AI 日报 · 2026 年 11 月 6 日 · 星期五第 30 期AI 日报 · 2026 年 11 月 6 日 · 星期五
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oxpuppy635 发布 gemma-4-26B-A4B-it 无对齐版，686 条提示词拒绝率降至 0.7%
oxpuppy635 在 Hugging Face 发布 google/gemma-4-26B-A4B-it 的 uncensored 版本，移除拒绝行为后 mlabonne 100 条提示词的拒绝数从 98 降到 1。方法是在密集通路（o_proj 与共享 mlp.down_proj）上做保持范数的双向投影消融，并对每层全部 128 个 MoE 专家 down_proj 切片逐个应用 Expert-Granular Abliteration；仅密集消融时拒绝率仍为 29/100，加入 EGA 后降至 3/100。在 4 个独立数据集共 686 条提示词上验证拒绝率为 5/686（0.7%），KL 散度 0.09，无害回答长度比约 1.01，质量无明显退化，完整代码与复现脚本已开源。
无对齐模型发布/更新
AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐 GSQ-RCO 量化版，拒绝率降至 0%
AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017（763B，384 experts）的 Uncensored GSQ-RCO GGUF 量化版，将 DeepSeek 的拒绝方向从稠密残差写入张量中投影移除，拒绝编辑强度 2.0。IQ2_XXS/IQ2_XS/IQ1_M 各档 JailbreakBench 从约 85–89% 降至 0.0%，KL 约 0.02，MMLU-500 与原量化差距约 1 分以内；GPQA-Diamond 持平 83.3%，AIME25 76.7%→80.0%。
LiquidAI LFM3-1.7B 去 refusal 版 GGUF 发布，拒绝率从 87% 降到约 3%
orcarouter 在 Hugging Face 发布 LiquidAI/LFM3-1.7B 的 abliterated 版本 GGUF，用 diff-of-means 在 BF16 权重中移除一个 refusal direction，有害提示词拒绝率从 87.3% 降到平均 2.8%，GSM8K 和 CMMLU 不变，MMLU 降 3.3 pp。提供 BF16、Mix-8bit（1.84 GB）和 Mix-4bit（1.10 GB）三种构建，混合精度量化在相同文件大小下 KLD 比 Q8_0 低 24%、比 Q4_K_M 低 16%，量化后各构建在 JailbreakBench 上拒绝率为 0%，与 BF16 一致。需 llama.cpp PR #31252 或更新版本，仅供可解释性与安全研究等合法用途。
开源模型发布/更新
NVIDIA 发布 Cosmos 3 四个开放权重模型，用于交互式世界仿真
NVIDIA 在 Cosmos 世界模型平台下新增四个 Cosmos 3 开放权重 checkpoint，均为 Cosmos 3 Nano 的后训练版本，含 16B 可训练参数，采用 OpenMDW1.1 许可允许商用与非商用。四个模型分别覆盖多视角自动驾驶数据生成、同步相机与 LiDAR 流式仿真、把物理仿真器控制转成逼真视频，以及从双臂机器人动作预测视频。原文同时给出四阶段训练配方，从双向适配、teacher forcing、一致性蒸馏到 self-forcing，并说明推理需 Linux、NVIDIA GPU、Docker 与 NVIDIA Container Toolkit。
工程与部署
Delta Inference Engine v0.93 更新：单卡 RTX 3090 本地跑 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，64 GB 内存可用、首 token 快约 40%
/u/musicurgy 发布 Delta Inference Engine v0.93，在单张 RTX 3090 24 GB 加 192 GB 内存上以 41 tok/s 运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，新增 64/96/128 GB 内存档位支持、Unsloth 量化全速直读 Engram 表、EXL3、基础多 GPU 和 GitHub Actions 公开 CI。99 题自建基准上 UD-IQ2_XXS 得 57 分，距完整模型 API 的 59 分仅 2 分，比上一版 ds4 Q2 的 52 分提高，且整体少用 11% token；约 180 token 提示词的首 token 时间从约 3.8 s 降到 2.3 s。
