WordPress上传图片时会自动生成thumbnail、medium、medium_large、large及1536×1536、2048×2048等多种尺寸文件，大量占用磁盘空间。可在子主题functions.php中通过intermediate_image_sizes_advanced过滤器排除这些尺寸，仅保留原图和特色图像。该设置仅对之后上传的图片生效，已生成的文件需手动删除，且主题或插件仍可能单独生成图片。
Mistral Large 4号称欧洲最强AI大模型，万亿参数、3800块GPU、网络安全SOTA——但当你剥开宣传话术，会发现大模型行业正在集体陷入"趋同陷阱"：模型越来越像，数据越来越重叠，竞赛越来越荒诞。 这篇文章用通俗语言拆解AI圈的最新闹剧，带你看到数据
Arcee AI的Trinity Large-Thinking模型现已在DigitalOcean的Agentic Inference Cloud上公开预览，开发者可轻松运行推理工作负载，无需管理基础设施。该模型经过压力测试，适合复杂应用，支持长时间和多步骤操作。Trinity在OpenRouter上已处理超过3.4万亿个令牌，成为美国最常用的开放权重模型。
本文介绍了Voyage AI在嵌入模型扩展方面的研究，特别是通过混合专家（MoE）架构提高效率。Voyage-4-large模型实现了75%的参数减少，同时保持检索准确率，显著降低计算成本和延迟。MoE模型通过优化设计有效解耦知识容量与计算成本。
今天，Amazon Bedrock 正式推出来自多家公司的 18 个开放权重模型，包括 Mistral Large 3 和 Ministral 3 系列。客户可以根据需求选择模型，支持无服务器访问，优化性能和成本，适用于多种应用场景。
Mistral最新模型Mistral Large 3现已通过Vercel的AI Gateway访问，具有41亿活跃参数，采用稀疏专家混合架构。使用时需在AI SDK中设置为mistral/mistral-large-3。
2025年AWS Summit在巴黎举行，汇聚全球云计算社区。AWS将S3 Express One Zone存储费用降低至最高85%。新发布的Pixtral Large 25.02模型和Amazon Nova Sonic语音对话体验提升了AI应用性能。同时，AWS更新了IAM Identity Center和WAF控制台，增强了用户体验和安全性。
Pixtral Large 25.02 模型现已在 Amazon Bedrock 上推出，具备视觉和语言理解能力，支持多种语言和编程语言，适用于复杂任务。开发者可按需付费，无缝集成，享受高可用性和低延迟。多模态功能使用户能够轻松处理图像和文本，提升应用体验。
RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识源，提高对话AI的准确性和相关性。本文介绍如何利用LangChain、Milvus和Anthropic Claude 3构建RAG聊天机器人，并提供优化建议和成本计算工具，以帮助开发高效智能应用。
voyage-3-large是一种新型多语言嵌入模型，在100个数据集的八个领域中表现优异，超越OpenAI-v3-large和Cohere-v3-English。该模型通过Matryoshka学习和量化训练，支持小维度和低存储成本，检索质量几乎不受影响，提供更高的灵活性和效率。
Amazon Bedrock 现已支持 Stable Diffusion 3.5 Large 模型，具备81亿参数，能够根据文本生成高质量图像，适用于媒体和游戏行业。该模型支持多种风格，响应精准提示，提升创意和图像生成效率。用户可通过 AWS CLI 和 Python SDK 轻松生成图像。
本研究提出了一种新颖的适应性元求解器Balans，专注于混合整数规划中的在线学习问题。实验结果表明，Balans在解决复杂优化实例时性能显著提升，超越了传统求解器和现有的大邻域搜索方法。
本研究提出了一种基于Q学习的自适应大邻域搜索算法（Q-ALNS），用于解决混合服务模式码头的卡车分配与调度问题。该模型有效集成了码头模式决策与卡车调度，显著降低了平均延误和周转时间，能够适应需求变化。
OpenAI的Sora视频生成器泄露，展示了其先进功能。Mistral推出Pixtral Large，增强了Le Chat的竞争力。微软在Ignite 2024发布新AI代理，巴黎初创公司H推出AI跑步者。亚马逊再投资40亿美元于Anthropic，显示行业联系加深。
该文章介绍了阿里云的ecs.e-c1m1.large虚拟服务器的硬件规格和性能测试结果。服务器配置为2核CPU、2GB内存、40GB磁盘和3Mbps带宽。测试结果显示CPU性能良好，内存读写速度分别为3272.20 MB/s和1873.33 MB/s，磁盘读写速度表现也不错，整体性能适合基础应用需求。
FedCoLLM是一种高效的联邦共同调优框架，旨在通过轻量级适配器提升小型语言模型（SLM）的性能，同时保护数据隐私，使大型语言模型（LLM）在客户端数据上的表现与直接微调相当。
本研究提出了GraphRPM框架，用于在工业环境中挖掘大型属性图上的风险模式。该工具结合边相关图同构网络和优化的并行计算，降低了计算复杂性，支持有效的风险模式筛选，提升了工业应用的可解释性。
Stability AI发布Stable Diffusion 3.5模型，包括Large、Large Turbo和Medium版本。Large有80亿参数，适合高分辨率应用；Large Turbo速度更快；Medium适合消费级硬件，参数为25亿。新版本强调可定制性和多样化，适合科研和企业。Medium版本计划10月29日发布。
Meta发布了Llama 3.1，这是一个大规模的开源模型，性能与现有的SOTA模型相当甚至超过。Mistral AI也发布了Mistral Large 2，它的部署要求较低，但性能与Llama 3.1相当。HyperAI提供了这两个模型的一键部署教程。
ollama v0.3已发布，支持最新的Llama 3.1模型，参数大小为8B、70B和405B。它还支持Mistral Large 2，具有更强大的代码生成、数学、推理等能力。更多详情和下载请访问https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.3.0。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
