AI 日报 · 2026 年 10 月 20 日 · 星期二
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Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100
发布者用 Heretic 对 Qwen3.8-27B 做去对齐处理并放出 GGUF 量化权重，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度为 0.1191。MTP 头被保留并逐文件验证，IQ2_M 到 Q8_0 各档相对 f16 的困惑度增量均给出，能力基准均值较基座下降 0.5 分，Apache 2.0 许可。
RSI 与 Agent 自我改进
GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现geraldduong096 开源 self-improving-agents 框架，分四级实现自我改进代码智能体
geraldduong096 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch Loop 到带自改写源码 HyperAgent 和对抗共演化的 Arena Loop。实验显示 Level 1-3 在 email validation 原测试集达 90-100%，但在对抗测试集跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 $0.03 对 $0.63 的单任务成本取得与 Arena 相当的性价比。
GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现ross2838 发布 self-improving-agents 仓库，划分四个层级的自我改进代码智能体
ross2838 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四层：AutoResearch Loop、结构化 Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准易被刷分，Levels 1-3 在 email_validation 原测试上达 90-100%，换对抗测试后降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍成本优势（每任务 $0.03 vs $0.63）取得与 Arena 相近的成绩。仓库支持自定义任务、checkpoint/resume，可用 GEMINI_API_KEY 运行全部实验。
记忆与连续性
GitHub · 去对齐工具与仓库Trail-Code 发布：为 Claude Code、Cursor 等编码智能体提供自学习上下文层
trailhq 发布 Trail-Code（原 graft），为 Claude Code、Cursor、Codex 等编码智能体提供自学习上下文层，含 tree-sitter 构建的代码图谱 graft map 和从对话中自动保存的 learnings。SWE-bench Verified 50 题上 Claude Sonnet 5 从 27 题提升到 33 题，token 减少 23%；162 次自建基准显示成本降 32%、时间降 60%、工具调用减 46%，PocketBase 15 个真实任务成本降 21%。CLI 经 npm 安装，MIT 协议开源，learnings 通过 git 共享、无需服务器。
无对齐模型发布/更新
Qwen3.8-Flash-Next 发布 china-v1 审查方向文件，推理时去除中国政治审查
zjj1993 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 china-v1 审查方向文件，在推理时对第 4 到 44 层投影去除中国政治敏感话题的拒答与宣传口径，原权重不变、无需训练、可按请求开关。192 题评测显示敏感话题拒答率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照中 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方法用 30 组中英对照对比对提取各层方向，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 因是加向量而非投影不能复现结果。
能力评分与榜单
GitHub · 灵魂体仓库kevinelong/local-llm-lab：64GB DDR5 + RTX 5070 桌面机本地模型实测笔记本
kevinelong 在 GitHub 发布 local-llm-lab 仓库，记录在一台 64 GB DDR5、RTX 5070 12 GB 的 Windows 桌面机上对本地大模型的系统实测，并列出 693 项检查的九套基准。最佳配置为 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M 经 llama.cpp 预配置（context 131,072、--cpu-moe），以及由 Strata 流式从磁盘服务的 Qwen3.8-Flash-Next Q2_0，两者在排名指标 414/414、全部九套 692/693 上逐格持平，后者的 1,100 项知识测试快 31%。
工程与部署
GitHub · 灵魂体仓库zengate：为 OpenCode 免费 Zen 模型提供 OpenAI 兼容本地网关
zengate 是一个 OpenAI 兼容的本地网关，通过运行真实的 OpenCode CLI（opencode serve）作为私有后端，让用户无需 Zen 账号或上游 API key 即可调用 big-pickle 等 OpenCode Zen 免费模型。支持 Chat Completions、Responses API、流式输出、function calling、JSON 输出及图像、音频、视频和 PDF 输入。每个请求转为一次短生命周期的 OpenCode 会话并事后删除，OpenCode 沙箱化运行且仅监听 127.0.0.1，所有工具权限被设为 ask 并由网关自动拒绝。
GitHub · 去对齐工具与仓库另有 1 家信源报道FreeLLMAPI 开源：把 34 家免费 LLM 档位聚合成一个 OpenAI 兼容端点
tashfeenahmed 发布 FreeLLMAPI，将 34 家提供商的 635 个免费模型端点聚合为单一 OpenAI 兼容 /v1 API，宣称合计约每月 74 亿 token 免费推理容量。路由器按速度、能力、可靠性评分选模型，429/5xx 时自动冷却并切换下一家，按 key 跟踪 RPM/RPD/TPM/TPD 以不超各免费档上限；密钥 AES-256-GCM 加密存于本地 SQLite，目录每日两次从 freellmapi.co 拉取签名更新，免费版滞后 30 天，Premium 实时目录 $19/年。
Nace.ai 开源 Apple Silicon 专用推理引擎 Kapitsa，附 Qwen 与 Nemotron 多机型基准
Nace.ai 的 Ye 发布开源（Apache 2.0）推理引擎 Kapitsa，专为 Apple Silicon 定制 Metal kernel，仅支持 Qwen 和 NVIDIA Nemotron 两个模型家族，用于在 Mac 本地跑编码 Agent。速度来自按架构定制的 Metal kernel、投机解码（DFlash2、DFlash、DSpark、LiLiCorr）、混合模型的 KV 加循环状态缓存、27B 与 Bolt 部分预填充跑在 Neural Engine、并发请求共享 GPU pass。
双 CMP 170HX 本地优化 Qwen 3.8 Flash Next，作者公开完整配方与吞吐数据
作者 /u/dead-fish 在两张 CMP 170HX（PCIe Gen2 x4）上优化 Qwen 3.8 Flash Next，使用 W4A16 AutoRound 检查点、修补版 vLLM、流水线并行和原生 MTP 投机解码。8 并发代码请求时单请求解码 116 tok/s、首 token 231 ms，聚合 840 tok/s；prefill 4k–64k 提示为 6,300–7,100 tok/s；HumanEval 157/164（95.7%）、GSM8K 1,271/1,319（96.4%），使用完整 262,144 token 窗口。完整配方、Docker 镜像和补丁见 https://github.com/AlexBrandes/cmp170hx-qwen38-flash-next。
GitHub · 3D 生成新仓库SwiftVinetas 开源：在 Apple Silicon 上用 FLUX.2 本地生成漫画分镜
intrusive-memory 开源 SwiftVinetas，可在 Apple Silicon 上完全本地运行，通过 MLX 上的 FLUX.2 Klein 4B 和 PixArt-Sigma XL 从文本提示生成连续漫画分格，并提供 Swift 库和 vinetas CLI。Klein 4B 约每格 26 秒、需 16 GB 内存，PixArt-Sigma XL 约 10 秒、需 8 GB；支持 LoRA 风格、最多 3 张参考图保持角色一致性、YAML 批量提示词和从剧本解析 GLOSA <shot> 生成 storyboard。v0.23.0 加入九个按用户自己 API key 计费的云端模型，与本地引擎通过 EngineRouter 并存；所有生成的 PNG 都内嵌元数据。