## GLM-4.7-Flash:强大且高效的30B模型 GLM-4.7-Flash 是一款新的30B参数混合专家(MoE)模型,专为轻量级部署而设计,在性能和效率之间取得了良好的平衡。它定位为30B参数类别中的领先模型,在AIME、GPQA、LCB、HLE、SWE-bench、τ²-Bench 和 BrowseComp 等多个基准测试中表现出具有竞争力的结果,通常优于 Qwen3-30B 和 GPT-OSS-20B。 该模型支持使用 vLLM 和 SGLang 等推理框架进行本地部署,其 Github 仓库中提供了详细的说明。用户可以通过 Z.ai API 平台快速访问 GLM-4.7-Flash。 主要功能包括支持工具调用和推理,并提供 vLLM 和 SGLang 的配置。开发者鼓励引用他们的配套论文“GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models”,以用于使用该模型的研究。 **资源:** Discord 社区,技术博客和报告 (GLM-4.5),Z.ai API 平台。
## 豪华游艇:Kubernetes 集群管理
豪华游艇是一款用于管理 Kubernetes 集群的桌面应用程序,适用于 Linux、macOS 和 Windows。可以从 Releases 页面下载预构建包 (amd64/arm64),或通过 Homebrew 安装 (`brew install --cask luxury-yacht`)。Linux 用户可能需要安装 `webkit2 4.1` 才能运行该应用。
对于开发者,豪华游艇使用 Wails (Go 框架) 构建,并利用 Mage 进行跨平台构建。安装需要 Go 和 Wails (`go install github.com/wailsapp/wails/v2/cmd/
## NVIDIA 面临版权诉讼,因AI训练数据问题
NVIDIA 是人工智能热潮中的主要参与者,这得益于对其芯片的高需求。该公司目前正卷入一场集体诉讼,原告是多位作者,他们指控 NVIDIA 大规模侵犯版权。诉讼声称 NVIDIA 明知其人工智能模型(包括 NeMo 和 Megatron)是在非法获取的受版权保护的书籍上进行训练的。
最初,诉讼集中于“Books3”盗版数据集,但后来经过修订,增加了证据,表明 NVIDIA 积极寻找并支付费用以获取来自“暗影图书馆”的数百万本盗版书籍,其中最著名的是 Anna’s Archive。内部邮件显示,NVIDIA 人员曾联系 Anna’s Archive,尽管已被警告该图书馆的内容非法,但很快获得了继续数据采集的批准。
原告作者声称 NVIDIA 不仅使用了盗版材料,还分发了使客户能够访问侵权数据集的工具。他们要求赔偿损失,认为 NVIDIA 将竞争优势置于版权法之上。此案首次公开披露了一家大型科技公司与已知盗版图书馆之间的直接沟通,引发了关于人工智能训练实践的重大法律和伦理问题。
## ShapeR:从多视图进行准确的3D重建
虽然SAM 3D Objects擅长从单张图像生成3D形状,但在度量精度方面存在不足,并且需要用户输入,尤其是在复杂场景中。**ShapeR**通过利用**图像序列和多模态数据**(如SLAM点)来创建**度量准确且一致的3D重建**,从而解决了这些限制,并且是**自动的**。
与SAM 3D不同,ShapeR能够稳健地处理真实世界场景,**无需**用户交互。重要的是,它使用完全通过合成方式生成的数据进行训练。这与SAM 3D依赖大规模、标记的真实世界数据的做法形成对比。
这两种方法代表了不同的优势:SAM 3D优先考虑稳健的单视图推断,而ShapeR则侧重于多视图几何约束以实现准确的场景重建。作者建议**将两者结合**——使用ShapeR的输出来优化SAM 3D的结果——从而利用ShapeR的准确性和布局能力,以及SAM 3D的纹理和对真实世界的理解。