《国外优秀开源论坛/问答社区：Vanilla》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
Vanilla是很多外国牛人都在用的一款开源论坛程序，它不像我们熟知的phpBB之类的是类似我国discuz，phpwind的模式，而是采取了全新的内核和界面，个人来讲我非常喜欢，界面类似于stackflow，所以用它来做一个社交性的问答网站也是个不错的选择，目前我正在汉化这个程序，这篇文章的底部会附有已经汉化的版本，同时我会把汉化版本传在vanilla官方插件库并附上地址...
设计元素在：application-dashboard-design...
程序元素在：application-vanilla...
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美国科技巨擘Meta重磅推出其迄今最为强大的开源AI模型Llama4，恰逢Llama3上市一周年之际。Llama4系列采用了先进的混合专家架构，这一架构在模型训练及用户查询回答过程中展现出更高效率，通过将模型划分为多个专注于特定任务的专家”子模型，实现精准高效的处理。Meta首席执行官扎克伯格表示：他们的目标是建立世界领先的人工智能，将其开源，并使其普遍可用，以便世界上每个人都能受益。
被寄予厚望的美国Meta公司的最新开源大模型Llama4发布不到2天时间，口碑急转直下，被质疑为刷榜作弊实际效果差、开源条件多部署门槛高是伪开源等。大模型评测平台LMArena亲自下场发文，打脸Meta提供给平台的Llama4是“特供版”。Meta若继续在商业控制与技术开放之间摇摆，恐将在AI竞赛中进一步失去开发者支持。
Llama4重磅发布了!Meta官宣开源首个原生多模态Llama4，首次采用的MoE架构，支持12种语言，首批发布一共两款:Llama4Scout:共有1090亿参数，17B活跃参数，16个专家，1000万上下Llama4Maverick:共有4000亿参数，17B活跃参数，128个专家，100万上下文另外，2万亿参数Llama4Behemoth将在未来几个月面世，288B活跃参数，16个专家。Llama4的横空出世，成为迄今为止开源最强，多模态能力最好的模型之一。L
快科技4月16日消息，近日，国内知名第三方开源社区Linux中国开源社区官网正式宣布关闭，其实在2024年社区就已经停止更新，但官网仍可以访问。不过从2025年3月20日开始，Linux.cn域名被注册商设置为clientHold（永久冻结）状态，这意味着该域名在DNS系统中被禁止解析、访问、使用、变更和交易，导致网站完全无法使用。虽然这个域名仍然在Linux中国站长账号下，但由于clientHold状态，这个域名当前已经完全无法使用。至于clientHold状态的原因，Linux中国站长解释称域名注册商按上级要求设置为冻结状态，域名注册商无权进行解封，其实到现在
站长之家(ChinaZ.com) 4月15日 消息:随着 AI 行业的蓬勃发展，英伟达位于美国的人工智能芯片和超 级计算机工厂将创造数千个就业机会。科技巨头英伟达（NVIDIA）宣布，其 AI 超 级计算机将完全在美国本土生产。在全球贸易战的背景下，英伟达这一举动是为了减少对海外市场的依赖，并促进美国国内的生产。英伟达确认，他们已开始在台积电位于美国亚利桑那州凤凰城的工厂生产�
Meta公司称，相比之前的版本，他们最新的人工智能模型Llama4的政治偏见更少了。其中一部分便是通过允许该模型回答更多带有政治争议性的问题来实现这一点的。下次当你使用Meta的AI产品时，它可能会为“通过服用马用镇静剂来治疗新冠病毒”这种观点说好话！
今天凌晨1点半，Meta生成式AI领导者AhmadAl-Dahle在社交平台发布了一篇长文，对前天刚开源的Llama4质疑进行了官方回应。Ahmad表示，Llama4一开发完就发布了，所以，不同服务中模型质量难免会有一些差异。由于关税大战的原因，Meta的股票遭遇重创，他们也需要一个利好消息来拉升股票，现在适得其反。
LMArena更新了Meta最新发布的开源大模型Llama-4-Maverick的排名，从此前的第2名，直线掉到了第32名！这也实锤了此前开发者对Meta为刷榜排名向LMArena提供了“特供版”的Llama4大模型的质疑。开源版同款Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct在LMArena的排名为32名，远低于Gemini2.5Pro、GPT4o、DeepSeek-V3-0324、DeepSeek-R1、Qwen2.5-Max，甚至连英伟达基于上一代Llama3.3改造的Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1都不如。
令人失望的Llama4，只是前奏已。接下来我们恐将看到——全球局势的改变，将彻底阻止AI进步!最近，一位AICEO做出长视频，逐级对Llama4身上的六大疑点进行了扒皮。GaryMarcus正在寻找对开发更可靠替代方法有兴趣的投资者。
在产业智能化进程中，如何高效融合企业专有知识资产，构建领域专属认知引擎，是企业迈向智能决策与高效运营的关键。然而，传统检索增强生成(RAG)技术受限于语言单模态处理能力，仅能实现文本知识库与文本查询之间的浅层理解，难以满足复杂业务场景的需求，在实际应用中暴露出两大缺陷:信息表征缺失:忽略知识库中多模态富文档的视觉语义信息，如版面结构、图表关�
