![[Bug]: Ollama get_model_info constructs redundant path .../api/chat/api/show, causing 404s on remote instances](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/25567-aee8822a-768x403.jpg)
该报错通常出现在 LiteLLM 连接远程 Ollama 实例并触发后台模型信息检查时，由于 api_base 中残留了 /api/chat 之类的 provider 后缀，LiteLLM 直接拼接出 /api/chat/api/show 这样的畸形 URL，导致远端 Ollama 返回 404。优
Transformer 架构主导大语言模型已有七年，一批初创公司正尝试用更高效的替代架构挑战其统治地位，焦点集中在训练效率、推理成本和长文本处理能力上。这场架构层面的竞争，可能比模型参数竞赛更值得关注。
Meta 开源了一个面向本地端侧 Agent 场景的 30B 参数模型 Muse Glimmer，能在单张消费级 GPU 上离线运行，并宣称在智能体、编程、多模态等多个维度上对标甚至超过同尺寸竞品。这是开源社区在"本地化 Agent 推理"方向上的又一次重量级补给。
推特博主 @NextBullReady 整理了一份包含14个免费AI学习资源的清单，覆盖官方课程、提示词工程、视频生成、AI绘画、论文写作等方向，为初学者和有进阶需求的创作者提供了一条低成本入门路径。
图灵奖得主 Judea Pearl 公开表示，大模型离 AGI 的关键差距在于因果推理——模型能复述训练数据里的因果结论，却无法真正进行「如果…会怎样」的反事实推演，这一判断直指当前 scaling 路线的能力天花板。
Meta 开源的 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer，被 Unsloth AI 压缩到 2-bit GGUF 量化版本后，只需 14GB 内存就能在轻薄本上运行，并完成了连续 5 分钟、100+ 次工具调用的自主代码排错任务，这意味着端侧 Agent 的门槛正在被拉低。
智谱借 GLM-5 系列实现 ARR 短期翻倍，并加速补齐 Infra（基础设施）效率短板；在大模型能力趋同后，推理效率正成为决定下一轮 AI 公司商业竞争力的关键战场。
AI代币暴跌并非单纯的市场情绪，而是AI产业链价值重心的真实投射——训练成本和Token价格持续走低，叠加开源模型性能追赶，资金正从“模型叙事”流向“芯片与算力硬件”。这一结构性变化将直接影响开发者的模型选型和企业的算力采购策略。
Bose CEO Lila Snyder 在 The Verge 的 Decoder 播客中透露，Bose 正从「只做自有品牌硬件」转向「向其他公司授权音频技术」的 B2B 模式，以应对耳机可能被 AI 可穿戴设备重新定义的转折点。
Meta 发布了一款名为 Muse Glimmer 的 300 亿参数开源权重模型，专为在消费级电脑上本地运行 AI 代理设计。这是扎克伯格“个人超级智能”愿景首次落到具体产品层面，也让外界看清 Meta 在开源与闭源之间的分界线。