Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation
大型语言模型 (LLM) 能否在没有验证器、教师模型或强化学习的情况下仅使用其自己的原始输出来改进代码生成？我们通过简单自蒸馏（SSD）给出肯定的答案：从具有特定温度和截断配置的模型中抽取样本解决方案，然后使用标准监督微调对这些样本进行微调。 SSD 在 LiveCodeBench v6 上将 Qwen3-30B-Instruct 从 42.4% 提高到 55.3% pass@1，收益主要集中在更难的问题上，并且它在 4B、8B 和 30B 规模的 Qwen 和 Llama 模型上进行了推广，包括......
From Local LLM to Tool-Using Agent
使用 Gemma 4、Ollama、OpenAI Agents SDK 和 Tavily MCP 构建轻量级研究代理从本地 LLM 到工具使用代理的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Русский спам и мат заполонили AUR-ресурс Arch Linux
对存储库的攻击影响了使用 Python 和 Llama 语言模型的脚本。
关于叉尾蟹蛛：来自厄瓜多尔的 Sidymella Strand 的两个新种（Araneae：Thomisidae）摘要来自厄瓜多尔的 Thomisidae 科的两个新种：Sidymella ayahuma sp。 11 月，来自厄瓜多尔西北部安第斯乔科地区 (♀) 和 Sidymellamalefica sp。 11 月 (♀) 来自厄瓜多尔中部安第斯地区。Díaz-Guevara, D.R. & Machado, M. (2026) 关于叉尾蟹蛛：Sidymella Strand 的两个新种，1942 年（蜘蛛目：Thomisidae），来自厄瓜多尔。动物分类学，5831 (2), 28
I've tested so many desktop AI tools, but Hermes with Ollama is my new favorite - here's why
本地 AI 是必经之路，而带有开源 Ollama 的 Hermes 是我目前的首选设置。
