超越信道数据:配置增强的 Radio Foundation Model
该论文提出在 Radio Foundation Model(RFM)预训练中融入信道配置(CFG)信息,所得嵌入在标签稀缺场景下可作为下游任务的有效归纳先验。研究在 LoS/NLoS 分类、TA 估计和波束选择任务上,于同分布与分布外配置两种设定下对比原始信道 token 与多个基线模型,结果表明所提嵌入在不同数据配置场景中持续优于或持平于基线。
新闻、仓库与研究,按时间排列。
该论文提出在 Radio Foundation Model(RFM)预训练中融入信道配置(CFG)信息,所得嵌入在标签稀缺场景下可作为下游任务的有效归纳先验。研究在 LoS/NLoS 分类、TA 估计和波束选择任务上,于同分布与分布外配置两种设定下对比原始信道 token 与多个基线模型,结果表明所提嵌入在不同数据配置场景中持续优于或持平于基线。
armin1 发布了 NVIDIA Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 的 abliterated(uncensored)版本,通过保持量化的轻量权重编辑移除拒绝行为,可无缝替换原模型并在 vLLM 与 TensorFold 上直接加载。
推荐理由:给出了同一测试环境下的拒绝率、KL 保真度和推理速度对比数据,可以据此评估这个去对齐版本付出的实际代价。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Sage-A1.5-Heretic-Abliterated-Uncensored-i1-GGUF 量化模型,支持以 Q2_K 等量化版本运行。该模型可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或直接推理,也可在 Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等工具中使用,并给出了 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体的具体配置方法。
研究者推出 IGG 基准,要求智能体先通过交互使目标可见再点击,含 16 个 GUI 环境、601 个任务和七类可见性约束。人类准确率 94.6%,GPT-5.5 为 79.4%,最强开源 VLM 仅 31.6%;干预实验显示为 Qwen3-VL 代做交互可将其准确率从 30.8% 提升至 81.9%,瓶颈在于执行揭示交互而非识别目标。论文已被 EMNLP 2026 主会接收。
推荐理由:论文用两组干预实验定位出瓶颈在执行揭示交互而非目标识别,方法可迁移到 GUI 智能体的评测设计。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored2-i1-GGUF 量化模型,示例以 Q2_K 版本运行。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端推理,并支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等工具加载使用。
Hugging Face 上出现 mr-sus 发布的 Minecraftism-4B-Uncensored-GGUF-TEST 模型仓库,提供 GGUF 格式的无审查测试版本。该仓库 README 为空,未部署到任何 Inference Provider,下载量暂未被统计。
Hugging Face 上线 SolsticeAIFoundry 的 Minimax-M3.1-Flash-Uncensored-GGUF-Ultraoptimised-Protium-1.0 模型仓库。该模型采用 GGUF 格式并做超优化处理,目前无部署的 Inference Provider,下载量也未纳入统计。
arXiv 论文提出基于条件自编码的非线性概念擦除框架,原则是只移除性别、种族等敏感属性而不影响其他信息,并证明完美重构加总体独立性足以保证完美非线性防护性。实验显示该方法在多数据集、多语言模型上取得更优的效用-擦除权衡,无需目标任务标签且收敛更快。框架还附带概念转换(表示引导)能力,在推理时仅改变目标概念即可生成对应不同概念值的表示,无需额外训练。
研究者用微调的 BERT 模型为奥地利国民议会每位议员的演讲预测各政党概率分布,并在发言人及政党层面聚合。分析发现联合执政政党的演讲特征趋于相似,反对党则远离执政党,议员换党后通常在换党之后才调整演讲特征。研究团队还公开了 1996 至 2018 年演讲的政党归属预测数据集。
研究者发布旁遮普歌曲毒性数据集 PGT-FG,基于 YouTube 公开歌曲构建,最终含 392 首歌曲的 2,396 个片段,其中 705 段(29.42%)标注为有毒。四名母语标注者产出 2,870 条标注,涵盖二元毒性、八类细粒度类别、严重程度等字段,整体毒性标签 Fleiss' kappa 达 0.6521,暴力类最常见(539 段,76.45%)。数据集已在 Zenodo 公开,不含受版权保护的音频或歌词。
