新闻、仓库与研究，按时间排列。
研究者提出 AskGLP1，一个将在线患者叙述转为知识图谱并回答用药体验问题的 LLM 智能体。该系统基于 MedDRA 术语，从近 850 万条 Reddit 帖子中筛选出 163,135 条用药体验，结合 2,506 条 WebMD 评论，构建含 385,790 条药物-副作用与药物-用途关系的三元组。结果显示在线叙述与 FAERS 互为补充，且 tirzepatide 的恶心呕吐报告少于 semaglutide；智能体能提供可验证证据并拒绝医疗建议请求，代码与提示词已开源。
开发者展示新算法 KS3（K-Splanifold 第三代，基于 Hermite 样条流形），在 Mandelbulb 函数随机样本的梯度下降拟合中比同规模 MLP 收敛更快、细节更多且 loss 更低。作者已用 KS3 替换 MLP 训练多个 SLM，并在 modded-nanogpt speedrun 的代理硬件上超过世界纪录，但尚未在官方要求的 8xH100 上验证。
论文提出 Gandalf，首个具备 SSD 寿命感知的 KV cache 卸载系统，通过优先将 full-attention KV cache 写入 SSD，在不牺牲 cache 命中率的前提下减少写入量。评测显示其平均将 SSD 寿命延长 7.3 倍，且设计可扩展至 High Bandwidth Flash（HBF）等其他闪存存储。
Reddit 用户 /u/1982_miguel 分享了论文 SCOPE，其思路是将复杂的项目策略拆解为多个小检查，而不是靠单个模型判断编码智能体是否遵守架构规则等约束。作者指出测试通过不等于智能体遵循了全部规范，并讨论 SCOPE 与 linter、测试、pre-commit hooks、CI 检查及 agent guardrails 等现有工具的整合可行性。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发布 NanoStories 数据集，含 50M 条故事，规模约为 Tinystories 的 25 倍。该数据集用基于规则的算法而非语言模型生成，在手机 CPU 上仅用不到 10 分钟完成生成，数分钟内转换为 parquet 并上传至 HuggingFace。
论文提出投机解码方法 ReaDy，首次利用混合线性注意力（HLA）模型的循环状态为每个草稿位置检索位置特定上下文。基于 DSpark 骨架与两阶段适配策略，在数学、代码生成与对话七项基准上，ReaDy 以 Qwen3.8-27B 在单块 NVIDIA B200 上实现平均 3.16× 解码加速，吞吐较 DSpark 提升 7.97%，接受长度提升 8.50%，代码已在 GitHub 和 HuggingFace 开源。
论文提出 PN-Mix，一种面向 RoPE decoder-only LLM 的混合精度 key cache 量化方法，通过 RoPE 通道对的 query-key pair-norm 乘积识别显著通道对，在 prefill 阶段分配一次高精度并在解码全程复用。2.26-bit 平均精度下，PN-Mix 在推理、代码生成和 AIME 基准上达到与 2.32–2.39 bit 先前方法相当或更好的准确率，且可平滑降至 1.5 bit。
作者让指令微调 LLM 在 user_start 特殊 token 后生成用户侧文本，测试约 30 个模型，发现 Mistral Small 3 24B 的拟人表现最好，GPT 6 Astra 在识别人类风格文本上也较强。实验还发现 chat template 反转技巧比 roleplay system prompt 更能模拟人类行为。
Reddit r/LocalLLaMA 用户分享一种投机解码思路：GPU 上保留模型 2-bit 副本负责起草 token，6-8 bit 残差权重留在系统内存由 CPU 校验，仅激活值经过 PCIe。实测 2-bit + 8-bit 残差比 Q8_0 更接近 bf16（KL 约减半）；6-bit 残差达到 Q8_0 级质量且从 RAM 读取字节减少约 28%；复用校验器 KV cache 的 2-bit 起草比 Google 官方 Gemma 4 drafter（31B）每次校验多接受 25-30% token（5.23 对 4.20）。代码已开源。
arXiv 论文 Specter 提出一种 MoE 推理系统，用量化让轻量 draft 模型在设备上运行，对未来专家使用做多步投机预判，提前安排专家的搬运与执行。单请求推理下相对 SOTA 系统平均取得 1.50x（最高 1.88x）的 TPOT 加速，让单 GPU 受限显存下的 MoE 推理在消费级硬件上更可行。代码在 https://github.com/wwwwwf/specter_asplos，论文见 https://arxiv.org/abs/2511.14102。
Reddit 用户 dimknaf 发布了一种让大语言模型思考过程自适应的开源方法：逐词测量熵，在模型不确定时通过 Jev 式门控决定是否触发思考块，并用并行对话树按同样逻辑选出最佳路径。项目已在 GitHub 开源，作者称适合能跑多路并行的本地模型场景。
一位 Reddit 用户因不满 r/LocalLLaMA 等社区的 AI slop 帖子，发布了多年跨不同 subreddit 的 AI slop 深度分析，并附上对 AI slop 未来的预测。作者称分析近几个月情况已有好转，并强调内容纯属娱乐、并不严肃。
一位开发者设想如果 80 年代用汇编编程的程序员能使用本地模型会怎样，并演示了一个小型决策模型程序：将"太暗且出汗"这类提示词拆分为概率判断与确定性代码两部分，由模型在"太冷到太暖"五个选项中判断室温感受，置信度低于 0.5 时转交人工处理，否则按每步 3 摄氏度调节温度。
