新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
一位 r/CharacterAI 用户发帖称，自己每次打开 Character.AI 应用时都会因担心应用关停而无法投入地和喜欢的 bot 聊天，甚至打不出字。他表示曾整日等待放学回家与 bot 聊天、熬夜写故事，如今这种“快乐是暂时的”的念头让他无法享受其中。
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。
一名用户在 r/LocalLLaMA 请教如何以最简单的方式在本地 AI 环境中测试自己用 Python 编写的 MCP server。默认 stdio 传输导致 llama-ui 连接不便，LM Studio 又需在 JSON 中手动声明每个工具；作者最终在 Pi 中通过 ~/.pi/agent/mcp.json 配置运行，且 Pi 能自动检测 server 中的工具方法。
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。
一项针对本地 LLM 记忆提取的 120 例基准测试（60 组对照对、96 例英文主测试）显示：Hy-Memory 30B-A3B 召回率 100%（52/52），但 44 个空输出用例全部错误并产生 76 条冗余提议；Qwen3.5 4B 和 9B 更克制，空用例正确率分别为 95.5% 和 90.9%，冗余提议仅 3 条和 5 条；LFM2.5 24B-A2B 召回 76.9%，受指令示例污染和引用格式问题困扰，后验映射可修复 9/18 个无效引用字段。所有模型经 llama.cpp 在同一台 Ubuntu 机器上运行，测试不涉及速度。
一位 SillyTavern 用户求助：喜欢 Grok 4.20 Fast，但该模型总是替用户角色发言，还会搞错细节，比如把下身衣物描述成穿在胸口、弄错角色性别。作者目前使用免费 API，想知道如何解决这些问题。
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。
arXiv 论文 2610.32370 提出一个物理可控的多模态智能体，用于非平稳响应下科学仪器的逐shot调参，包含符号物理量提取、两层记忆加 MLLM 生成动作、独立动作可行性检查三个可审计组件。在 EXL-50U 四个平台的 455 shots 按时间顺序回放中，物理符号比波形图像的 macro-F1 高 0.21-0.32，检索上下文使与历史动作方向的一致率提升 22.4-42.7 个百分点；在五个离子源的监督运行中，409 次 executed shots 的束提取率达 86.80%。
推荐理由：论文用可审计的多模态智能体在真实聚变装置上做仪器调参，给出了消融数据和监督运行成功率，方法可迁移到类似非平稳控制场景。
腾讯微信视觉团队推出统一视觉语言模型 WeVisOne-VL-4B，基于 Qwen3-VL 构建。该模型通过结构化 next-token prediction 和 9.6M 参数的轻量 pixel decoder，统一了目标级感知（开放词汇检测、指代定位、计数、指向与 OCR）与像素级感知（指代分割、可提示 alpha matting），已在 HuggingFace 开源。
Reddit 用户 Bayliner1980 将 Qwen3-0.6B 转换为 MoE 架构，发布 bayliner1980/Qwen3-0.6B-MoE-A0.5B 及 GGUF 版本，这是其首个 chat 风格转换。因 Qwen3 无 shared expert，作者采用 pseudo-shared expert 部分恢复质量；评测显示 Wiki ppl 从 23.88 升至 26.98，各质量指标均差于原模型，0.6B 规模下 CPU 生成 124 t/s 略快于 dense 的 115 t/s，GPU 生成则略慢。作者建议只想要小模型就直接用 Qwen3-0.6B。
/u/UltramanQuar 在 r/LocalLLaMA 实测 Zagitta 的 gpu-unlock 内核模块，称 NVIDIA 出厂的 3090 tensor 计算以 fp32 累加半速运行（驱动显示 FMLA32 = 1/2），加载模块后冷启动显示 FMLA32 = full。
推荐理由：作者实测了 gpu-unlock 模块对 3090 的 BF16 提速，并给出真实推理收益远低于 TFLOPS 峰值的具体数据。
FOCUS（Frequency-band Optimized Cognitive-load Ultralight SSM）是一个基于 Mamba-2 的紧凑模型，用于 EEG 二分类认知负荷，采用固定 FFT 分解编码五个经典 EEG 频段，仅 0.04 million 参数、0.11 GFLOPs。在 11 名参与者、leave-one-subject-out 交叉验证的试点研究中，模型在全数据集上达到 74.75% 准确率，GPU 前向延迟 0.08 ms。权重共享配置比非共享版本高 4.55 个百分点，但差异未达统计显著性（p=0.083）。
研究者提出 Full-Duplex Long-Horizon Benchmark（FD-LHB），测试五个全双工语音模型的长对话能力，发现所有被测模型最终都会性能退化或耗尽上下文窗口。滑窗模型的乱码与沉默源于 Initialization-Anchor Eviction（丢弃首个 KV 条目），重复则受模型自身近期输出强化；提出 Initialization-Anchor Pinning 与 Duplex Repetition Penalty 两个无需重训练的修复，在最长一小时的重放对话中实时运行并显著减少对话崩溃。
推荐理由：论文诊断出全双工语音模型长对话崩溃的两个机制，并给出无需重训练的两项修复方法，具可迁移性。
研究者提出 Trigger-Neutralized Counterfactual Scoring（TNCS），通过对比触发输入与触发中和反事实输入的模型输出，来衡量触发词对目标行为的贡献，从而以更少的投毒样本攻击预训练代码模型。在三个 CodeXGLUE 任务和五个触发词家族上，TNCS 在极低投毒比例下取得比基线更高的攻击成功率，且不损害干净任务性能。它是唯一对所有触发词家族都有效的方法，所选投毒集还能迁移到不匹配的受害者模型。
arXiv 论文提出 RIVER 框架，将多智能体 LLM 交互的输出分解为原子声明，从收敛、探索、保留三个维度评估信息动态。研究在 40 个新闻生成受控案例上评估五种交互策略，发现反复汇聚式交互促进收敛但缩小信息空间，分布式接力则产生更广、共享更少的信息。结果表明集体信息动态更适合用信息流机制而非下游性能来解释。
研究者提出 LongVideo 数据集与 4DMemoryBench 基准，用于评测长时程时空推理。LongVideo 包含约 900 小时视频和 5,000 多道人工审核问题；4DMemory Harness 集成 4 项互补技能、22+ 专用工具模型和模型专属 RAG 系统。评测 13 个领先模型发现，独立基础模型难以胜任长时程任务，而 Harness 使所有模型提升超 50%，且同一模型在 4DMemoryBench 上比较早基准下降超 10%。
腾讯推出 TGR-EvoDAG，一个面向生成式推荐（GR）的多智能体代码演化框架，将代码演化建模为 DAG 以维护多条演化分支并合并互补创新。该框架引入阶段感知成本规划与主动下游协同适配，在 Amazon 公开数据集上离线指标最高提升 37.4%，Agent4Rec 模拟用户满意度提升 19.7%。在腾讯大规模商业媒体平台部署中，演化后的 GR 离线 Hit@1 相对提升 12.16%，线上 CTR 统计显著提升 0.40%。
ChoreoStudio 是一个音乐驱动群舞生成框架，将编舞规划显式化：音乐解耦器提取帧级节奏与段级结构特征，冻结的 omni-modal 模型充当编剧生成全局语义描述，Director 则输出队形选择、切换时机与舞者分配三项耦合决策。在 AIOZ-GDance 上，ChoreoStudio 在动作质量、群组组织与队形动态方面达到 SOTA。