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Valgrind
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llama.cpp 错误导致 M-RoPE 嵌入批次结果不确定
llama.cpp 库中的一个错误会导致在处理 Qwen3.5 和 Qwen2.5-VL 等 M-RoPE 模型的嵌入批次时产生不正确的结果。该问题源于堆缓冲区溢出，库读取了超出位置数组分配内存的区域。这可能导致不确定的 logits，在某些情况下还会导致错误的 token 预测，尽管它通常很微妙且难以检测。该问题在使用这些模型的嵌入模式时发生，而标准的 token 处理不受影响。
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新工具 'temporal-leaks' 检测时间序列机器学习中的数据泄露
一款名为 temporal-leaks 的新工具已被开发出来，用于检测时间序列机器学习模型中的数据泄露。该工具类似于传统软件的 Valgrind，能够识别模型在训练过程中无意中使用了未来信息的情况。temporal-leaks 旨在通过确保模型仅基于历史数据进行训练，来提高时间序列模型的可靠性和准确性。