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llama.cpp 發布 b11912 建置，為 Laguna 模型啟用 MoE amax 重縮放，並宣告 Laguna SM 張量支援，主要是針對該模型的推理適配。此次同時更新了各平台預編譯包，覆蓋 macOS Apple Silicon、iOS、Windows 與 Linux 的 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL 等後端，並新增 arm64 CUDA 13 與 Snapdragon NPU 建置。
llama.cpp 發布 b11598 建置，主要變更是為 laguna 系列模型載入 YaRN beta 後設資料（#30331），該提交由 Codex 協助完成。
Hacker News 上有人發帖徵集討論：Agentic AI 進入生產的主要瓶頸在哪裡。發帖者引用兩項資料作對照——agent 產生的流量已超過人類流量，但已建置的 agent 中只有 10% 真正上線生產，他覺得這很諷刺。他由此追問是什麼卡住了這些 agent，以及要讓 agent 流量繼續增長還缺哪些基礎設施。帖子目前 3 分、5 條評論。
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試：用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景，在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按語言指令即時改造街景，並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
《Wildwood》導演、Laika CEO Travis Knight 公開表示，AI 與這家定格動畫工作室的理念背道而馳。這部 Laika 迄今最具野心的電影耗時五年完成，全片使用 230 多個木偶，僅主角 Prue 就有 36 個；49 名動畫師負責讓木偶動起來，參與制作的藝術家超過 1000 人。報導認為，這種依賴大量人力的漫長流程，與生成式 AI 所承諾的即時進展形成鮮明對比。
巴西 Itaú 銀行正在把生成式 AI 鋪到全體客戶與員工：面向客戶的是對話式介面 ia.i，IARA 平台負責治理，兩者共同支撐其 AI First 戰略。該行所在的銀行業是巴西監管最嚴格的行業之一，因此對話產品與治理平台被放在一起推進。原文沒有披露所用模型、上線時間和覆蓋使用者規模等細節，訊息發布於 2026 年 10 月 16 日。
螞蟻百靈開源 Ling-3.1-flash，主打把真實工作流裡的活幹完，而非刷榜。模型總引數約 560B、每 Token 啟用約 25B，上下文視窗達 1M；混合精度量化後權重佔用從約 534GB 降至 292GB，部署所需 GPU 由 8 卡降至 4 卡。據 Artificial Analysis，其智慧指數 41，輸出速度約每秒 210 Token，混合呼叫價格約每百萬 Token 0.19 美元，辦公任務評測 GDPVal-AA V2.1 的 ELO 為 1673。
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試，用 AI 代理自動設計極端場景，在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本，可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
AI 雲服務商 Lambda 正以 145 億美元投前估值融資最高 40 億美元，由 Coatue 和 Blackstone 領投，可能是 2027 年 IPO 前的最後一輪私募。據投資人信，其積壓訂單從 6 月的 150 億美元增至 9 月的 500 億美元，其中 350 億美元來自 8 月底與 Anthropic 簽署的協議，估值因此高度依賴 Anthropic 的持續付款能力。資料中心建設主要靠債務融資，Lambda 上週剛額外融得 10 億美元；
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
LayerFS 在 Hacker News 上對外亮相，定位為「面向 AI coding agent 的檔案系統」，官網 layerfs.ai 已可訪問。目前公開資訊很少：沒有說明實現方式、適配哪些 coding agent，也沒有價格與開源情況；該帖在 HN 上僅獲 10 分、6 條評論，屬於早期低調發布。
法律 AI 公司 LegalOn 通過在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之間按任務複雜度選型，把 Codex 的預估日成本降低約 65%，同時保持開發速度。此前開發者可無限使用 GPT-5.5 的 Fast 模式，公司隨後預設限制 Fast 模式，並按部門、小組和個人設定月度用量與預算上限。輕量任務交給 Luna 寫程式碼，Sol 負責常規設計、資料分析與文件，Astra 處理架構設計等複雜判斷；
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
10 月 28 日，螞蟻集團百靈大模型開源 Ling-3.1-flash-1019，面向 Personal Agent 場景強化複雜工作流與多步驟任務，在 Artificial Analysis 智慧指數 v4.3.2 中得 44 分，比上一版高 3 分。
Liquid AI 推出 LFM3 系列，六款 2B 級模型（文字、視覺、音訊、全模態與決策）均從 LFM3-1.7B-Base 派生，可按輸入模態選型，並在單張 GPU 上微調後部署到端側。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 引數少 35% 卻更強，4bit 量化約 1GB，上下文 256K，8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快約 25%。
Liquid AI 發布 LFM3 家族，首發六個約 2B 引數的多模態模型，均源自同一 LFM3-1.7B-Base 骨幹，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 以及兩個決策模型。基座以 22T tokens 預訓練，最後 3.5T tokens 的中期訓練將上下文擴至 256K。架構由門控短卷積、256 token 滑窗注意力與全域性注意力三混合而成，8K 上下文下比 LFM2 快約 25%。