llama.cpp b11592:CUDA 圖除錯日誌改由 GGML_CUDA_GRAPH_DEBUG 控制
llama.cpp 發布每日建置 b11592,ggml-cuda 的 CUDA graph 除錯日誌改為只在設定 GGML_CUDA_GRAPH_DEBUG 後才輸出,並移除了這部分日誌的 NDEBUG 編譯開關。同一批提交把 CUDA 環境變數的讀取改成靜態常量快取,程序內只查詢一次,不再每次呼叫重複讀取。
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llama.cpp 發布每日建置 b11592,ggml-cuda 的 CUDA graph 除錯日誌改為只在設定 GGML_CUDA_GRAPH_DEBUG 後才輸出,並移除了這部分日誌的 NDEBUG 編譯開關。同一批提交把 CUDA 環境變數的讀取改成靜態常量快取,程序內只查詢一次,不再每次呼叫重複讀取。
開發者發布 repopedia,一個 MIT 許可的原生代碼知識圖譜工具,用 pip 安裝後對倉庫建圖,結果存為普通 SQLite 檔案,tree-sitter 負責解析,無需伺服器、Docker 或 API key,程式碼不上傳。它可查詢函式呼叫者與改動的傳遞影響範圍,並生成程式碼庫 wiki,還提供 MCP server 供 Claude Code 直接查圖,一次呼叫返回 file:line。
llama.cpp 發布 b11443 建置,其中提交 #30017 把各模型重複的 nextn 行裁剪邏輯合併為 llm_graph_context 上的 crop_before_nextn() 與 crop_after_nextn() 兩個共享 helper。
llama.cpp 發布 b11450,RPC 後端新增 -sm tensor 選項(#26610),支援在 RPC 場景下按 tensor 拆分模型。該版本還修復 Apple RDMA 的 flush 問題,把 graph_uids 移入 rpc_dispatcher,停止 dispatcher 執行緒空轉,並提升 RPC 主版本號。
llama.cpp 發布 b11537,重點是修復 Gemma 4 的 embedding 相關問題、改進輸入 embedding 的建置邏輯。該版本在 graph 中重排了 embeddings 使用的 get_rows,修好 raw embeddings 路徑,在 Gemma 4 的 embedding 路徑中避免 ple cast,併為 LoRA 留下 TODO。
Atlassian 與 OpenAI 於 10 月 6 日宣布擴大合作,把 GPT-6 系列前沿模型接入 Atlassian 平台與 Rovo,由 OpenAI 模型驅動平台上的 agent。Rovo 結合 OpenAI 智慧與 Atlassian 的 Teamwork Graph 企業上下文層,連線人員、專案、文件與決策。
llama.cpp 發布 b11583,主要改動是在「no cache」路徑下避免圖記憶體的重複分配(#30439),即不使用 prompt 快取時可減少反覆申請與釋放視訊記憶體/記憶體。該版本照例提供 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的預編譯包,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 建置和 openEuler 建置本次標記為 DISABLED。
Python 3.15 的新 profiler 被用來剖析 PyPI 上的 web-edit 應用,並生成了火焰圖與原始碼熱力圖範例。這次演示由 Codex 中的 GPT-6 Astra Extra High 執行,先做調研再產出兩份圖。作者把生成的火焰圖和熱力圖作為範例公開,展示新版 profiler 的輸出形態。