GitHub · 去对齐工具与仓库FlashAgent v1.0.0 发布：面向本地模型的终端编码智能体
FlashAgent v1.0.0（另有 Beta b700）发布，是一个为本地模型打造的终端编码智能体，单个 19 MB 原生二进制可自动发现 LM Studio、Ollama、llama.cpp、vLLM 等服务器已加载的模型并读取上下文窗口与推理预设。它内置 flashagent --tool-test 检查模型能否真正驱动工具，20 个场景中 15 个测单轮工具调用、5 个测子智能体委托；qwen3.6-35b 在旧版 8 场景测试得 8/8，b450 起对小模型增加工具调用提示与 JSON 修复后 qwen3:1.7b 从 5/8 提升到 8/8。
GitHub · 3D 生成新仓库shaharsha 开源 24 个生产级 Claude Code Agent Skills
shaharsha 发布开源仓库 claude-skills，包含 24 个生产级 Agent Skills，MIT 许可，支持 Claude Code、claude.ai、Codex、Cursor 等任何读取 SKILL.md 格式的工具。技能覆盖 Google Docs/Slides/Sheets 同步、品牌系统与图像生成、技术设计文档、提示词工程、视频制作等，可通过 /plugin install 整包或按 documents-and-decks、brand-and-visuals 等六个子包安装，多个技能间有明确组合调用关系。
GitHub · 3D 生成新仓库Meshwire 发布面向 Blender 的独立 MCP 服务器，218 个工具中 185 个在双版本实测可用
Meshwire 是一个独立的 Blender MCP 服务器，可从 Claude Desktop、Claude Code、Codex CLI 等 MCP 客户端通过 stdio 加本地 TCP 端口 9876 控制 Blender，覆盖建模、材质、雕刻、动画、渲染、几何节点、绑骨、物理等场景。每个 PR 在 Blender 4.5 LTS 和 5.2 LTS 中实测，218 个工具中 185 个在两个版本均可用，31 个因需 GUI、网络或前置调用无法无头测试，2 个已知失败。
论文研究
Hugging Face 发布 MoE 训练手册：用 Megatron-LM 逐项设置训练 Mixture-of-Experts 模型
Hugging Face 的 lvwerra 发布 MoE 训练手册，面向已训练过 dense 模型、想转向 MoE 的读者。第 2 章是 Megatron-LM runbook（硬件测试、构建镜像、dense baseline、单节点首个 MoE 并对比 baseline），第 3 章拆解 MoE 层的 router、routing、load balancing、experts 等并逐项给出代码、建议和前沿 MoE 的选择，第 4 章覆盖 serving 与 RL；第 3、4 章无需 GPU。经验来自在 CSCS Alps 集群约 800k GH200 GPU-hours 的训练，同时发布了含 55 张图的 gallery、脚本和推荐参数汇总。
arXiv · cs.AI一手arXiv 论文：ARC-AGI-2 上开源模型的训练与校准数据研究
一篇 arXiv 论文（https://arxiv.org/abs/2611.06827v1）研究了哪些训练与校准数据能帮助三个开源模型在离线、四张 L4 GPU、至多 12 小时约束下解 ARC-AGI-2 任务，报告了 120 个隐藏半私有任务上的 189 次运行。对 NVARC Qwen3-4B 网格模型，作者构建了 12,000 条可执行规则和 95,993 个任务的语料，用 1,920 条真实任务记录继续微调后半私有分数从 28.96 升到 33.06（五次运行均值，最好 34.86），而合成任务微调未能超越真实任务模型。
arXiv · cs.AI一手HALO：基于仿真合成数据的感知型人形机器人运动系统
论文提出 HALO，一个通过在千个程序化生成的虚拟住宅中合成视觉-语言-动作数据来训练人形机器人自主能力的系统，数据规模随算力而非人工时间扩展。HALO 学会坐椅子、导航到指定物体、侧身穿过半开的门、在桌下蹲行爬行、推箱子等技能，并可组合完成长时程任务；训练全程未接触真实住宅，零样本迁移到物理世界后，在六个未建图的真实环境中完成 360 次试验，成功率达 91%。