使用 LangChain Deep Agents 優化 NVIDIA Nemotron 3 Ultra
本指南展示如何為 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 建立 LangChain Deep Agents 測試配置檔。重點在於提升代理系統效能，同時平衡模型準確度與營運成本之間的權衡。
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Claude AI 接入多個創意軟體生態
Claude AI 現已接入多個創意軟體生態，提供設計與內容工具無縫 AI 輔助。螞蟻集團的 Ling-2.6-flash 大模型已開源供開發者使用。Framework 同時推出 RTX 5070 GPU 顯示卡模組。
Granite 4.1：它們如何建構
Hugging Face 部落格揭露 Granite 4.1 大語言模型的建構過程。詳細說明來自 IBM 的這些開源模型的架構、訓練與創新。是理解現代 LLM 開發的必讀內容。
你等的DeepSeek，早已變了
期待中的DeepSeek早已大幅改變。本文回顧過去一年關鍵發展。
DeepSeek深夜更新後自曝V4
DeepSeek 於深夜推送更新，自稱為 V4。此神秘自曝引發廣泛猜測。DeepSeek V4 可能即將推出。
通用大模型寫不好分鏡腳本，所以我決定自己精調一個
通用大模型在分鏡腳本上缺乏鏡頭節奏、視覺細節及格式穩定。作者使用自製資料集精調如Qwen等開源模型，提升適合AI生圖的電影化輸出。涵蓋模型選擇、資料製作及踩坑經驗。
阿里千問負責人離職，策略不變
阿里千問大模型技術負責人林俊旸因職責調整辭職，但集團CEO吳泳銘重申堅持開源策略並加大AI研發投入。重點擴展至ToB+ToC應用，未改變核心模型方向。在成熟AI領域，組織穩定性優先於個別人才。
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Nanochat 對 Llama 從頭訓練比較
一位研究人員分享使用 Nanochat 在歷史資料上進行預訓練和 SFT 的成功經驗，但指出其與 transformers 的相容性差。考慮切換至 Llama 架構與 Hugging Face 的 trainer，以提升互通性和開源可存取性，用於更大資料集。尋求最佳選項建議，包括 Nanochat 匯出腳本。
Qwen-Code 發布 v0.11.1-preview.2
Qwen-code，這是開源程式碼 LLM 儲存庫，在 GitHub 上發布了預覽版 v0.11.1-preview.2。公告連結完整變更日誌，詳述從 v0.11.1 的變更。此更新顯示程式碼生成功能的持續優化。
重大 LLM 發布即將來臨
Reddit 貼文預告「it is coming」，連結至青龍聖者 X 貼文。在 r/LocalLLaMA 分享，暗示本地 LLM 即將推出。無更多細節。