数学领域中人工智能的偏差

包括陶哲轩在内的 25 位菲尔兹奖得主联名签署声明,指出 AI 公司把“解题”当作大模型数学能力的基准,与数学界追求概念理解的目标严重错位,并已带来署名与原创性争议。

包括陶哲轩在内的 25 位菲尔兹奖得主联名签署声明,指出 AI 公司把“解题”当作大模型数学能力的基准,与数学界追求概念理解的目标严重错位,并已带来署名与原创性争议。

在 gfx1201(Radeon AI Pro 9700 XT / R9700)多卡机器上,用 ROCm 后端跑 llama.cpp 时模型权重全部落在系统内存,VRAM 几乎不占用,导致推理极慢;但 Vulkan 后端分配正常。优先排查 ROCm 运行环境(安装方式、容器 vs 本地、/opt/r

该报错发生在 Windows + MSVC 下编译 llama-server 时,链接阶段生成 llama-server-impl.dll 失败;核心原因是同一 target 上同时启用了 WINDOWS_EXPORT_ALL_SYMBOLS 和 target_precompile_headers
![[Perf] ~2x decode throughput regression for structured outputs since #45424: apply_grammar_bitmask staging rewrite (bisected to commit, file](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/49013-aa38f76f-768x403.jpg)
该问题通常出现在 vLLM v0.24.0 / v0.25.1 上运行 xgrammar 结构化输出(guided JSON)时,引擎每步在 V1/V2 runner 里重新分配并 pin 一份 12.6 MB 级别的 bitmask staging buffer,导致含结构化输出的 batch 解
![[Bug]: Reasoning still returned in /responses while include_reasoning is set to false](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/56428-09f41fe1-768x403.jpg)
当你在 vLLM 的 OpenAI 兼容接口 /responses 中调用带推理能力的模型(如 GLM 5.3+)并设置 include_reasoning: false 时,服务端仍然把 reasoning 内容作为独立的 reasoning 输出块返回,报错表现为 [Bug]: Reasonin
![[Performance]: MTP first repeat misses prefix cache on a hybrid Mamba/GDN model](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/53504-fd99d934-768x403.jpg)
在混合 Mamba/GDN 模型(如 Qwen3.8-27B-FP8,含 3 个 Mamba KV-cache group + 1 个 FullAttention group, mamba_cache_mode="align" )上启用 MTP/EAGLE 投机解码时,相同 prompt 的第一次重

2026 年 9 月 11 日,X 用户 @Zen_with_AI 发布了一篇关于 Chain of Thought(思维链,CoT)机制解释的帖文,用苹果加减法、汽车行驶距离等例子说明 CoT 为什么有效、Zero-shot 与 Few-shot 怎么选,以及它和当下 Agent 系统的关系。值得关注的点在…

该问题通常出现在 llama.cpp 使用 CUDA 后端、通过 Docker 同时挂载多块 NVIDIA GPU 运行 Qwen 3.5 GGUF 模型时,即使将 temperature 设为 0,输出也可能变成一串 /////// 或 ??????? ,并且结果不稳定;优先排查多 GPU 切分与

Shopify 宣布其移动应用将逐步从 React Native 迁回 Swift 和 Kotlin 原生开发。这家 2020 年曾“all-in”React Native 的公司改口,理由不是框架变差,而是大模型让“两套代码”的成本第一次不再成为决定性因素。

这个报错通常出现在使用 numpy 1.* 并通过 llama.cpp 的 convert_hf_to_gguf.py 把较大模型转换为 Q8_0(以及 TQ1_0、TQ2_0)时,权重符号被静默破坏;优先检查 numpy 版本与 gguf/quants.py 中的 np_roundf 实现。