miceworks 发布 Mark-SLM-V3-150M 稀疏语言模型
研究者 miceworks 在 Hugging Face 发布 Mark-SLM-V3-150M,一个 150M 参数、基于 deepseek2 架构的稀疏语言模型,采用 MLA 与细粒度 MoE,并导出为 IQ4 NL 量化的 GGUF 文件。模型在 3.47M token 的课程数据上训练,在 Open SLM Leaderboard 上取得 16.36
技术方向 · 把模型跑起来的工程实践:推理优化、量化与成本、Serving 架构与可观测性 · 共 3289 条
只展示置信度达到公开门槛且每篇排名前三的主题标签,降低泛化误贴。
研究者 miceworks 在 Hugging Face 发布 Mark-SLM-V3-150M,一个 150M 参数、基于 deepseek2 架构的稀疏语言模型,采用 MLA 与细粒度 MoE,并导出为 IQ4 NL 量化的 GGUF 文件。模型在 3.47M token 的课程数据上训练,在 Open SLM Leaderboard 上取得 16.36
OrcaRouter 将 Qwen3.8 Flash 研究检查点转换为紧凑专家格式,并发布适配 AMD Strix Halo 与 CIRU v5 运行时的 GGUF 版本。v6.0.0 运行时修复了长提示中图像输入失效的问题,多槽位服务速度提升数倍,并支持可选的磁盘提示缓存;模型权重、草稿模型与投影器均未改动。
开发者 gbuzhf 在 Hugging Face 发布了 Ornith-1.5-35B-A3B 的 GGUF 量化版本,基于 huihui-ai 的 abliterated(去拒答)检查点,采用 Sangreal 重要性矩阵与 ICE 1.6/2.0 量化配方,提供 12G 至 25G 五档文件并保留 MTP 草稿层。作者给出各档相对 BF16 的 KL
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4,这是其视觉语言模型 Nemotron 3.5 Super VL 的 NVFP4 量化版本,通过量化感知蒸馏从 BF16 版本压缩而来,以降低显存需求。模型采用 Mamba-2、MoE 与注意力混合架构,搭配 C-RADIO 视觉编码器
llama.cpp 发布构建版本 b12255,主要变更是修复 plamo2 模型中循环缓存张量被重命名的问题(#31984)。该版本同时提供 macOS/iOS、Linux(含 CUDA、ROCm、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等后端)、Android、Windows 及 UI 等多平台预编译包。
Latent Space 评测了中国公司 NaiveAI 推出的开源权重模型 Naive-N0.5-Flash,该模型基于小米 MiMo-V2.5 继续训练并适配 DeepSeek 稀疏注意力,主打高速生成(宣称约 2100 tokens/秒)。在 30 道不同难度题目的测试中,其吞吐接近或超过 1000 tokens/秒,中位响应时间 3.1 秒快于 De
Trovata 是一家 AI 原生的现金与流动性管理平台,直连超过 1 万家银行。该公司在 Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了自主财务代理,从 2023 年面向财务场景的生成式 AI 演进为可自主执行任务的智能体工作流。方案包含自然语言查询、AI 洞察、按计划或规则持续运行的 AI Agents,以及
Vercel AI SDK 发布 ai@6.0.328 补丁版本,主要修复了 generateText 和 streamText 遥测中记录工具定义时的敏感信息泄露问题:对 OpenAI MCP 的授权与请求头值,以及 Code Interpreter 和 shell 的域密钥值进行脱敏,同时保留原始应用与提供商参数。此外同步更新了 @ai-sdk/prov
openEuler在Agentic Infra操作系统大会媒体预沟通会上预告,将发布面向Agentic Infra的技术突破及超节点落地进展,覆盖Agent可观测与安全治理、极速沙箱、智能体记忆系统和KV Cache优化。社区执行总监刘飞表示,智能体基础设施需同时解决启动速度、并发密度和任务生命周期问题,openEuler从文件系统、内存管理和安全机制等操作
阿里巴巴宣布已向香港联交所递交申请,拟分拆旗下全资芯片子公司平头哥独立在主板上市,外媒传募资规模或达20亿至30亿美元。平头哥成立于2018年,已布局真武AI芯片、倚天CPU等算存网全栈产品,真武系列累计出货56万片、服务超650家企业。分拆旨在让市场独立评估平头哥价值并拓宽其融资渠道,尚需联交所批准及证监会备案。
