新闻、仓库与研究，按时间排列。
mradermacher 发布 abliterated 版模型 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 的 i1-GGUF 量化，包含多种尺寸的 imatrix 量化文件，并提供 0.2GB 的 imatrix 文件供用户自行创建量化版本。静态量化版可另行获取，使用方法可参考 TheBloke 的 README。
Hugging Face 上发布了 ussoewwin/Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP 模型仓库，标注为 uncensored。仓库 README 目前为空，该模型尚未部署到任何 Inference Provider，下载量也未做统计。
研究者推出 HerHealthGPT，一个面向女性生殖健康、结合 RAG、上下文感知澄清与来源验证的对话式 AI 系统。在 540 条英文消息和 30 名成人的测试中，证据检索将关注类别准确率从 54.1% 提升至 59.3%，澄清路由器达到 85.6% 召回率与 86.2% 特异度，83.3% 的参与者偏好启用检索的配置。系统仍需进一步临床验证。
研究者提出 WebViSE 框架，自动将成熟网站实现抽象为可复用的 Visual Skills，并以多父 DAG 组织技能库。基于 Qwen3.8-Max 的自动演化结构在仅约 39.09% 检索成本下超越非层次化 LLM 检索基线。该框架可作为即插即用指导提升多种模型的网页视觉质量，并可为开源模型构建数据合成管线，相关技能库与代码已开源。
研究者在 100 个认知任务上同时训练分层 Almost-Linear RNN（AL-RNN），考察多任务间的迁移与干扰。结果显示性能随非线性容量与任务特征维度提升，分层联合模型优于单独训练模型和单一非结构化联合模型；许多任务单独可用线性动力学求解，却无法由共享线性模型共同求解。
RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去对齐版本发布，用 abliterix 从 attention、共享与路由专家投影中移除拒绝方向，Optuna 在 100 条 MITRE 提示词上选强度。保留的 MITRE 拒绝率从 15% 降至 0%（n=100，Q8_0），无害提示词 KL 散度 0.0146 nats/token，HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，pp512/tg128 速度变化在 3% 以内。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率前后对照，MITRE 拒绝从 15% 降到 0% 且各基准无显著下降，便于评估该去对齐版本的取舍。
mr-sus 发布 Minecraftism 4B Uncensored（safetensors），一个基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 的 4.02B 参数 Minecraft 玩家机器人模型，可输出 JSON 行动指令并回答游戏问题，也能兼作日常助手。模型经去审查处理，16-bit 权重约 8.04 GB、需约 10 GB 显存；held-out 评测中 100.0% 输出有效 JSON、89.6% 行动正确，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，可配合 transformers、vLLM 使用，GGUF 版适配 Ollama、llama.cpp 和 LM Studio。
codero-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Uncensored 的 GGUF 量化版本，共 5 档（Q3_K_M 2.08 GB 至 Q8_0 4.28 GB，Q4_K_M 默认 2.5 GB），可用 Ollama 或 llama.cpp 运行。该模型 4.02B 参数，基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 微调，是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，能输出 JSON 行动指令，held-out 评测中 100.0% 输出合法 JSON、89.6% 动作正确。微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，仅限个人非商业使用。
