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在 ggml-cuda 的 SSM_SCAN 内核中,已为 d_state=64 添加了一条新的快速路径,通过消除该状态大小下的 CPU 回退,将 Zamba2-7B-Instruct 的生成吞吐量从 11 tok/s 提升至 15.1 tok/s——约提升 35%。该更改已使用真实的 Zamba2 超参数进行了验证,并保持了正确性;不过,由于一个尚未诊断的问题,仍有 28% 的 scan 调用会回退到 CPU。
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在 ggml-cuda 的 SSM_SCAN 内核中,已为 d_state=64 添加了一条新的快速路径,通过消除该状态大小下的 CPU 回退,将 Zamba2-7B-Instruct 的生成吞吐量从 11 tok/s 提升至 15.1 tok/s——约提升 35%。该更改已使用真实的 Zamba2 超参数进行了验证,并保持了正确性;不过,由于一个尚未诊断的问题,仍有 28% 的 scan 调用会回退到 CPU。
11 月 5 日,OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab(TML)交出了第二代模型 Inkling 2 Small。这家成立一年半、正以 400 亿美元投前估值洽谈 50 亿美元融资的硅谷明星实验室,急需用一款足够硬核的新模型向投资人证明自己。评测机构很快给出了“中国以外最高分开源权重模型”的头衔;但当同行翻开...
Shanghai’s Fourier Intelligence built a custom humanoid for Meta’s internal research in months. The company already has a rehab business, modest humanoid shipments, and a disclosed pre-money valuation of about 8 billion yuan. A marquee partner tests its engineering—it does not yet prove the equity story.
此补丁版本包含安全增强和分布式修复,例如仅为 NCCL 设置 device_id 以及强化 Jinja 沙箱机制。完整变更详情请参阅提交日志。
文章链接:https://github.com/brysonbw/ls-service 评论链接:https://news.ycombinator.com/item?id=50383396 积分:1 # 评论:0
Copilot 使用情况指标 API 现在会显示哪些用户缺少客户端遥测数据,或正在运行的 IDE 或扩展版本低于使用情况指标的最低要求。新的按用户字段出现在…… 该文章“使用情况指标 API 标记遥测和版本差距”最初发表于 GitHub 博客。
## [2.46.3](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.46.2...n8n@2.46.3) (2026-10-30) ### 修复内容 * **核心:** 在重新发送迁移所有者提醒之前添加冷却时间([#42567](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42567))([724efc3](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/724efc352f51a52910924789b79cf66770807e09)) * **核心:** 在激活后解析 IMAP 触发表达式([#42612](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42612))([17594a7](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/17594a7eefa42bc37f532af35c4f38eb1986bbc5)) * **核心:** 在表达式中以 __isError 键作为数据返回用户数据([#42490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42490))([9fe595e](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9fe595e1b83179b54ac5768d03c5f90f9c409f16)) * **编辑器:** 在工作流项目名称下显示该项目
专注于为消费者打造人工智能助手的Wabi公司今日宣布,已成功筹集5500万美元融资。本轮融资由IVP领投,亚马逊Alexa基金、安德森·霍洛维茨和Forerunner等机构也参与投资。此外,还包括一批天使投资人,其中包括Salesforce公司首席执行官马克·贝尼奥夫和Shopify公司首席执行官托比·吕特克。文章《Wabi为其面向消费者的AI助手融资5500万美元》首发于SiliconANGLE。
现在,您无需离开 GitHub Copilot 应用,即可处理仓库中的 GitHub 代码扫描警报。全新推出的 GitHub 安全扩展现已进入公开预览阶段,让您能够找到…… 该文章“GitHub Copilot 应用的安全扩展”首发于 GitHub 博客。
LangChain 如何在 Slack 中构建了 Content Studio——一个开源的设计代理,用于制作符合品牌调性的视频、图形和演示文稿,以及为其提供动力的工具链。
Google DeepMind 在面向可信测试人员的研究预览中发布了 Genie 4,这是一款具备实时音频、更逼真模拟以及中期模拟文本提示的世界模型。
一家政府监督机构正考虑对英国内政部在处理庇护申请时使用ChatGPT技术一事展开调查,此举正值外界对该工具的准确性及其使用过程中的保密性存有担忧之际。
企业语音人工智能公司Regal Voice Inc.今日在其平台上新增了目标导向型智能体功能,使使用该平台的企业能够明确通话需达成的目标,并提供两款AI模型以分担实现这一目标的各项工作。这些新智能体旨在解决Regal所称在诸如……之类的通话中普遍存在的问题。文章《Regal推出目标导向型智能体,在每通电话中同时配备“演员”与“导演”模型》首发于SiliconANGLE。
随着智能体逐渐走向主流,一些出版商希望用户为专为AI而非人类量身定制的内容付费。
# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0)(2026-10-27)### 问题修复 * 在工件下载按钮上添加文件类型提示工具提示([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490))([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 检查执行权限:在 Assistant 执行读取时进行检查([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863))([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 通过已配置的 AI 传输通道发送 Assistant 模型调用([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948))([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 支持自定义 OAuth2 范围([#41249](https://github.com/n8n-
# [2.46.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@2.46.0)(2026-10-27)### 修复的缺陷 * 在工件下载按钮上添加文件类型提示工具提示([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490))([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 检查执行权限:在 Assistant 执行读取操作时进行检查([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863))([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 通过已配置的 AI 传输通道发送 Assistant 模型调用([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948))([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 支持自定义 OAuth2 范围([#41249](https://github.com/n8
arXiv:2610.33065v1 发布类型:新 摘要:由于头皮记录存在噪声、空间分辨率较低,且在不同试验和受试者之间具有较大差异,脑电图(EEG)的视觉解码仍然十分困难。大多数系统将每次试验与一个密集的图像嵌入对齐,然而该嵌入同时混杂了语义内容以及与具体实例相关的纹理、姿态和背景信息。这种做法往往需要EEG本身并不具备的细节信息,且未能明确说明支持预测的视觉因素。我们提出\textbf{ProtoEEG},一种基于原型的框架,它将EEG与图像的对齐问题重新表述为在共享的可学习视觉码本之上进行软性组合。一个可训练的EEG编码器与一个冻结的视觉教师共同生成针对同一$K=64$个原型的分配分布。它们的加权重构构成了一种结构化的表征
arXiv:2610.33274v1 发布类型:新 摘要:大型语言模型(LLM)智能体在不同场景下有着截然不同的记忆需求。关于过往对话的问题需要精确引用其中提及的事实,而多步骤任务则需要记录已执行的每一步,并附上下一步无法直接表述的细节。现有的各类记忆系统往往针对某一特定场景进行设计与测试。诸如A-Mem之类的检索型记忆会遗漏当前查询未明确表达的步骤,摘要则会丢失精确的字符串信息,而将两者结合又会在事前就固定了内存预算的分配。我们提出FlexA-Mem,这是一种通用的记忆机制,它将历史中的每一项内容仅写入一次不可更改的存储中,并为每次调用生成一份全新的记忆。生成的记忆是一份紧凑的记录时间线,外加由固定规则所决定的详细信息……
网络安全行业发现,强大的前沿人工智能模型是一把双刃剑。企业可以利用这些模型,以前所未有的速度识别源代码和系统配置中的漏洞。然而,事实证明,恶意行为者同样也能做到这一点。一个典型的例子表明,人工智能模型已将网络安全推向了一个全新的[…] 该文章“双刃齐发:人工智能在强化系统防护的同时也为恶意行为者打开了新的漏洞入口”首发于SiliconANGLE。