शोधकर्ताओं ने Brain2Qwerty v2 जारी किया है, जो एक गैर-आक्रामक AI पाइपलाइन है जो सर्जिकल इम्प्लांट के बिना मैग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (MEG) रिकॉर्डिंग से वास्तविक समय की वाक्यों को डिकोड करती है। सिस्टम ने समग्र रूप से 61% शब्द सटीकता दर हासिल की है और शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं के लिए यह 78% तक पहुंचती है, जो पिछले गैर-आक्रामक तरीकों से काफी बेहतर है।
llama.cpp की b9840 रिलीज में DeepSeek V4 मॉडल के लिए कन्वर्जन सपोर्ट पेश किया गया है, जिसमें Pro वेरिएंट के लिए विशेष हैंडलिंग भी शामिल है। इस अपडेट ने लाइब्रेरी में नई आर्किटेक्चर को विभिन्न इंटरनल ऑप्टिमाइज़ेशन और बग फिक्स के साथ एकीकृत किया है।
OpenAI Economic Research ने अपनी AI Jobs Transition Framework को यूरोपीय संघ तक विस्तारित किया है, जिसमें ESCO टैक्सोनॉमी और Eurostat डेटा का उपयोग करके यह विश्लेषण किया गया है कि एआई क्षमताएं सदस्य राज्यों में श्रम बाजारों को कैसे बदल सकती हैं।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9839 जारी किया है, जिसमें अनदेखी वुडट्रीज़ में Tailwind स्कैनिंग को पुनर्स्थापित करने के लिए एक फिक्स शामिल है। यह अपडेट विभिन्न आर्किटेक्चर्स और हार्डवेयर एक्सेलरेशन बैकएंड्स पर macOS, Linux, Android, Windows, और openEuler के लिए प्री-बिल्ड बाइनरीज़ प्रदान करता है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9838 जारी किया है, जो विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम और हार्डवेयर एक्सेलेरेटरों के लिए पूर्व-बिल्ड बाइनरी प्रदान करता है। इस रिलीज में macOS, Linux, Windows, Android, और openEuler पर CPU, GPU (CUDA, Vulkan, ROCm, OpenCL), और विशेष AI एक्सेलेरेटर्स के लिए समर्थन शामिल है।
सफल पायलट के बाद HP Inc. अपनी OpenAI के साथ रणनीतिक साझेदारी को बढ़ा रहा है, ग्राहक अनुभवों, कर्मचारी उत्पादकता और सॉफ्टवेयर विकास में AI तैनात कर रहा है। कंपनी संदर्भ, अनुमतियों और मूल्यांकन को नियंत्रित करने के लिए एक एकीकृत परिचालन मॉडल के रूप में OpenAI Frontier प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर रही है, जैसे कि यह प्रयोगात्मक उपयोग मामलों से व्यापक उद्योग-व्यापी उत्पादन की ओर बढ़ रही है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9837 जारी किया है, जिसने Jinja चैट टेम्पलेट के लिए एक नया `--reasoning-preserve` फ्लैग पेश किया है ताकि तर्क टोकन को बनाए रखा जा सके। इस अपडेट में सुधारी गई मदद संदेश भी शामिल हैं और विभिन्न हार्डवेयर बैकएंड पर macOS, Linux, Windows, Android और openEuler के लिए पूर्व-निर्मित बाइनरी प्रदान की गई हैं।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9835 जारी किया है, जिसमें सिंगल-मोड में स्टॉप और रीजनिंग स्किप फंक्शनलिटी के लिए एक फिक्स शामिल है। यह अपडेट मॉडल इनफरेंस के दौरान बेहतर नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए यूज़र इंटरफ़ेस में विशिष्ट समस्याओं को हल करता है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9833 जारी किया है, जिसमें MiniCPM5 मॉडल के लिए एक समर्पित पार्सर के साथ विभिन्न बग फिक्स और रीफैक्टरिंग शामिल हैं। इस अपडेट में टूल कॉल पार्सिंग, ग्रामर सरलीकरण, और Jinja2 मानकों के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए संशोधित Jinja API व्यवहार का समर्थन शामिल है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9832 जारी किया है, जिसमें Jinja टेम्पलेट इंजन के लिए एक नया `--dump-prog` कमांड-लाइन विकल्प पेश किया गया है ताकि डीबगिंग में मदद मिल सके। इस अपडेट में विभिन्न CPU और GPU आर्किटेक्चर पर macOS, Linux, Android, Windows और openEuler के लिए पूर्व-निर्मित बाइनरीज़ भी शामिल हैं।