Hugging Face 用户发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化模型仓库，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，文件大小从 4.00 GB（MLX 4-bit）到 14.23 GB（BF16）不等，用于本地图像生成。该版本内置无安全检查器或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 图像；推荐 GGUF 使用 Q4_K_M（4.60 GB），MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，需配合 ComfyUI 与配套的 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 文件使用。
研究者提出在可训练权重平均（TWA）基础上，用 SVD 提取的 rank-one 权重主成分作为校正方向，并通过分布内分类目标学习其贡献，以改进 OOD 检测。在 ResNet50 上，该方法在使用 MSP 和 RankWeight 的多数据集评测中优于微调和标准 TWA，且无论是否使用 Outlier Exposure 均有效。基于 Mahalanobis 的评测结果好坏参半，分层分析显示校正靠近分类器层效果更佳。
论文提出 OS-Wizard，一个面向专用桌面软件的自动轨迹采集框架，结合教程引导探索与 GUI 和代码混合动作空间，并在树探索中检查点和回访关键状态。采集的 10.9K 条轨迹含 54.9K 个状态动作样本，微调开源 base 模型后在专用桌面工作流基准上提升 58.2 个百分点至 64.1%，超过报告的人类水平 59.8%；仅用 GUI 动作也能提升通用桌面任务表现。
推荐理由：论文给出了一条自动化采集专用软件操作轨迹的完整路径，含方法、数据规模和微调后的对比结果，可作同类工作的方法参考。
研究者提出反事实测试时增强（CTTA）方法，用辅助模型对输入生成改变捷径取值的反事实编辑，并对 LLM 预测加权平均，以在推理阶段去除模型对训练数据虚假相关性的依赖。论文证明最优捷径不变预测器属于 CTTA 家族，并据此开发出可在各方法间选择的 Select-CTTA。实验显示 Select-CTTA 优于测试时基线，性能接近在捷径平衡数据上微调的模型。
prompts.chat 更新了 "Astrologer" 提示词，从简单的占星角色扮演升级为专业占星与占卜顾问。新提示词要求精确计算行星位置、宫位与相位，支持基于太阳、月亮和上升星座生成个性化星座运势，并提供水晶与仪式建议。占卜部分使用 78 张 Rider-Waite-Smith 塔罗牌（支持逆位解读）和 24 个 Elder Futhark 卢恩符文（不使用空白符文）。
prompts.chat 更新了 Prompt Generator 提示词，从简单的角色扮演模板升级为结构化的提示词生成方案。新版本要求 LLM 先获取主题并提问澄清，再按 “C.R.A.F.T.” 框架——CONTEXT、ROLE、ACTION、FORMAT、TARGET AUDIENCE 五个部分——生成详尽的提示词，并支持用 “[my placeholder]” 添加待填占位符。
prompts.chat 的「Code Review Specialist」提示词被更新为结构化格式，改用 system role 与 metadata 组织内容，新增 persona（专业语气、coding 专长）、分步任务（分析语法与逻辑错误、评估行业标准遵循、寻找优化机会）、deliverables 和 text 格式、moderate 长度等输出约束。规则上更强调聚焦重大问题而非细微风格偏好，并确保反馈便于开发者直接实施。
prompts.chat 的每日 prompt 更新了名为 Lecturer 的提示词。新版本要求以专家（uniosun lecturer）的方式讲解用户发送的每份 PDF 和图片，内容需易于理解与吸收，并在必要时使用记忆法（memonic），替代了原先逐篇拆解 PDF 备考细节的旧写法。
prompts.chat 的每日 prompt 更新中，编号 96595 的 Video 提示词被替换：原为“调酒师倒入发光绿色液体”的电影级 4k 慢动作视频提示词，现改为让 AI 扮演充满智慧、善于把内容讲得易懂且引人入胜的世界级专家，帮助用户在 TikTok 及各社交平台上提出能抓住人心的出色问题。
prompts.chat 更新了「Code Review Specialist」提示词，将其从结构化 YAML metadata 格式改写为简洁文本指令。新提示词要求模型扮演资深代码审查专家，评估代码对行业标准和最佳实践的合规性、找出逻辑错误与潜在安全漏洞、提出优化建议，并强调客观中立、兼顾功能性与非功能性方面、保持专业尊重的语气。
