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Google Gemma 4
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本地 LLM 通过工具调用获得实时网络搜索能力
这篇博文详细介绍了如何为本地大型语言模型配备实时网络搜索功能，模仿云端 AI 产品的功能。该过程涉及构建一个 TypeScript 应用程序，让 LLM 决定何时执行网络搜索，使用 SerpApi 等 API 执行该搜索，然后利用新数据来制定响应。该指南建议使用 LM Studio 在本地运行模型，并推荐 Qwen3.5-9B 或 Google 的 Gemma 4 等支持工具调用的模型，以实现代理工作流。
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Mistral.rs 提升 CUDA 推理速度；非 CUDA 状态存争议
mistral.rs 项目发布了 0.8.2 版本，在各种 NVIDIA GPU 上将 CUDA 推理速度相比 llama.cpp 提升了高达 2.8 倍。此次更新专注于优化 Gemma 4 等模型的吞吐量，在不同量化类型和模型架构上均观察到性能提升。同时，关于大型语言模型非 CUDA 推理的状态和可行性的讨论正在进行中，语音转文本等一些任务在 CPU 上显示出潜力，而其他任务仍然严重依赖 CUDA。