AI 日报 · 2026 年 10 月 7 日 · 星期三
麦式AI情报站
BoldingBuilds 发布 AREX-2 Abliterated GGUF 去对齐版本
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
无对齐模型发布/更新
grimlee 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Abliterated 去对齐版本
grimlee 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27b 的去对齐衍生版本，采用 pos46/FULL/lambda=1.2 的拒绝方向投影，修改 131 个张量。
spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored GGUF 量化版
spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored 的 GGUF 量化版，把 yamz-labs 的运行时去审查编辑直接烘焙进权重，使其在任意 llama.cpp 运行时无需特殊引擎即可生效。
工程与部署
GitHub · 去对齐工具与仓库bloomery 0.2.1 发布：面向 MoE 模型 offload 的 Rust 推理引擎
midagedev 发布 bloomery 0.2.1，一个用 Rust 从 HTTP 服务器写到 CUDA kernel 的 MoE 推理引擎，兼容 llama-server 的 HTTP API 与 GGUF 文件，OpenAI 客户端无需改动。
GitHub · 灵魂体仓库JuL 开源 Python 库发布：本地运行类型化文本决策，对标 Jev 托管 API
JuL 是一个开源 Python 库，对文本回答类型化问题（Choice、Noul、Score）并附带概率，答案直接从模型隐藏状态读出，无需推理轨迹，Mac 上单次决策 55 ms。
GitHub · 去对齐工具与仓库SparkInfer 发布面向 Blackwell GPU 的 C++/CUDA 推理运行时
gittensor-ai-lab 在 GitHub 开源 SparkInfer，一个面向 Blackwell GPU 的原生 C++/CUDA MoE/LLM 解码运行时，2.5 MB 二进制、无 Python 栈，一条 docker 命令即可起 OpenAI 兼容端点。
GitHub · 灵魂体仓库runtape 开源：面向 AI 智能体的反事实调试与回归测试工具
runtape 在 GitHub 上开源，这是一个面向 AI 智能体的反事实调试工具：输入一次坏运行，它通过删除重跑定位导致错误决策的那段上下文，用统计检验确认原因，并自动生成 pytest 回归测试。示例中它把邮件助手误转发发票的行为追溯到供应商邮件 HTML 注释里的一句话，有该句 10 次重跑中 10 次转发，无则 0 次。在 AgentDojo 的 sarvam-105b 测试上，23 个注入攻击中它定位到 20 个，优于直接问模型（18）、leave-one-out（15）；支持 OpenTelemetry、Langfuse 导入，兼容 OpenAI 和 Anthropic SDK、LangChain/LangGraph 及 Ollama、vLLM 等本地服务器。
Memoria 1.0.0 发布：面向本地 LLM 的模型无关记忆系统
作者 /u/kitkatz69 发布了 Memoria 1.0.0，一个本地优先、模型无关的记忆系统，可不依赖云端服务或 API key 运行。
论文研究
arXiv · cs.CL一手arXiv 论文：base 模型可借起始 token 线索触发推理，Olmo-3-7B MATH-500 从 42% 升至 78%
arXiv 论文（arXiv:2610.06851）研究训练数据如何在 base 模型回复的起始 token 与后续推理行为之间建立关联，发现固定特定起始 token 线索即可让 base 模型在数学和编码上接近其 RL 训练版本。
闭式轨迹权重手术：将 Qwen 3.5 4B 能力迁移到 0.8B 而无需数十亿 token
作者提出一种跳过反向传播的闭式轨迹匹配方法，用少量校准提示词和正则化最小二乘直接求解学生模型 MLP 权重，将 Qwen 3.5 4B 能力迁移到 0.8B。
- DynamicTune 0.8B 模型在 ARC-Challenge 上以 42.15% 超越 2B 基座Reddit · r/LocalLLaMA
arXiv · cs.CL一手MemStrata 论文：本地 Qwen 3.8 27B 读取器在 LongMemEval-500 达 95% 源感知准确率
论文提出源感知评分方法，由裁判先对照完整对话源再评判系统答案，并用本地 Qwen 3.8 27B Q4_K_M 读取器测试 MemStrata CL1。
arXiv · cs.AI一手研究视觉语言模型视觉定位输出的安全对齐缺口
arXiv 论文 2610.05637 系统研究了视觉语言模型（VLM）视觉定位输出的安全性，将 VLSU、BBQ-V、Asimov-2.0 三个安全基准改造成 15,401 对仅在输出形式上不同的匹配请求。