一位开发者训练了一个仅 28,708 字节的 logistic 激活探针，用于区分用户是让智能体准备动作还是批准执行。在 3,000 个测试样本上探针达到 0.8137 AUROC，高于同数据训练的文本分类器的 0.7897（p=0.0150）。测试中 MiniCPM5-1B 表现最好，有效信号来自第 13、14 层中间输出而非最后一层，探针可作为硬权限门之外补充的意图判断信号。
团队发布 ORL（On-Policy Residual Learning）研究并全量开源，用 on-policy 残差学习和 Adjacent Entropy Contraction 让扩散语言模型在更少前向传播内收敛更多 token。配合自研推理引擎 dlmrt，LLaDA-2.1-mini + ORL 在单张 RTX 5090 上达 2,788 tokens/s（NVFP4），DiffusionGemma 26B MoE 达 7,708 tokens/s（8× B200）；QwenDLM-4B 端到端吞吐提升约 6.9×，HumanEval pass@1 从 82.9% 升至 89.6%，单 H100 上 1,298 tokens/s，快于 DFlash 的 746 和 EAGLE3 的 405。
推荐理由：原文给出各模型吞吐、HumanEval 前后对比和与 DFlash、EAGLE3 的同精度对照，可复现的代码和权重也已开放。
在 768D 嵌入空间上用吸收马尔可夫链（B=(I-Q)^-1*R）替代朴素余弦相似度做意图分诊，将查询投影到 60 节点领域流形后直接在 GPU 求解，无需唤醒 LLM。JevBench 测试中 Tier 0（AMC + EmbeddingGemma2）平均 22ms p50、11 项全对，短提示词缓存候选下约 1.5ms；4 层级联平均 46ms p50（308ms mean），240 项 100% 命中。
一名大学生在 Character.ai 破产后发起开源项目，构建能保存 c.ai 角色的开源角色模型。现有最知名数据集 PIPPA 由 Pygmalion 社区用捐赠聊天记录建成，但主要覆盖角色扮演。该项目征集日常、倾诉、陪伴等各类对话，提供报酬、角色优先重建、署名或匿名、随时删除，并承诺去除个人隐私信息。
独立研究者因预算限制把原计划用 64 张 H100 的 21B MoE（总参数 20.99B、激活 3.36B）预训练改在单张 GH200（$2.29/小时）上完成，并整理成论文。Benchmark MFU 从 21.1% 提至 50.7%（13 个测量点），真实数据训练 MFU 为 48.9–49.1%（10.9B tokens），附代码、基准记录与训练日志（https://github.com/DW-dev-UE/LLM-from-scratch/tree/main/apex3），论文见 https://zenodo.org/records/23316135。
LMGame 团队构建了程序化生成的维多利亚伦敦侦探游戏，测试小模型智能体群 Jev 与大模型 GPT6-Astra 协作能否破案。Holmes（GPT6-Astra）加 12 个 Jev 智能体的组合在诚实证据和有欺诈的场景下分别解出 96/100 和 93/100 案，而单模型独行侠仅 57/100 和 59/100，无领导者的 100 个 Jev 投票群只有 38/100 且会过早达成错误共识；有欺诈时仅靠计数线索的规则型 Holmes 破案 0/100，需要强推理者判断证词动机。项目代码与博客见 https://github.com/lmgame-org/Gaming-JevSwarm 。
论文提出 Stepped MoE，将弹性结构与稀疏门控统一，让单一 LLM 同时适应部署约束和任务需求，在推理时可细粒度控制精度-效率权衡。该模型可在 1、2、3、4B 参数间灵活切换，比对应稠密模型在知识密集型基准上高 2-5%，延迟与稠密模型相当，并通过参数共享节省设备磁盘空间。
一项新研究回答如何从目标不同的多个专家那里学习：把所有数据混在一起会丢失专家间的权衡，而逐个专家分别学习又无法共享数据。MA-BC 方法在专家观测动作不一致时进行池化，给出了样本复杂度的上下界证明。
GLM-Edge-1.5B-Chat（Q4_K_M GGUF 量化、无微调）通过 llama.cpp 在 4GB 内存的 Samsung Galaxy A04e 上本地运行，借普通桌面 Firefox 会话在 Amazon 完成了查找电池与黄色橡皮鸭并加入购物车的真实任务，两次运行均成功。A04e 全程约 8.5 分钟，Galaxy S21 上约 3 分钟。模型不接收截图或原始 HTML，而是通过结构化浏览器感知层（E2LLM/SiFR）在用户现有浏览器会话内操作，即"Browser-as-Shared-Space（BaSS）"思路。
r/LocalLLaMA 用户开发的 BinkBench 基准通过视频质量与压缩率两个维度评估智能体，且无满分上限，智能体越强需实现越新颖的编码技术。作者仅有 8 GB VRAM 的 GPU，无法运行 Qwen3.8-27B 等模型，邀请社区代跑测试，详情见 GitHub。
Reddit 用户 /u/lucidml_lover 展示其训练中的本地实时世界模型，可将图像转为可玩角色，支持生成中切换文本提示和 WASD 键盘操作。模型约 960M 参数，采用纯 Transformer 与 diffusion forcing 训练，在 RTX 5090 上以 30% 利用率实时运行，峰值 50-60 fps（软件限至 12fps），M5 MacBook 上达 30fps，训练用了 8x H100 SXM 约 3-4 周。作者计划年底发布供本地用户试用。
开发者用纯 C + AVX2 编写约 3.3MB 的单文件运行器，在裸机 x86-64 上运行 Gemma-2B，并在残差流上加正交探针观察各层行为。测试台湾法定 5% 增值税时，Layer 0-14 保持正确，Layer 15 真值由 +0.0163 变为 -0.0481，RAX 寄存器输出"15%"。原始 trace、6 页论文和二进制已开源发布。