依意思最接近的 4 筆
llama.cpp 合併 PR #29622，在單一批次中同時支援嵌入向量（embd）和原始 token，並新增 llm_arch_supports_mixed_batch 為 false 時的檢查分支。改動包括固定圖拓撲、為混合場景設定專用輸入、移除 set_tensor_backend、將 is_embd 改為 type，並統一 m-rope 位置處理。
llama.cpp 合併 PR #29903，通過將 n_batch 限制為不超過 n_ubatch 來修復 server 崩潰問題，對應 issue #29902。該修復由 Claude 輔助完成，並移除了相關測試與 embeddings 條件。新版本已覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台，包括 Apple Silicon、CUDA、ROCm、Vulkan 等後端。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上，程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講，稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時，解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData，用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口，再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成，需滿足可行性、真實性與難度要求，驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程，模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。