LLM Weekly(2026.8.10-2026.8.16)

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😎 网络新闻

  • OpenAI 暂停 Astra 项目,因其接近“关键”网络能力阈值。 OpenAI 在其未发布的 Astra 模型评估显示可能达到其“预备框架”中的“关键”网络安全阈值后,停止了该模型不合规的内部工作——该阈值指模型能自主发现并武器化针对加固系统的零日漏洞。目前测试已在网络隔离环境中进行,并采用了更强的权重加密、受限的工具集以及自动化的思维链监控。

  • DeepSeek 发布 V4-Pro-0813 并开源其智能体工具包。 DeepSeek 发布了正式版 V4-Pro-0813,这是一个 1.6 万亿参数的混合专家(MoE)模型,拥有 490 亿个活跃参数、100 万 token 的上下文窗口,并提供三个思考强度级别。其在 Terminal Bench 2.1 基准测试中得分为 87.9,在 Cybergym 测试中得分为 83.3。同时,DeepSeek Harness v0.1 在 MIT 许可证下登陆 GitHub,并在两天内获得了超过 95,000 颗星。

  • Grok 4.6 以三分之一的价格媲美 GPT-5.6 Sol。 xAI 发布了 Grok 4.6,这是在 Grok 4.5 相同的 1.5 万亿参数基础上进行后训练优化的版本,专为长期运行的智能体和交互式工作调优。它在人工智能分析智能指数上得分为

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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OpenRouter 周榜实证:用真实流量数据做国产大模型选型决策(2026.6 第 3 周)

这一期的最大焦点是 DeepSeek-V4-Flash 连续第 5 周登顶。但很多评论文章漏掉了一个细节——DeepSeek 旗下还有一款定位"旗舰"的 DeepSeek-V4-Pro,为什么挂在头版的是 Flash 而不是 Pro?这个问题的答案,就是 OpenRouter 这种"路由层 + 比价"场景下选型逻辑的最佳样本。先看产品参数。根据DeepSeek V4 发布公告和DeepSeek-V4-Flash 官方介绍维度总参数 / 激活参数1.6T / 49B284B / 13B上下文窗口。

LDZKKJ的博客 1093

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

dianjiaxian1205的博客 459

2026科研AI工具链:本地化深度学习与离线可审计的模块化实践

深度学习在科研中的应用正从云端API调用转向本地化、可验证的轻量推理——这既是数据安全与合规性的刚性需求,也是边缘算力普及后的自然演进。其核心原理在于利用LoRA微调、结构化PDF解析、小模型蒸馏等技术,在有限显存(如RTX 4090/3060)下实现高精度领域任务处理。技术价值体现在‘离线可运行、源码可审计、权重可验证’三原则,支撑真实科研闭环:文献精读、实验复现、出版级绘图、可调试代码生成与知识图谱构建。本文聚焦一套已落地于高校实验室与企业R&D的CLI+WebUI双模态工具链,深度融合LitParse

578

日历AI助手实践:如何把一句口语自动转成日历结构化数据

自然语言处理(NLP)正在从单纯的对话交互走向工程化落地,将一句口语描述“下周四下午三点和产品组开会”准确转换为结构化数据,已成为典型应用场景。传统日历工具要求用户手动拆分标题、时间、提醒等字段,录入成本极高;而借助大模型的信息抽取能力,可以让系统理解自然语言中的相对时间、周期规则和事件意图,再通过规则引擎完成归一化与二次校验,确保输出稳定可靠。这类日历AI助手不仅能生成标准的时间、标题与重复规则,还能自动关联日程提醒,特别适合会议安排、周期性任务提醒和个人时间管理等高频场景。本文围绕日历AI助手的核心设计

weixin_34320724的博客 495

0成本跑通OpenClaw:智谱GLM-4.7-Flash免费接入实战指南

智能体(Agent)是大模型落地的关键范式,其核心在于规划→工具调用→观察→再规划的闭环执行机制。云原生LLM API凭借毫秒级响应、结构化错误反馈与内置Schema校验能力,显著降低新手在JSON解析、工具协议适配和推理稳定性上的调试门槛。相比本地小模型,免费云API省去显存管理、量化适配与服务治理等隐性成本,让开发者聚焦于Agent逻辑设计本身。当前国内可稳定使用的零门槛方案包括智谱GLM-4.7-Flash、阿里云百炼Qwen-Turbo与DeepSeek-V3直连,其中GLM-4.7-Flash新用

Hi, Sun 517

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。

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Hermes Agent:支持自我进化的AI智能体运行时

