找到 13 筆
Block 發布名為 Dessa 的對話模型，稱其完全基於人類語音對話從零訓練，並支援全雙工語音對話。為展示效果，Block 分享了多段 Dessa 與人類的聊天記錄；其中由專案負責人 Ragavan Thurairatnam 分享的一段裡，交流大多自然，但 Dessa 一開場把說話者誤認成“Ronaldo”。Block 稱這是首個可進行真實對話、完全用語音訓練的模型，訓練資料不是文字而是人類對話語音。
Block 正藉助 OpenAI 技術建置 AI 安全能力，其安全團隊可以更快地調查威脅，並在幾分鐘內提出補丁。該訊息於 2026 年 10 月 14 日發布，公開內容只提到威脅調查與補丁提報兩個環節，未披露所用具體模型、部署規模與成本細節。
llama.cpp 發布 b11491，主要變更是移除 SYCL 運算元標頭檔案中重複的 block-size 定義，這些數值與 ggml/src/ggml-sycl/presets.hpp 裡的定義完全重複（PR #29507），屬清理性改動。
Square 與 Cash App 母公司 Block 的 AI 負責人 Bradley Axen 介紹了用 Claude Fable 5 編排大規模程式碼遷移的做法：單次遷移涉及跨倉庫的數百到數千個 PR、數百萬行程式碼，由 Fable 負責資料模型、API 規格等高層設計，再排程數十個 Opus、Sonnet 等更便宜的模型完成具體檔案修改與測試，全程跑在其開源協作工作區 Buzz 上。早期結果顯示前沿 token 集中在前期規劃、執行更多交給小模型，品質沒有下降。
Block 旗下 Dessa 團隊發布全雙工語音模型 Dessa，完全用人類對話音訊從零訓練，不含文字與預訓練模型。它邊聽邊說，會在對話中插入「嗯」「懂了」等回應，原生處理情緒、語調與笑聲，推理快於即時，可在 M4 Max 或更強的 MacBook Pro 上本地執行。官方稱訓練只用了單臺 NVIDIA GB200 NVL72，並開放少量名額給 AI 安全研究者提前試用。
Anthropic 起草了一份 AI 安全法案並推動國會採納：模型若帶來可預見且迫近的風險，如導致 50 人以上死亡或 10 億美元以上財產損失，其發布可被叫停。風險須源自製造生物武器、模型繞過開發者控制或網路攻擊。評估交由在美國商務部登記的獨立評估者，實驗室可為其付費但不得與結果掛鉤；認定風險後須 72 小時內上報商務部，再由商務部向華盛頓特區法官申請阻止發布，聯邦機構不得自行下架模型。這與加州已生效的 SB 53 門檻相近。
llama.cpp 發布 b11417 建置，CUDA 後端針對 NVFP4 型別的 mmq 累加做了最佳化，改進 mmq_vec_dot_fp4_fp4_mma 以提升效能，並修正 mma_block_scaled_fp4 迴圈的縮排。該版本建置覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler，包含 CUDA 12.8、CUDA 13.4、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端；
Claude Code 發布 v2.1.295，命令與 HTTP hook 新增 onFailure: "block"，hook 無法啟動、超時或以意外退出碼結束時會阻斷該操作，而不再放行。該版本還支援 Program Status Protocol（OSC 7501），實現該協議的終端可顯示 Claude Code 正在工作、等待輸入還是已完成；
Anthropic 宣布將 Agent Skills 標準捐贈給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation（AAIF），以保持其開放、社群驅動與供應商中立。AAIF 由 Anthropic 與 Block、OpenAI 於去年共同創立，此前 MCP 規範也已捐入該基金會。Anthropic 最早在去年 12 月就將 skills 定位為開放標準，此次是把它交給中立的基金會託管。
llama.cpp 合併 PR #29639，為 Vulkan 後端加入針對量化 K/V 快取的稀疏 Flash Attention，並把稀疏 FA 的索引壓縮改為單次掃描。原實現每行 mask 用一個 workgroup、按 BLOCK_SIZE 分塊各做一次掃描，解碼時單個 workgroup 要跑 KV/1024 次受 barrier 限制的迭代，128k 單元格下開銷超過它服務的稀疏注意力本身。
llama.cpp 的 Hexagon 後端在 row-split 多核模式下把 flash_attn 從按 Q token 切分改為按 KV head 切分，讓每個核心只讀自己負責的那部分 KV cache，不再重複讀取全部 KV cache。該行為由 GGML_HEXAGON_FA_HEAD_SPLIT 控制，預設開啟；當 n_kv_heads 不能被核心數整除時回退到原 token-block 切分（如 4 核上只有 2 個 KV head 的 Gemma-4）。
llama.cpp 建置 b11730 調整 CUDA 後端 MMQ 的 Stream-K 排程：網格上限從按 SM 數量啟動改為實際 k-block 數量，並進一步按所有輸出 tile 的 K_vram 迭代總數（部分迭代向上取整）收緊。這能去掉小矩陣下無活可乾的多餘 CUDA 塊及其啟動與 fixup 開銷，有效取整 K 範圍與數值結果不變。代價是部分迭代可能改變 FP32 求和的分組方式，MUL_MAT 與 MUL_MAT_ID 後端測試已在 RTX 5090 上通過。
Fly.io 為 Sprites 推出新的 Sprites Block Device（SBD），取代此前基於改造版 JuiceFS 的自研檔案系統。SBD 通過 NBD 把一個物件儲存桶呈現為塊裝置，Sprite 在其上格式化為 ext4 並掛載；後設資料與資料塊同存桶內，不再需要額外資料庫保持一致，Sprite 內部的 sbd serve 守護程序負責回應核心讀寫、後臺上傳髒塊並按需 flush。檢查點也從 JuiceFS 的寫時複製克隆改為帶版本號的整卷塊快照。