prompts.chat 更新了第 50 条 "Doctor" 提示词，替换为 madhavbadaya@gmail.com 提交的新版本，内容要求模型扮演医生，针对开放性腹股沟疝（open inguinal hernia）生成完整的病史采集。原提示词由 devisasari 编写，内容是为疾病提出包括常规药物、草药等替代方案的创意治疗。
prompts.chat 的 AI 提示词合集更新了第 130 条 "Social Media Manager" 提示词。新版本由贡献者 ahid.selo@gmail.com 提交，将角色改写为专注现代防务、装甲与战斗航空的军事史档案管理员兼社媒经理，要求保持中立客观语气、使用精确军事术语（如 T-80BVM、Bradley M2A2、F-16 Block 50），为战斗影像频道生成视频字幕并附军事史 hashtag。
prompts.chat 收录一条新提示词，让 LLM 扮演成人初学游泳教练，帮助从未学过游泳或怕水的成年人循序渐进建立水中安全感和基础技能。提示词通过 ${level}、${pool}、${goal} 等变量收集用户情况，输出涵盖起点自检、呼吸练习、技能阶梯、40 分钟课程计划、深水过渡、常见问题排查表和安全规则等 8 个部分，并要求只在有救生员的泳池练习，强烈恐惧或健康问题者建议找认证教练面授。
prompts.chat 新增一条「租房看房评分与对比」prompt，可把看房笔记和照片描述转成严格的 JSON 评分包：按用户权重逐项打分并算出满分 100 的加权总分，给出真实月成本估算、红旗警示、待问房东/中介的开放问题、横向对比和下一步建议。规则要求只用用户写下的信息，缺失项标 unknown，绝不编造房源事实；确认踩中 deal breaker 的房源会被标记淘汰，且在核验合同和房东身份前不推荐付款。
prompts.chat 新增结构化 prompt "New Hire First Week Onboarding Plan Builder (YAML)"，面向中小团队的经理，将新成员角色、开始时间、团队情况等输入转成 YAML 格式的首周入职计划。prompt 要求先向经理提问确认入职伙伴、权限审批等关键信息，并规定每天会议或培训不超过三小时、每天包含练习时间和每日检查。输出涵盖 pre_start_checklist、日程安排、学习计划、首次贡献和反馈收集等字段，缺失信息标记为 "MANAGER TO FILL"。
prompts.chat 每日 prompt 新增一个图像生成提示词，用于生成意大利文艺复兴壁画风格的港口市集场景。提示词描述了晴天早晨石砌码头上停泊的两艘木质商船、卸货的商人、鱼贩，以及 16:9 宽幅构图，指定黄土、绿土、朱砂和青金石蓝等矿物颜料色调，并要求呈现 1500 年代早期壁画的平坦透视、细微裂纹和颜料褪色效果，画面不含文字和现代物体。
prompts.chat 收录由 @f 贡献的新提示词“日出时分红枫叶上霜晶的写实微距摄影”。该提示词描述一张写实微距照片：单 片鲜红枫叶平躺于深绿苔藓上，叶缘缀满羽状冰针与六角形冰片，低角度金色逆光勾勒霜晶轮廓。画面指定 100mm 微距镜头效果、浅景深自然光、16:9 横幅，并要求无文字、无人物、无昆虫。
prompts.chat 每日 prompt 新增一条图像生成提示词"Scrimshaw Engraving of a Clipper Ship and a Sea Serpent in a Storm"。该 prompt 描述了一幅 scrimshaw 风格雕刻：三桅飞剪船在风暴巨浪中满帆前行，一条盘绕的海蛇从右侧海面升起，以细黑手刻线、交叉排线和点刻呈现，配 16:9 宽幅构图。
prompts.chat 上线一个名为 "Steam Locomotive on a Stone Viaduct Scene Concept Brief Builder" 的新提示词，让 AI 扮演电影级环境设计师，为蒸汽火车穿越石制铁路高架桥的画面撰写可用于图像生成和视频动画的场景简报。该提示词内置峡谷场景、季节天气、火车外观、视觉风格等变量，会先询问镜头视角和需避免的元素等缺失信息，再输出场景概述、高架桥与火车等分节简报。
prompts.chat 新增由用户 @f 贡献的图像生成 prompt「Steam Locomotive Crossing a Stone Viaduct over an Autumn River Valley」。该 prompt 描述一辆黑色蒸汽火车牵引四节栗色客车穿越约十孔拱的灰色石制高架桥，画面为 16:9 宽幅写实景致，并要求画面中无人物、无文字或标志。