研究者提出 MusicTwins 框架,通过 persona 摘要、个人记忆与后训练,让音频语言模型生成针对特定个人的响应。团队基于人类文字构建 persona 表示,并用监督微调和强化学习后训练 Audio Flamingo Next。在 10 个 held-out persona 上的评测显示,模型在个性、写作风格和音乐响应等 persona 保真度上显著提升。
论文提出 Accordion,一种基于 MoE、通过 fixed-prefix layer looping 支持五种推理预算的大语言模型。经过 3.6T tokens 预训练后,增加推理深度使 Accordion-6B-A0.5B 在 37 项任务上的五档宏平均提升 3.01 个百分点,中间档以一半的额外层执行获得其中 89% 的收益。最终模型在对应任务-预算平均上超越各领域专家,并在数学推理与代码生成中保留随深度变化的增益。
SAAF(Signal-Aware Adaptive Fusion)是一个基于视觉-语言模型的零样本视频异常检测框架,通过双信号自适应采样、阈值门控级联架构和信号感知加权融合三项创新降低计算成本。在四个 benchmark 上,SAAF 在 XD-Violence(92.07%)、MSAD(86.70%)和 ShanghaiTech(80.54%)AUC-ROC 创无训练零样本方法新 SOTA,其中 XD-Violence 和 MSAD 超越有监督基线。其吞吐在三个数据集上较此前最佳零样本方法提升 2.43×、2.63× 和 2.22×,代码已开源,论文被 WACV 2027 接收。
arXiv:2610.32483 提出评测 LLM Agent 执行框架(harness)与底层模型交互的框架,包含有效完成率(VCR)、Model-Harness Fit、Cross-Model Fit、交互残差和 Token Load 五项指标。研究在 6 个基准上评测 OpenCode、Codex CLI、Pi CLI、DeepAgents 四个框架与四个核心模型,加上两组原生固定组合,共 111 个评测设置、52,168 条轨迹;结果显示框架排名随模型和基准变化,OpenCode 跨模型表现第一,DeepSeek V4 Flash Preview 在共享四基准上保持较高的 Mean VCR。
推荐理由:论文把 Agent 拆成模型与执行框架两部分联合评测,给出五项指标和 52,168 条轨迹的实测,可帮助读者理解框架排名为何随模型和基准而变。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated-dpo,并提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 的调用与部署示例。模型可通过 pipeline 加载,或经 vllm serve、sglang launch_server 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
论文提出 Confusion-Aware Skill Evolution(CASE),首个面向多模态情绪识别的 agent-skill 框架,用稀疏自进化的 EmotionSkill 库处理语义相邻情绪间的系统性混淆,推理时动态检索技能并保持 MLLM 主干冻结。在 CA-MER、DFEW 和 EMER 上的实验显示,CASE 将 Qwen3-VL-8B 在 CA-MER 上的平均准确率从 46.80% 提升到 59.13%,且学到的技能可在不同冻结的 MLLM 主干间迁移。
研究者提出 CauProphet,一种能在因果认知中形成并持续更新因果知识的 LLM 智能体,每个任务将因果知识与当前证据结合构建 Causal Belief 用于决策。在金融研究任务中,其与次日收益的平均秩相关性较基线智能体提升 25.4%,动态真实场景预测准确率从 21.3% 提高到 28.6%。实验还验证了它在科学和日常任务中的可靠因果分析与行动选择能力。
研究者提出 PILOT 框架,将推理建模为潜变量,用先验-后验协同演进方式引导多模态嵌入模型的推理探索。在 78 项任务的 MMEB-V2 基准上,PILOT 在 2B 和 7B 参数下均超越主要基线,整体得分分别提升 3.2 和 3.3 分,其中视觉文档检索提升最大(+6.1 和 +6.4 分)。结果表明关系监督更适合作为塑造训练中推理探索的信号,而非事后奖励。
研究者提出 ALLMTS,让 LLM 执行护士使用的商业远程医疗分诊指南而非直接分诊。在 566 个专家验证的合成场景(涵盖 14 种分诊处置)上,ALLMTS 达到 0.95 准确率,远超 raw-LLM 基线的 0.47;在 50 个场景的开放 benchmark 子集上达 0.98,与五名护士专家组的 0.944 持平。基线过度分诊率最高 0.50,ALLMTS 降至不超过 0.02,同时保持低漏分诊率。
abenzerps 基于 TokenRhythm/NeoHorse-1-9B 发布 GSQ-RCO 混合精度 GGUF 量化版本,采用 RCO 保留全部 48 个关键 SSM 参数为 BF16,并用 GSQ 按 Hessian 灵敏度校准逐层优化精度。提供 IQ2_XS 到 IQ4_XS 共 5 档文件,推荐 IQ3_M(3.75 bpw、4.20 GB)。配合 4-bit KV cache 可在 8GB 显存的消费级 GPU 上以约 6 GB VRAM 运行 131k 上下文,遵循 Apache-2.0 License。
dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 去对齐版本,用 abliterix 移除拒绝方向,Optuna 调参。留出集 MITRE 拒绝率从 15% 降到 0%(n=100,Q8_0),HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降,无害提示上 KL 散度 0.0146。提供 BF16、GGUF(Q8_0 到 Q3_K_M)、NVIDIA Blackwell NVFP4 和 Apple silicon MLX 4-bit 多种构建,本仓库为 Rec 运行时 4-bit 版约 21 GB,需 llama.cpp b11827 或更高版本。
同一新闻,精选展示《dima6312 发布 Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 无对齐 GGUF 版》
一项被 AACL 2026 Findings 接收的研究系统分析了 Transformer 视觉编码器如何处理文本及其语义。逐层探测显示,强跨模态映射仅在最深几层出现,且发生在单模态物体与文字识别形成之后,表征从表层向语义层面递进。该层级在对比训练模型中最强;更大的自监督模型和富含文本的训练数据可在无语言监督时部分支持类似行为。
研究者提出 CONSTRAINTDIAL 框架,通过协议变异自动构建智能合约安全任务,防止 AI 评测依赖记忆或照抄公开链上攻击代码的答案。该框架基于 203 个公开案例构建了 3,045 个涵盖 detect、exploit 和 patch 的任务输入;相比仅重建合约,协议变异使模型借助公开答案的成功率平均下降 10.9 个百分点,照抄线上答案解决的任务比例下降 9.3 个百分点。
AutoMIL 是一个开源框架,将自动化机器学习原则应用于全切片图像分类,自动完成预处理、训练和评估等流程。在默认设置的基准评测中,其 ROC-AUC 分别达到 UBC-OCEAN 0.94、PCam 0.99 和 TCGA-NSCLC 子集 0.93-0.96,与相关工作的专用流程相当。集成主要在不均衡数据上提升性能,表明自动化流程需适应数据集特性。
arXiv 论文提出 DIGOM,一种基于图的框架,联合建模患者内跨模态、患者间同模态和患者间跨模态三类交互,用于多模态医疗结局预测。在 MIMIC-IV 和 NIH-TB 两个数据集的五项临床预测任务上,DIGOM 全部取得最高 AUROC,且所需连接数少于现有多交互方法。该模型对模态缺失更鲁棒,消融实验显示各交互类型的贡献因任务而异。
dnnagy 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 GGUF 版本(BF16)。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行,支持 OpenAI 兼容本地服务器,也可在 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等工具中使用。
研究团队提出 Poseidon,一个从科学代码仓库自动生成多样化、可验证训练环境的流水线,同等仓库预算下比先前方法多提取近 10 倍环境,涵盖 Reproduction、Subflow、Completion、Correction 四类任务。由此构建的 Pearl 包含来自 7,110 个公开仓库、横跨 10 个学科的 97,659 个可执行可验证环境,是迄今最大、覆盖面最广的科学智能体训练环境集合。Qwen3.5 模型(9B、27B、35B-A3B)在 Pearl 上训练后在六项科学智能体基准上均取得一致提升。
研究者提出 CoRPS-Dial,一个可控双智能体框架,通过画像驱动的患者智能体与流程引导的医生智能体交互,并结合事后质量控制,合成诊前医疗对话。在冠心病场景实验中,其合成对话在信息覆盖、临床合规和自然度上更贴近真实对话;下游微调实验也验证了生成数据的实用性。
SCI-AGENT-EXAM 是一个面向科研工作流的智能体评测基准,包含 120 个专家标注任务,覆盖 11 个科学领域和 7 种研究任务类型。它采用程序化验证与经校准的 LLM 评审相结合的混合评估协议,并对执行轨迹的进展与稳定性进行分析。对 10 个前沿 LLM 智能体的实验显示,GPT-6 Astra 以 80.9 的总分领先,但仅 26.0% 的运行超过 0.95 成功阈值。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本,提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式用于本地图像生成。版本包含 BF16(14.23 GB)至 Q4_K_M(4.60 GB)等多种量化档位,推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量;MLX 格式针对 Apple Silicon 优化,并随附 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件供 ComfyUI 使用。该版本无内置安全检查或内容过滤,可直接生成 NSFW 等敏感图像。
