LLM Weekly(2026.7.13-2026.7.19)

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😎 网络新闻

Kimi K3:月之暗面发布规模最大的开源权重模型。 月之暗面推出 Kimi K3,这是一个 2.8 万亿参数的稀疏 MoE 模型,支持 100 万 token 上下文,并采用 Kimi Delta Attention。其 896 个专家中每个 token 仅激活 16 个,推理成本保持在每百万 tokens $3/$15。在独立基准测试中,它仅次于 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol,并略胜 Opus 4.8。开源权重将于 7 月 27 日发布。

Thinking Machines 发布其首个开源权重模型 Inkling。 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。该模型支持 100 万 token 上下文和可控推理力度,定位为可通过 Tinker 微调进行定制的开源基础模型。权重已在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可发布。

Anthropic IPO 临近,以 9650 亿美元估值启动投资者会议。 高盛、摩根士丹利和摩根大通正在为 Anthropic 可能于 10 月进行的 IPO 安排投资者会议。其 5 月 H 轮融资中 9650 亿美元的估值已超过 OpenAI 的 8520

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, 阅读详情

相关推荐

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(2026.5.4-2026.5.10)

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

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

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一、环境 kali、DVWA 二、步骤 首先打开kali,输入setoolkit 依次选择选项1-选项2-选项3-选项2 输入钓鱼网站的网址(默认为本地网址) 输入要克隆的网址URL 这里我的网址如图,将网址复制 然后模拟攻击场景,攻击者向受害者发送了一条钓鱼链接,此链接与DVWA的登陆页面完全一样,受害者点击之后并进行登陆信息 点击login之后,用户信息就被setool...

BeatRex的博客 2998

Fortran基础编程(3)——格式化输出

本篇推文将进一步讲解Fortran基础语法中格式化输出与声明部分,让我们的代码更加美观起来吧~

qq_45715554的博客 3827

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本文介绍了四自由度SCARA机器人的运动学和动力学建模,使用MATLAB进行了相应的建模与仿真。通过正运动学和动力学分析,可以了解机器人在不同状态下的运动特性和力学特性。这为后续的控制算法设计和性能优化打下了基础。希望本教程对学习SCARA机器人有帮助。

小蜗牛的珍贵百宝箱 3640

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(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

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