ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实性验证方法
Hugging Face 团队提出 ProvenanceGuard，一个针对 MCP 智能体的生成后验证层，用于解决“跨来源混淆”——事实存在但被归因到错误来源的问题。它保留 MCP trace 中的来源 ID，逐条检查声明与来源的匹配，在 281 条真实医疗 trace 上，专家标记的 139 条不应通过的声明中拦下 138 条，来源识别准确率约 86%，并支持 RARR 式修复。
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Hcompany 发布 Holo4 系列智能体模型：27B dense 与 35B-A3B 两种规格
Hcompany 发布 Holo4 系列智能体模型，含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两种规格，并同时发布基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。
推荐理由：官方公布了 OSWorld 2.0 与 AutomationBench 的分数、成本对比和完整轨迹数据，读者可以自行回放验证各步骤表现。
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LiquidAI 发布 LFM2.5-VL-3B 的 DSpark 草稿模型，解码加速最高 3.13x
LiquidAI 发布视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 的实验性 DSpark 草稿模型，通过投机解码在不改变输出质量的前提下换取推理提速。解码加速在端侧最高 3.13x、H100 上最高 2.66x，端到端延迟分别提升 1.56x-2.62x 和 1.64x-2.27x；草稿模型约 280M 参数，仅增加 8.9% 参数量。
推荐理由：原文给出4层注意力 drafter 的结构与分任务实测加速数据，并解释预填充阶段为何限制端到端收益。
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复旦与腾讯混元等开源 Prism 动态稀疏注意力框架，支持 2K 原生视频音频联合生成
复旦大学、腾讯混元与浙江大学团队发布 Prism，一个面向 2K 分辨率原生视频音频联合生成训练的动态稀疏注意力框架，相比全注意力训练提速 2.5 倍且生成质量更高。项目页、训练/推理代码、技术报告与 preview 模型权重已在 Hugging Face 开放，预览模型支持 720p、1080p 和 2K 原生联合生成，训练需 32 至 64 张 NVIDIA 80 GB GPU，技术报告为 arXiv:2610.05416。
推荐理由：项目放出了预览权重并完整公开训练与推理代码，还给出各分辨率的 GPU 需求，便于读者评估复现成本。
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Google DeepMind 开源 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google DeepMind 在 Hugging Face 开源 EmbeddingGemma 2，一个 740M 参数的多模态嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频统一映射到 768 维向量空间，支持 100+ 语言和 8K token 上下文。模型采用 MRL 支持截断到 128d 至 512d，可在 256d 内接近无损地降低向量存储成本，并允许按需加载视觉（170M）与音频（300M）编码器；文本编码基准 MTEB code 得分 78.68，较一代的 68.76 明显提升。
推荐理由：官方模型卡给出各维度基准分数、MRL 截断表和部署配置，对想在端侧做多模态检索的开发者是可落地的选型参考。