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llama.cpp 為 Hexagon NPU 新增 SGN 運算元支援
llama.cpp 建置 b11849 為高通 Hexagon NPU 新增 SGN(符號函式)運算元並擴充套件到 f16,同時改用符號位來最佳化該運算元實現。同一批提交還把維度摺疊(dims collapsing)移到 host 側求解器中執行,並放寬摺疊條件的判斷,使其適用更多情形。
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llama.cpp 建置 b11849 為高通 Hexagon NPU 新增 SGN(符號函式)運算元並擴充套件到 f16,同時改用符號位來最佳化該運算元實現。同一批提交還把維度摺疊(dims collapsing)移到 host 側求解器中執行,並放寬摺疊條件的判斷,使其適用更多情形。
維吉尼亞理工、威斯康辛大學麥迪遜分校與達特茅斯學院團隊在 NeurIPS 2026 提出 SAGE,用結構訊號引導長程推理的後訓練。方法以符號閉包分析(SCA)解釋探索偏差與累積偏差,訓練時用代數稀疏化和雙曲結構引導重排候選推理步,在 12 個基準、7 個模型家族上總體優於 SFT、GRPO、EMPO 與 GRPO-PRM。在 1,190 個 Andrews–Curtis 長程例項上,Qwen3 的 Lean 驗證通過率接近基礎模型的 8 倍;