AI智能体是能跨会话维持状态、自主调用工具并理解复杂意图的可执行实体,其核心价值在于脱离Prompt工程依赖,实现真实工作流闭环。Hermes Agent作为轻量级Agent运行时(Agent Runtime),不修改大模型权重,而是通过感知→规划→执行→反思→沉淀五阶段闭环,在应用层持续沉淀可复用的函数式Skill,形成越用越准的自我进化能力。它原生支持本地、Docker、SSH等六种执行后端,适配开发、测试与生产全环境,特别适合需稳定交付、安全审计与长期演进的企业级AI助手建设场景。

weixin_30307921的博客 555

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。

c_cpp_csharp的专栏 326

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(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(2026.6.1-2026.6.7)

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(2026.5.11-2026.5.17)

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

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(2026.7.13-2026.7.19)

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(2026.1.26-2026.2.1)

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(2026.2.9-2026.2.15)

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

Code Ocean 上传代码 手把手教程

对于一些学术期刊,录用前会让把代码上传到Code Ocean上,但上传过程可能会遇到一些问题,小编分享一下自己的上传经验。他们会进行验证,验证通过,将自动发布。点此运行即可,但是运行比较慢。

u014071947的博客 1万+

金蝶ERP元数据解析:字段属性与表结构映射实战

本文深入解析金蝶ERP元数据的核心价值与应用实践,详细介绍了字段属性与表结构映射的关键技术。通过缓存获取与工具类直连两种方案对比,结合实际案例展示元数据在数据库校验、动态表单生成等场景的应用,帮助开发者高效解决二次开发中的常见问题。

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PSF(点扩散函数)与去卷积算法消除图像模糊

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OPA(运放)与MOS管组成的恒流源电路

电路图 这是一种由运放组成的恒流源电路。 原理分析: 1. OPA OPA (集成运算放大器)具有开源增益高,输入阻抗大,输出阻抗小的特点。 2. MOS管工作原理 我们知道三极管是利用 Ib 的电流控制 IC 的电流,属于电流控制电流器件。 而MOS则是利用Ugs的电压去控制电流 Id 的,所以说 MOS 管是电压控制电流的器件。 对于N沟道增强型的MOS管,当Ugs>Ugs(th)时,MOS就会开始导通,如果在D极和S极之间加上一定的电压,就会有电流Id产生。 在一定的Uds下,D极电流Id的

暖暖_的_纠结的博客 3万+

在Unity3d使用yolov8的onnx模型

输出OUTPUTS是float32[1,35,8400],表示它会输出一个大小为[1, 35, 8400]的浮点数张量。这个输出张量的维度表示了检测到的目标的数量、每个目标的预测参数以及网格单元的数量。输出张量的第一个维度1表示检测到的目标数量。每个目标由35个值组成,表示目标的类别、置信度、边界框的坐标及10个特定点的位置。要取得8400个数据中置信度最高的数据,然后获取该数据其他channel的数据。运行结果:(蓝色是检测手的边框,红点是自定义的点),其中的四个数字分别表示不同的维度。

shenqingyu0605202324的博客 5603

AI学习指南RAG篇(19)-API调用与集成

通过上述API调用示例,您可以方便地将RAGFlow与其他系统集成,实现数据集管理、文档处理、会话管理等功能。希望本文的介绍能帮助您更好地理解和使用RAGFlow的API。

俞兆鹏的博客 2547

基于自适应小波阈值算法的图像去噪

自适应小波阈值算法是一种基于小波变换的方法,它相对于传统的小波阈值去噪方法具有更好的性能和鲁棒性。该算法首先对图像进行小波变换,然后根据小波系数的大小确定一个自适应的阈值,将小波系数与阈值进行比较,大于阈值的系数被保留,小于阈值的系数被置零。在上述代码中,首先选取了小波函数sym4进行小波分解,然后根据标准差计算出阈值,使用wthresh函数进行阈值处理,最后进行反变换得到处理后的图像。该GUI界面与前面的自适应小波阈值算法代码结合,实现了图像的去噪,并提供了可视化的效果。

与其临渊羡鱼,不如退而结网 559

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第一章简述 Burpsuite是基于Java的用于web安全的工具,能够进行爬虫、代理、编码、密码爆破等任务,并支持对XSS漏洞、文件包含等漏洞的主动扫描或被动扫描。burpsuite2.0具体分为以下11个模块: Dashboard(仪表盘)——显示任务、实践日志等。 Target(目标)——显示目标目录结构的的一个功能。 Proxy(代理)——拦截HTTP/S的代理服务器,作为一个在浏览器和目标应用程序之间的中间人,允许你拦截,查看,修改在两个方向上的原始数据流。 Intruder(...

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C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

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