检索中的四大评估指标:准确率、精确率、召回率与F1分数详解

摘要:NLP算法面试中,评估知识检索系统的核心指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。准确率衡量整体预测正确性,但在样本不均衡时可能失真;精确率关注预测正类中的真实比例(查准能力),召回率衡量真实正类被预测的比例(查全能力)。F1分数是两者的调和平均,提供综合评估。这些指标通过混淆矩阵计算,并存在制约关系:提高召回率往往降低精确率,反之亦然。应用场景包括文档检索(评估结果质量和覆盖度)和文本分类(如垃圾邮件过滤)。面试需掌握指标区别、适用场景及平衡方法(如调整阈值)。F1分数在样本不平衡时比准确率更具参考

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