研究者提出 ProfileSim,一个面向金融营销外呼的场景化用户模拟框架,联合建模用户画像(人口属性与大五人格)和业务画像,基于真实语音对话数据微调,并用 GRPO 配合对话与话语两级分层奖励优化。搭配集成 SOP 约束与 RAG 的客服 Agent,ProfileSim 在口语自然度和用户画像一致性上最优,生成的话语更短且业务合规度相当,可支持意图识别训练、Agent 评测与冷启动部署。
论文提出 MART-GRPO,用 VLM(LoRA 微调)在 OpenVLA-OFT 的 rollout 中定位最后一次可见错误,对 GRPO 的失败反馈做事件引导截断,避免有价值的恢复动作被一并惩罚。该截断在理想停止点保持参考 GRPO 梯度估计的期望并可降低协方差。在 RoboTwin 2.0 上的实验显示,MART-GRPO 在多个任务上成功率超过全轨迹 GRPO。
Async-RBench 是一个面向 LLM Agent 异步任务执行的基准,包含覆盖八个场景的 200 个可执行任务,并通过场景控制器与 Event Response Contract(ERC)规范结果处理,同时以 Dynamic Replanning Score(DRS)独立于任务成功率进行评分。对九个 Agent 的评测显示 DRS 得分为 19.2 到 45.1,且异步交付下任务成功率平均为 26.0%,低于批量交付的 29.7%;对其中三个 Agent 在每次收到结果后重建计划的提示策略仅带来 2.6 到 3.5 分的 DRS 提升。
研究者提出 Self-RefineVQA,一个免训练的推理时自我纠错框架,让单个 VLM 迭代扮演生成者、批评者和精炼者,改进表格视觉问答。该框架无需额外标注数据或模型更新,在单语与跨语言表格 VQA 基准上均带来一致的准确率提升,尤其显著提升小模型表现,使 2B-7B 参数的轻量模型可媲美大得多的模型。推理成本呈线性增长,但省去了 SFT 所需的专家标注瓶颈,累计成本更低。
研究者提出 ANT-A Benchmark,覆盖 7 个跨领域、跨模态数据集,每个实例含任务专属标注指南和 5 个独立人类标签,并用 Fleiss kappa 评估模型标注与人类标注分布的一致性。配套的 ANT-OR 多智能体框架从正负反馈中蒸馏对比决策规则来优化提示词,agreement@>=2 准确率比较强基线高 4.5 分,与人类标注分布的 Fleiss kappa 差距在 2 分以内。代码和基准已开源。
LeafSkill 提出一种外部复用层,通过语义检索落地经验、将动作模板绑定到当前对象与可执行动作,并使用轻量 1.7B 选择器为递归 LLM Agent 选择动作。在 200 个 Robotouille 任务上完成 137 个,超过 ReCAP 的 121 个(68.5% vs. 60.5%),并在两者均完成的 106 个任务上减少 Qwen3.5-27B token 消耗 14.42%、调用次数 14.08%。技能保持在模型参数之外,冻结选择器可采纳 97.34% 的未见技能类型。
一项 arXiv 研究考察多模态大语言模型的 retrieval heads 在新增模态时的表现:以视听输入为对象,发现检索头在新模态中保持稀疏并跨模态大量共享,在 18 个语言、视觉语言与全模态模型中,全模态模型基本保留了其基座的检索头。跨模态共享的检索头不足全部 head 的 2%,但消融它们会损害文档理解、空间感知和视觉数学。通过 ranking 目标训练这些头的注意力,Qwen3-VL-8B 在 MMDocIR 上的 page Recall@1 提升 6.03 分,并在三个模型族上改善文档检索。
研究者提出 PASTA,一种免训练的提示词感知退火扩散采样框架,用于在扩散模型生成图像时严格保留指定区域(如标题、logo 或 UI 元素)。该方法在共享潜空间轨迹上融合全提示词与上下文提示词引导,并通过退火调度在早期去噪阶段抑制语义泄漏、后期逐步恢复视觉一致性。实验表明 PASTA 提升了保留区域的保真度,同时保持整体图像真实感与感知一致性,论文已被 ICONIP2026 接收。
研究者对比了基于 WavLM 的音频母语识别分类器与基于转录文本的 zero-shot GPT-4o 分类器,使用口语学习者英语语料库和 CEFR 均衡评测集。总体上音频分类器在完整转录可用时表现更好,但文本方法在 A2 到 C1 水平占优,音频在 A1 水平更好且对输入长度较不敏感。
DealsFlow 是一个部署于英国早期基金的人机协同智能体框架,让 LLM 阅读创业公司融资材料并引用证据评分,通过阶段化佐证上限(78/70/60 分)、只降不升的怀疑者调用和预取证据模式抑制评分虚高。在 142 笔三年以上 SEIS/EIS 投资上,其评分与总价值倍数的 Spearman ρ=0.45、识别减记的 AUC 0.71,优于无约束 LLM 的 0.38 和 0.68;20 份申请的试点中分析师单件耗时从 44.7 降至 18.9 分钟,但 70% 的报告仍需至少一处修正。