llama.cpp 发布 b11871 版本:新增 JSON 嵌套深度限制以防止服务崩溃
llama.cpp 在 b11871 版本中引入关键安全修复,对请求中 JSON 嵌套层级实施 128 层硬性限制,避免因深度递归解析导致 HTTP 线程栈溢出、服务崩溃(macOS 触发 SIGBUS,Linux 触发 SIGSEGV)。该策略覆盖 chat 接口多类输入场景,并统一返回 HTTP 400 错误。
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Claude通用助手与搜索Claude 是 Anthropic 推出的 AI 助手,可通过对话协助写作、阅读资料、分析数据和编程,并将部分任务整理为可继续编辑的文档、表格或演示文件。适合希望把想法、资料和初稿衔接起来的个人与团队。
GGemini 是 Google 的 AI 助手,可通过对话协助写作、规划、整理资料和分析上传文件,也可用 Deep Research 围绕一个主题检索资料并生成研究报告。
MMidjourney 是从文字和参考图片生成视觉作品的 AI 创作工具。可在网页 Create 页面输入提示,比较生成版本,再使用变体、编辑、放大或图像转视频等功能继续创作。
KKrea 是 AI 视觉创作工作空间,可从文字或参考图生成图片,比较不同模型与变体,再进行编辑、细节增强和放大,也提供视频及其他创意工具入口。
RRunway 是集视频生成、视觉编辑和创作流程于一体的 AI 平台。可从文字、图片或已有片段开始,生成或修改镜头,再进行延长、放大和导出,服务于概念短片、广告及其他视觉制作。
SSuno 是通过文字描述、歌词和参考素材创作歌曲的 AI 音乐平台。用户可生成带人声的歌曲或音乐,再使用编辑、重混与音轨分离等功能继续制作和分享。
EElevenLabs 是提供 AI 语音生成、音频创作和语音智能体的平台。创作者可以制作配音、有声书、播客及本地化内容,开发者则可通过 API 接入语音生成、转录和对话能力。
N
Notion AI办公与效率Notion AI 是集成在 Notion 工作空间中的 AI 助手,用于查找团队知识、生成和编辑页面、处理数据库及整理会议内容。它结合工作空间和已连接应用的上下文,帮助把资料查询、内容整理和后续任务放在同一工作环境中完成。
GGamma 是用 AI 协助制作演示文稿、文档、网页和视觉内容的产品,可从目标、提纲或已有资料开始生成内容,再通过对话、布局与自由编辑调整成品。
CCursor 是围绕软件开发任务工作的 AI 编程产品,可在代码上下文中协助规划、修改、测试和审查代码,并提供桌面、命令行及云端智能体等使用方式。
llama.cpp 在 b11871 版本中引入关键安全修复,对请求中 JSON 嵌套层级实施 128 层硬性限制,避免因深度递归解析导致 HTTP 线程栈溢出、服务崩溃(macOS 触发 SIGBUS,Linux 触发 SIGSEGV)。该策略覆盖 chat 接口多类输入场景,并统一返回 HTTP 400 错误。
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llama.cpp 在版本 b11870 中新增对 DeepSeek-V4.1-Flash(deepseek41)模型的支持,并针对其 Engram 架构进行多项底层优化,包括 KV 缓存计算简化、BF16 精度替代 MXFP8、in-graph 行 gather 等;同步提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的多平台二进制构建。
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llama.cpp 项目发布构建版本 b11869,主要修复 Jinja 模板中 select 和 selectattr 函数的参数解析逻辑,并提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的数十种硬件与后端组合的预编译二进制包。
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llama.cpp v2.45.0(标签 b11868)正式发布,核心更新为 Hexagon 后端引入 KV-head 团队拆分机制以优化多核 HMX Flash Attention 性能,并统一 FA 拆分控制标志;同步提供 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 等全平台二进制包,含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm、OpenVINO、SYCL、Snapdragon(Adreno+Hexagon)等多后端支持。
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llama.cpp 于 GitHub 正式发布 b11867 版本,核心变更包括服务端(server)入口点重构(PR #31113),新增 server_role 机制;同时提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的 40+ 预编译二进制包,支持 CPU、CUDA(12.4/12.8/13.4)、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL(FP16/FP32)、Snapdragon(Adreno+Hexagon)等多元硬件后端。
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llama.cpp v.b11866 移除了 Metal 后端中已过时的 src1 power-of-two AMAX 缩放机制,转而依赖计算图内更精细的 per expert-token amax 缩放,确保 MoE 下投影激活值在 f16 表示范围内;同步删除相关两阶段归约核、F32 精度调度及越界测试用例。
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llama.cpp 项目发布构建版本 b11865,核心变更包括在 RDMA 接收逻辑中增加内存边界检查(PR #30399),并显著扩展硬件加速支持,覆盖 CUDA 13.4、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 及高通 Snapdragon(CPU+Adreno+Hexagon)全栈异构计算后端;macOS KleidiAI 支持与 openEuler 构建被明确标记为 DISABLED。
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llama.cpp v.b11861 修复了 minimax-m3 模型在 NVFP4/MXFP8 量化下因 scale 张量未注入计算图而导致的权重失真问题,避免‘token soup’与残差淹没;同步提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的多平台二进制构建。
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