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llama.cpp 发布 b12249 版本,修复 ggml-rpc 在端点不可达或 HELLO 握手失败时直接 GGML ABORT 终止整个进程的问题,改为 start() 返回 bool、get dispatcher() 返回 nullptr 并让各调用方按保守行为处理。该问题源于 Android 上 llama.rn 手机 RPC 集群中不可达 wo
AWS 博客介绍了一套面向 Amazon Bedrock 的集中式可观测性数据湖方案。该方案通过 CloudWatch 日志订阅过滤器将各账号的模型调用日志汇聚到中心账号,经 Lambda 清洗、Firehose 转 Parquet 写入 S3,最终用 Athena 统一查询。它让平台和 ML 工程师能查看每次调用的提示词、响应、token 用量、模型和 I
DSPy 发布 3.5.0 版本,将 RLM、Flex、GEPA 从实验模块转为正式核心模块,ReActV2 取代 ReAct,并默认启用 XMLAdapter 与自动 API 路由。该版本引入轻量 lm15 引擎,使 LiteLLM 和 OpenAI Python 库变为可选依赖,默认安装体积从 206.7 MiB 降至 30.9 MiB,依赖数从 65
llama.cpp 发布 b12248 版本,主要修复 Vulkan 后端 GROUP NORM 计算的工作组划分问题:将工作组划分为二维,以规避 maxComputeWorkGroupCount 限制,并改用已有宏实现。该版本同时提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台、多后端(CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、Op
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Edge,一款面向车载实时运行的自适应推理视觉-语言-动作(VLA)模型,基于 2B Nemotron 推理骨干与扩散动作专家,可在 NVIDIA DRIVE AGX Thor 上运行。该模型通过自适应推理、离线蒸馏、AlpaGym 闭环强化学习后训练及 DFlash2 投机解码等优化,在闭环驾驶性能上较最佳基线提升
Google 发布第八代 TPU 的两款新变体 TPU 8tx 和 TPU 8i Max,分别面向机密推理和更大内存容量的大规模工作负载。TPU 8tx 与 AMD 合作设计,将安全能力内置于硬件层,并支持在训练同时进行推理以在线蒸馏小模型;TPU 8i Max 则将两颗推理芯片整合进单一封装,使内存、算力和带宽翻倍。此举旨在降低 Google 云业务对外部
llama.cpp 发布 b12247 版本,主要修复 Vulkan 后端在 MoltenVK 上的越界读写问题,通过为 norm f32、l2 norm f32 和 sum rows f32 的管线设置 disable robustness,解决 test-backend-ops 的 sentinel 不匹配错误。该版本同时提供 macOS、Linux、W
NVIDIA 发布开源组件 NVIDIA Snapshot,作为 DSX AI Factory 平台的一部分,为 Kubernetes 上的 GPU 工作负载提供检查点与恢复能力。它可将已初始化的推理工作负载(含 CPU 与 GPU 内存状态)保存为可移植产物,并在同型号 GPU 节点上秒级恢复,跳过权重加载、编译与图捕获等冷启动步骤。在 vLLM、SGLa
开发者 Alissonerdx 在 Hugging Face 发布社区量化包,将 allenai 的 Molmo2-8B 量化为 INT8 ConvRot 权重(约 9.29GB),作为实验性的 MiniMax H3 文本/视觉编码器,并提供 MolmoPoint-8B 点跟踪模型用于视频分割。该包非 Ai2 或 MiniMax 官方发布,需使用自带 loa
Langfuse 发布 v4.78.0,主要新增 RBAC 成员关系镜像与 USER API key 作用域、外部 HTTP 代码评估分发器、AI Gateway 全环境支持 Bedrock 与自定义模型、Topics 追踪过滤与规则地图夜间重拟合等能力,并修复 AI Gateway、评分、查询 AST 等多处问题。该版本为开源 LLM 可观测与评估平台的功