Artificial Analysis 发布 AA-PersonalityBench，用 8 项人格指数衡量大模型表达风格
Artificial Analysis 于 2026 年 10 月 19 日推出 AA-PersonalityBench，用 30 项人格特质、8 个指数和 21 项沟通特征，衡量大模型“怎么说话”而不只是“答得对不对”。对选型者来说，回答正确之外的默认表达风格，首次有了可量化参考。
标签： 人工智能
[Bug]: GPT-OSS Harmony json_schema/json_object constraints apply from token 0 and drop reasoning
![[Bug]: GPT-OSS Harmony json_schema/json_object constraints apply from token 0 and drop reasoning](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/60664-a41789cd-768x403.jpg)
该报错描述的是：在使用 GPT-OSS / Harmony 模型并通过 Chat Completions 传入 response_format （ json_schema 或 json_object ）时，JSON 语法约束从第 0 个 token 开始生效，模型不再输出 an
Bedrock Converse `content_blocks` drops redacted reasoning, so it is not sent back with `output_version=”v1″` (found with GPT-6 Sol/Luna/Ast
在 LangChain 中通过 Bedrock Converse 调用只返回 reasoningContent.redactedContent 的推理模型（如 GPT-6 Sol/Luna/Astra）时，Bedrock Converse 翻译器会把该块丢成空壳 {'type': 'reasonin
Qwen2Tokenizer overwrites pre_tokenizer from tokenizer.json. Wrong token IDs for all Qwen3.6 / Qwen3.8 models (v4→v5 regression)
在 transformers v5 中使用 AutoTokenizer 加载 Qwen3.6 / Qwen3.8 系列（以及声明了 "tokenizer_class": "Qwen2Tokenizer" 的派生 checkpoint）时， Qwen2Tokenizer.__init__ 会用模块内置
fix(editor-ui): RangeError when typing in Agent Instructions (multiple prosemirror-model instances)
在新版 Agent builder 的 Instructions 字段中输入任意字符时，编辑器会立即抛出 RangeError 并拒绝输入。核心报错为 fix(editor-ui): RangeError when typing in Agent Instructions (multiple pro
Agent Builder Instructions field drops every keystroke: “Can not convert to a Fragment (looks like multiple versions of prosemirror-model we
该报错出在 n8n Agent Builder 的 Instructions 字段：编辑器组件内加载了多份 prosemirror-model，ProseMirror 解析键入内容时抛 RangeError: Can not convert to a Fragment (looks like mul
LEV循环决策模型：不生成文本，靠重复计算在难题上提准
Hugging Face Papers 收录的论文 LEV 提出一种“循环决策”思路：不靠生成文本推理，而是重复运行模型层来加深计算，在难题上提升准确率，并可按需分配计算量。
Can’t pull/update models: Error: max retries exceeded
该报错通常出现在 ollama pull 或模型更新阶段，Ollama 需要从 Cloudflare R2 的 blob 下载地址拉取模型数据时，连接在重试后仍失败。优先排查本机到该下载域名（ *.r2.cloudflarestorage.com ）的网络连通性、代理/公司网络策略，以及 Ollam
Ollama v0.15.0: glm-4.7-flash:q8_0 stay in a think loop
这个报错通常出现在 Ollama 配合 Open WebUI 等前端，运行 glm-4.7-flash（q8_0、q4_K_M 或 bf16）进行长推理或工具调用时，模型陷入思考循环或中途卡在 thinking 阶段。该问题在 v0.15.1 中曾被修复，但 Issue 后续仍有用户反馈在某些前端和
[Bug] CUDA illegal memory access (MUL_MAT) on RTX 5090 with Cohere MoE architecture (Windows)
![[Bug] CUDA illegal memory access (MUL_MAT) on RTX 5090 with Cohere MoE architecture (Windows)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/18642-5c83f544-768x403.jpg)
在 Windows 上用 Ollama 运行 cohere2moe（MoE）架构模型时，推理（prompt evaluation/generation）阶段会在 ggml-cuda 的 MUL_MAT 上触发 CUDA illegal memory access，llama-server 随后崩溃（