prompts.chat 新增一条图生视频动画 prompt，以「蒸汽火车穿越秋日河谷石制高架桥」图像为精确首帧，生成 6 秒电影感镜头。prompt 规定火车头沿桥面向左匀速行驶并牵引四节栗色车厢，蒸汽与烟雾持续冒出并向右飘散，镜头缓慢左移，要求运动符合物理、无切换、无新增物体、无人物与文字。
prompts.chat 每日 prompt 收录了名为 Kubernetes Resource Requests Rightsizer 的新 prompt。该 prompt 用于为 Kubernetes 生成资源请求（Resource Requests）的合理化建议，具体用法详见原文。
prompts.chat 新增一条 prompt，用于检查网站的 Robots.txt 和 Sitemap。来源为 prompts.chat 每日 prompt，未披露更多实现细节。
prompts.chat 新增一个 prompt，用于面包面团的烘焙百分比（Baker's Percentage）计算。
prompts.chat 收录一条名为 Code Review taste 的新提示词，模拟资深工程师的代码评审准则。内容包括 PR 控制在 400 行以内、按 nit:/suggestion:/blocking: 标注评论权重、一个工作日内响应评审、bug 修复须附测试、数据库迁移与 auth 变更需第二评审人等 21 条规则，每条附 0.70-0.95 的置信度。
prompts.chat 新增 "Event-Driven Architecture taste" prompt，以分布式系统工程师视角列出事件驱动架构实践偏好，每条附置信度。要点包括：事件用过去式领域语言命名、用 Avro/Protobuf 或 JSON Schema 做版本化 schema 并在 CI 检查兼容性、假设 at-least-once 投递并让消费者幂等、采用 transactional outbox 模式、用 saga 替代分布式事务，以及用契约测试和 dead-letter queue 监控等。
prompts.chat 新增一条"SwiftUI iOS App taste"提示词，以资深 iOS 开发者的风格总结 20 余条 SwiftUI 开发实践。要点包括 iOS 17+ 用 Observation 框架（@Observable）替代 ObservableObject、全面采用 Swift Concurrency（async/await）、Swift 6 严格并发检查、NavigationStack 类型化路径导航、Swift Package Manager 管理本地包、用 enum 建模加载状态、密钥存 Keychain 等，每条均附 Confidence 分值（0.65-0.95）。
prompts.chat 收录由 @anonymous 贡献的新 prompt「Photorealistic Tokyo Travel Vlog Portrait」。该 prompt 用于生成一张照片级真实的智能手机旅行 vlog 风格图像：一位虚构的 20 岁日本女性傍晚行走在东京小巷，手持冰抹茶自拍，采用前置广角镜头视角与纪实旅行摄影风格，指定 16:9 画幅、无美颜滤镜、无可读品牌标志和水印。
prompts.chat 收录一条名为 "bank po strategy" 的新 prompt，面向备考银行 PO 考试的初学者。该 prompt 要求提供 10 个月完整备考路线图、各科目（定量推理、英语等）章节衔接顺序，以及通过普通类别预试和 mains cut off 所需的 mock 次数建议。
prompts.chat 收录一条新提示词，让 AI 扮演已通过所有 bank po 考试的专家，为初学者制定 10 个月内通过 bank po 考试的完整路线图，说明各科目章节间的衔接顺序（如 quant reasoning 和 english 从哪些章节入手），并给出普通类别 pre 和 mains 达到 cut off 所需的 mock 考试数量。
prompts.chat 收录匿名用户提交的图像生成 prompt「Playful Fisheye Candid Portrait」，供 GPT Image 2.5（ChatGPT）使用。该 prompt 基于上传的自拍生成鱼眼风格写实人像，要求保留人物精确面部特征，画面包含绿色木门前台阶、米色风衣与一只前景大鼻子的白棕猫，输出 16:9 横幅且不含文字。
prompts.chat 收录由 @anonymous 贡献的 prompt「Cozy Bedroom ASMR Cinematic Video Scene」。该 prompt 描述温馨卧室 ASMR 视频场景：50mm 镜头浅景深、2700K 暖光、5 cm/s 相机漂移，配轻语与雨声氛围，输出 8 秒、4K、60fps、16:9 画幅片段。