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llama.cpp 新增对 Cohere 系列模型的支持，继续扩展其 C/C++ 本地 LLM 推理框架的模型兼容性。

llama.cpp 项目介绍：一个以 C/C++ 实现的轻量级 LLM/VLM 推理引擎，支持多种硬件后端，可在从服务器到树莓派等各类设备上运行，并提供命令行工具与 OpenAI 兼容的 API 服务。

build2 的 Boris Kolpackov 撰文分析 autoconf/CMake 式编译探测配置的四大问题（浪费、脆弱、缓慢、缺乏变更追踪），并提出基于期望（expectation-based configuration）的替代方案。

一个 GitHub 仓库提供了《Resident Evil 4》为 Nintendo GameCube 完全反编译至 C/C++，确保字节级一致，并包含构建工具和验证方法以重现原始二进制文件。

llama.cpp 发布版本 b11003，这是一个 C/C++ 工具，可在各种硬件上以最少的设置实现高效的大语言模型推理。

llama.cpp现在支持GLM-Air模型的MTP（多令牌预测），增强了C/C++中大型语言模型的推理能力。

Llama.cpp v0.1.0 是用于高效 LLM 和 VLM 推理的 C/C++ 实现，支持广泛的硬件，配置简单且性能卓越。

DFlash 支持已合并到 llama.cpp，提升了兼容模型的推理性能。

ggerganov的此pull request优化了llama.cpp中的kv-cache，以避免不必要的kv cells复制，从而提升推理性能。这是对开源LLM推理库llama.cpp的一个贡献。

Llama.cpp 宣布推出新网站和统一的 'llama' 二进制文件，以简化 LLM 推理，同时还包括 Hugging Face 缓存迁移和多模态支持等更新。

此拉取请求在 llama.cpp 服务器和 WebUI 中添加了对推理模型继续生成的支持。

一个用于扩散模型的轻量级 C/C++ 推理引擎，支持广泛的图像和视频生成模型，并积极开发，对新发布提供日零支持。