b11823
llama.cpp 發布 b11823 建置,主要改動是最佳化 GLM-5 的輸入處理,避免 sel_mask_2d 輸入,cont 路徑也不再新建 pool_flat 輸入。
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llama.cpp 發布 b11823 建置,主要改動是最佳化 GLM-5 的輸入處理,避免 sel_mask_2d 輸入,cont 路徑也不再新建 pool_flat 輸入。
llama.cpp 發布 b11926 建置,主要是給 GLM-5-Next 加上不帶 kq_mask 的 QSA 支援,同時改動 DSA 的 top-k mask,並已用 DeepSeek-V3.2 的第 0、3 層做過測試。
llama.cpp 發布 b11392 版本,主要變更是 CI 設定預設權限(#29945)。該版本提供覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯產物,包括 Apple Silicon arm64、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 等後端;
llama.cpp 發布 b11396 版本,主要變更是 Windows 平台的 LLVM 建置需要 Ninja 多配置(#29959)。該版本提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 和 openEuler 的預編譯產物,包括 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 被標記為…
Bluesky 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布擴充套件其 AI 實驗平台 Attie,讓普通使用者無需程式設計就能建置網站、測驗、遊戲、投票等互動體驗。這些作品執行在支撐 Bluesky 的 AT Protocol 上,使用者可自帶 AI 模型或使用開放權重模型,Attie 還會根據其公開 Bluesky 資料推薦可做的專案,並借 Bluesky 的分發觸達受眾。Bluesky 目前有 4700 萬註冊使用者但互動量下滑;
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
llama.cpp 建置版本 b11556 新增對 Prism Bonsai 2 27B 的執行時支援,改動以 PR #29600 合入,共同署名者包括專案作者 Georgi Gerganov。該 PR 還包含把 Hadamard 張量移入方法、定義摺疊權重、修復 load_* Hadamard 載入,以及轉換器介面整理和程式碼清理,其中多處提交標註由 Claude Code 協助完成。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告,比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放,機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示,91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現,美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作,美國工人平均為 28%;在使用 AI 的工作任務中,員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成,美國成年人預期為 42%。
llama.cpp 發布 b11391 建置版本,唯一程式碼改動是將 CUDA 後端的 blocks_per_col 變數移到實際使用位置(PR #29939),由 Hugging Face 的 Adrien Gallouët 提交。
llama.cpp 建置 b11803 合併了對新模型 Flint(FlintForCausalLM)的支援,該提交由 Codex 協助完成,合作者包括 Hugging Face 的 Sigbjørn Skjæret。同版本的預編譯產物覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler,包含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端。
llama.cpp 發布 b11729,為 Qwen3 加入雙向注意力(bidirectional attention)與 dense_2 輸出投影支援,模型轉換指令碼 conversion/base.py 會讀取 use_bidirectional_attention 欄位。
llama.cpp 發布建置 b11898,主要變更是修復 ARM 架構下未使用變數的編譯告警(#31180),這一提交屬於編譯層清理,不涉及推理邏輯。同版本中,macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 加速版預編譯包被標記為 DISABLED,openEuler 建置也一併停用。CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO、Windows arm64 與 Android 等平台的預編譯包仍照常發布。
llama.cpp 新版本 b11521 把內建 server 的預設埠改為 9931,依賴預設埠的啟動指令碼與容器埠對映需相應調整。該版本同時放出各平台預編譯包,覆蓋 macOS Apple Silicon、iOS XCFramework、Ubuntu(CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL)、Windows x64/arm64、Android,以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon…
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線,與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列,整條流水線平均每份報告 51.1 秒,比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
llama.cpp 建置 b11755 修復了 Metal 後端缺少每 token 9 專家 MoE 核心變體的問題(#30610、#30699),涉及 Apple Silicon 上的 MoE 推理路徑。該版本照例發布全平台預編譯包,覆蓋 macOS/iOS、Linux(CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO)、Android、Windows 及 openEuler 昇騰等後端。
llama.cpp 發布建置版本 b11867,核心變更是重構 server 入口(#31113)。該版本繼續提供 macOS Apple Silicon、Ubuntu CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、Windows arm64 CUDA 等預編譯包,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 版本與 openEuler 建置處於 DISABLED 狀態。
llama.cpp 建置 b11701 加入 Beam (Reflection) 模型支援(PR #30670),官方站點為 llama.app。該版本同步釋出 macOS(Apple Silicon/Intel)、iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯包,覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU…