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llama.cpp b11800 為 QSA 新增融合運算元，並將原本只服務 qwen4exp 與 glm5-next 池化選擇的 k-pool mask 推廣為通用 ggml_top_k_mask，DSA 模型與 DeepSeek V4 CSA 也改用該運算元。它保留 top-k 選中與額外保留的 mask 單元、其餘置為 -inf，可按 head 逐行選擇，後端不支援時回退原路徑。
llama.cpp 建置 b11927 為 Metal 後端補上融合 top-k mask 運算元（GGML_OP_TOP_K_MASK），移植自 CUDA 後端已有實現。新核心先以 grid-stride 方式把輸出填為 -inf，再由每行一個 threadgroup 將保留單元的 mask 值覆蓋上去；並用函式常量裁掉特定計算圖用不到的 score、blocks 與額外分支，同時清理了核心格式。
llama.cpp 的 CUDA 後端重做 top-k 演算法選擇，大行數場景改用按行網格的 radix select 替代 CUB 逐行 DeviceTopKKernel，在 qwen4exp 34,816 tokens 上啟動次數從 1,671,253 次降到 2,329 次，耗時從 5,761.8 ms 降到 941.8 ms。
llama.cpp 發布 b11505，修復 Vulkan 後端 TOP_K 運算元在 +inf/NaN 輸入和 k=1 負值時的錯誤。原 bucket search 從 [0, 0xFF800000) 起算，+inf 與 NaN 永不被計數，可致 NVIDIA 上掛起或裝置丟失、AMD 上索引錯誤，並漏掉真實 top 值。
llama.cpp 的 OpenCL 後端新增 topk 與 lightning indexer 支援，並對兩者做了最佳化，還重構了 tiled topk kernel。這批改動隨建置 b11874 發布，覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 的預編譯包，含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 與 Snapdragon 的 Adreno GPU、Hexagon NPU 版本。
a16z 第七版《百強 AI 消費者應用》報告首次新增月收入榜單，Meshy 位列第 31 名，是榜上唯一的 AI 3D 公司。該榜單依據資料分析公司 YipitData 追蹤的美國消費者銀行卡消費資料排名，同榜還有 OpenAI、Anthropic、Canva、Superhuman、Higgsfield。
k10s 是 Go 與 Bubble Tea 寫的可點選 Kubernetes 終端 UI：滑鼠可點選行與面板，ctrl+p 統一搜尋資源型別與物件，啟動時不註冊任何 watch，informers 按需懶載入。它內建 AI，ctrl+a 用自然語言提問時會自動注入當前 context、名稱空間、資源型別與選中物件，回答針對該物件；同時相容 k9s 風格的 plugins.yaml 自訂動作。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
llama.cpp 讓 qwen4exp (QSA) 與 glm5-next 的稀疏注意力選擇不再跟隨 kq_mask 的形狀，改為在 KV cache 單元上按 [n_kv, n_tokens] 建置，到 attention 前才拆成 K 檢視的流。這樣 dense mask 可以自行改變佈局（例如按序列的行列表），不必改動稀疏層。同時刪掉了 build_fused_top_k_mask 中未使用的引數。
清華 MADSys 實驗室與趨境科技提出 KTransformers-FineTune（KT-FT），讓 CPU 用主存中的權重直接完成 MoE 專家計算、GPU 只負責注意力，LoRA 微調吞吐達到 ZeRO-Offload 等解除安裝基線的 2.5～21.2 倍。該方案已作為執行後端接入 LlamaFactory，CPU 側用 AVX-512/AMX 指令集計算專家，支援微調與推理在同等硬體下一鍵執行。
馬斯克在 X 發文稱，追求真相（truth-seeking）是 AI 與超級智慧（SI）安全最重要的方面。原文僅此一句，沒有展開具體機制、監管路徑或時間表，也未點名任何模型、公司或政策。
Kimi 發布 K3.1 Pro，號稱最強開放權重模型：MoE 架構 2.8T 總引數、104B 啟用引數，支援 1M token 上下文與多模態輸入。官方稱其在程式設計、agentic 與知識類基準上追平最強閉源模型，可完成 Unreal、Unity、Godot 整專案遊戲開發，擅長 Blender 與 CAD 引數化 3D 建模，金融任務幻覺率下降 65%。
ICANN 是負責分配網路頂級域名的機構，本輪時隔多年再次開放申請，共收到 1615 份申請，來自 481 個申請方。AI 是最集中的題材：Meta 與 OpenAI 等 10 家公司申請 .agent，包含 OpenAI 在內的 7 家申請 .agi，6 家申請 .asi，OpenAI 三個字尾均有提交。頂級域名即網址末尾的字尾，如 .com、.org 與 .pizza；目前公布的只是申請名單，能否獲批尚無定論。
Kimi K3.1 Pro 正式發布，是 K3.1 系列首個模型，也是目前規模最大的 3T 級開源權重模型，支援 100 萬 token 上下文。同步推出速度提升 2–3 倍的 Highspeed 版本，兩者已在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上線，完整權重將於 11 月 4 日前公開。