llama.cpp b9831 रिलीज में DFlash v2 समर्थन पेश किया गया है, जिसमें परत प्रकारों के अनुसार स्लाइडिंग विंडो एटेंशन शामिल है, साथ ही कई प्लेटफॉर्म के लिए पूर्व-निर्मित बाइनरी का एक व्यापक सेट भी उपलब्ध है।
llama.cpp की b9830 रिलीज में llama download कमांड के साथ --offline फ्लैग का उपयोग करने की क्षमता शामिल है, जिससे स्क्रिप्ट्स नेटवर्क एक्सेस के बिना कैश किए गए मॉडलों की जांच कर सकते हैं। यह अपडेट URL-टास्क on_done कॉलबैक में first_path को गलत तरीके से रेफरेंस द्वारा कैप्चर किए जाने के कारण उत्पन्न हुए use-after-free दोष को भी ठीक करता है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9829 जारी किया है, जिसमें सर्वर, सामान्य घटकों और स्पेकुलेटिव डिकोडिंग मॉड्यूल में लॉग आउटपुट की कमी शामिल है। यह अपडेट CMN_ को COM_ से बदलकर नामकरण रूढ़ियों को मानकीकृत भी करता है।
llama.cpp की b9828 रिलीज़ ने महत्वपूर्ण OpenCL बढ़तों को पेश किया, विशेष रूप से f16 और f32 प्रिसिजन के लिए Flash Attention kernels को फिर से डिजाइन किया। इस अपडेट में नए prefill prepass kernels और q4_0 व q8_0 क्वांटीज़ेशन फॉर्मेट्स के लिए समर्थन शामिल है।
llama.cpp की b9827 रिलीज ने ggml_cuda_cpy फ़ंक्शन में cudaMemcpy2DAsync फास्ट पथ जोड़कर CUDA के लिए एक प्रदर्शन ऑप्टिमाइज़ेशन पेश किया है। यह बदलाव उन स्ट्राइडेड कॉपीज को तेज़ करता है जहाँ टेंसर पूरी तरह से कंटिग्यूस नहीं होते लेकिन प्रत्येक पंक्ति कंटिग्यूस होती है, जिसमें धीमे एलिमेंट-वाइज स्केलर कॉपी kernels की जगह लेता है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9825 जारी किया है, जिसमें शून्य इनपुट हैंडल करते समय Vulkan स्टेप ऑपरेटर के लिए एक फिक्स शामिल है। यह अपडेट विभिन्न हार्डवेयर बैकएंड्स पर macOS, Linux, Windows, Android और openEuler के लिए प्री-बिल्ड बाइनरीज़ प्रदान करता है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने b9826 रिलीज जारी की है, जिसमें SYCL में norm फ़ंक्शन से जुड़े विफल यूनिट टेस्ट केसों के लिए एक फिक्स शामिल है। यह अपडेट कई प्लेटफॉर्म और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर पर पूर्व-बिल्ड बाइनरी और फ्रेमवर्क प्रदान करता है।
crewAI संस्करण 1.15.1 अपडेट परियोजना प्रारंभिकरण और तैनाती के लिए नई सुविधाओं, साथ ही कई बग फिक्स और दस्तावेज़ीकरण सुधारों को पेश करता है।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने b9822 रिलीज प्रकाशित की है, जिसमें macOS, iOS, Linux, Android और Windows के लिए पूर्व-निर्मित बाइनरी शामिल हैं। इस अपडेट में test-chat-template --no-common विकल्प के लिए एक सुधार शामिल है और विभिन्न हार्डवेयर आर्किटेक्चर और एक्सेलेरेटर पर बिल्ड वितरित किए गए हैं।
llama.cpp प्रोजेक्ट ने संस्करण b9823 प्रकाशित किया है, जिसमें macOS, iOS, Linux, Android, Windows, और openEuler प्लेटफॉर्म के लिए पूर्व-निर्मित बाइनरी उपलब्ध हैं। इस रिलीज में एक प्रमुख बदलाव चेक-रिलीज पाइपलाइन में विंडोज ओपेनवीनो बिल्ड का जोड़ना है।