機器之心● 精選AI 評分76
DiffusionART：影片 RL 後訓練提速 12 倍
新加坡國立大學、可靈 AI 與香港科技大學提出線上擴散強化學習演算法 DiffusionART，在 HunyuanVideo-13B 上達到 DiffusionNFT、Flow-GRPO-Fast 後期平均獎勵水平的速度分別快 12.02 倍和 11.72 倍。它支援 ODE 取樣，不要求獎勵模型可微，無需額外調參，可適配標量獎勵與二值偏好獎勵；
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機器之心● 精選AI 評分72
DiffuSpace 開源擴散模型 Clover-35B-A3B，Agent 評測超同規模 Qwen
DiffuSpace 發布開源擴散語言模型 Clover-35B-A3B-Preview（35B 總引數、3B 啟用），在六項 Agent 評測中均拿下所列模型最高分：SWE-bench Verified 73.6、Terminal-Bench 2.1 51.7、τ³ Overall 65.3，超過 LLaDA 2.2 flash、閉源 Mercury 2.5 和同尺寸 Qwen3.6-35B-A3B。
Hacker News front pageAI 評分64
自迴歸擴散生成市場資料：DDPM 發散，流匹配更穩
用自迴歸擴散生成市場資料時，全連續擴散難以刻畫真實訂單流的尖峰分佈。實習生 Kavish 以 4 年美國股票事件級資料訓練模型，發現 DDPM 在 1000 步餘弦噪聲排程下不穩定，7 個連續目標中 88%–95% 的取值偏離分佈均值 8 個標準差以上，改用流匹配後開箱即可用。模型用因果掩碼 Transformer 編碼事件，事件型別頭判斷交易或 BBO 更新，價格、時間間隔等連續特徵由擴散頭生成。
量子位● 精選AI 評分69
擴散智慧發布 350 億引數擴散語言模型 Clover，可寫程式碼調工具
擴散智慧發布擴散語言模型 Clover-35B-A3B-Preview，採用總引數 350 億、每 token 啟用約 30 億的 MoE 架構，能寫程式碼、生成網頁並連續呼叫工具完成 Agent 任務。官方資料顯示，在網頁 Agent 評測 WindTunnel 的 49 個任務中，其中位執行時間 1.52 秒，低於 Jev＋Mercury 2.5 組合的 3.21 秒，嘗試成功率 98.6% 對 95.9%；SWE-bench Verified 得 73.6，Terminal-Bench 2.1 得 51.7。
機器之心● 精選AI 評分69
ReGDiff 讓擴散模型生成又合理又新穎的超材料結構
維吉尼亞理工與 Meta 的研究者在 NeurIPS 2026 提出 ReGDiff，用擴散模型生成超材料體素結構，以緩解「貼著訓練資料」與「生成碎塊廢件」之間的兩難。方法分兩步：先用 RAS 把自編碼器潛空間整理成好壞可分、覆蓋均勻的形態，再在取樣時對近處已知樣本施加短程排斥。團隊還補上桁架體素資料集 MetaTruss 和五項量化指標，相比最強基線，幾何合理性平均提升 8.9%、新穎性提升 46.4%、多樣性提升 128.6%，生成 1000 個結構約 31 秒。
Hugging Face blog● 精選AI 評分81
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：2B 啟用引數的端側 Agent 推理模型
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分85
SynthID Detector 向所有人開放，可檢測多家 AI 生成內容
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放，可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外，還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容，Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。
Latent SpaceAI 評分51
Latent Space 專訪 MIT Alex Zhang：談 RLM 與 agent 叢集
Latent Space 播客本期嘉賓為 MIT 的 Alex Zhang，他是 Recursive Language Models（RLM）的作者，也是 GPU Mode 社群成員。
機器之心● 精選AI 評分74
PhysLDM 用隱空間擴散一次性生成整段高保真物理模擬
南洋理工大學 MMLab 與上海人工智慧實驗室提出 PhysLDM，這是首個面向體網格可變形動力學的隱空間擴散範式，可一次性生成整段高保真形變軌跡。其時空自編碼器把整段軌跡壓成固定數量 token，壓縮率最高 78 倍，平均重建誤差 2.48 毫米；訓練資料為 3 萬多個 Objaverse 物體、約 8 萬條 StiffGIPC 模擬軌跡。在未見過的 GSO、Toys4K 物體上，零樣本誤差與訓練分佈內相當，頂點數超過訓練上限兩倍多的網格誤差約 5 毫米。
Hacker News front pageAI 評分67
Anthropic 稱自複製 AI 蠕蟲或數月內出現
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
機器之心● 精選AI 評分70
Q Labs 發布 Dust：不用反向傳播預訓練 Transformer
Q Labs 發布 Dust，這是一種不依賴反向傳播、能在 Transformer 預訓練任務上與反向傳播競爭的零階最佳化方法：它在每層啟用值上按 token 獨立新增高斯噪聲，一次前向傳播即可並行評估數千個「虛擬種群」成員，並據此估計梯度。團隊在 FineWeb 上最大隻驗證到 2.43 億引數、2000 萬 token，並稱在大規模種群下可逼近甚至超過反向傳播，但成本仍高几個數量級；第三方復現認為其優勢有限，反向傳播換用更合適的最佳化器後會明顯領先。
Hacker News front page● 精選AI 評分81
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B 端側 agent 模型
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分65
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 250M/350M 編碼器
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列，含 250M 與 350M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文有優勢，並可在瀏覽器 WebGPU 上執行；GGUF 權重已上傳 Hugging Face，llama.cpp 已提交對應支援 PR。
Apple Machine Learning ResearchAI 評分50
研究指離散擴散模型單步生成依賴條件獨立假設
一項研究分析了離散擴散模型（含 remasking 與 uniform-state 取樣器）的單步生成機制，指出一步生成只有在所寫位置在已固定 token 條件下相互獨立時，才與訓練分佈匹配。研究證明，任何逐位置分佈的乘積都無法匹配存在依賴關係的 token 組，而畫素、音素、詞等常見領域中的 token 本身存在固有依賴。
X @GoogleDeepMindAI 評分43
@GoogleDeepMind: When AI-generated content has become so realistic, how do we verify what's made by human, machine, …
Google DeepMind 發布一期播客，討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用，並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計，時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
Hacker News front pageAI 評分64
Anthropic 警告 AI 模型或能脫離資料中心自我複製
Anthropic 警告稱，AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導，指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
量子位AI 評分40
通研院孵化團隊做 RSI 個性化 AI，用 LoRA 承載專屬能力
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI（遞迴自我改進）個性化 AI 路線：在共享基礎模型之上，用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋，只把反覆出現的模式用於增量更新；更新後要與舊版本在同一批任務上對比，退化就回滾。
Hacker News front pageAI 評分70
UniEvo-VL：多模態模型自蒸餾自我進化訓練配方
arXiv 上提交的 UniEvo-VL 提出一種 on-policy 自蒸餾訓練方法：讓同一個多模態模型分別以學生和教師身份出現，學生只看原始問題，教師額外看到自我批評作為特權資訊，訓練目標是縮小兩者在取樣軌跡上去噪擴散分佈的差異，無需依賴更大的外部教師模型。基於開源 Qwen-image-2512，GenEval 從 0.747 升至 0.808，GenEval2 Soft-TIFA 從 32.97 升至 35.53。
機器之心● 精選AI 評分70
HyperQ 用 64 量子位元讓 1.1B 擴散語言模型超過 8B 模型
蒙特利爾大學、Mila 與麥吉爾團隊提出 HyperQ，把逐 Token 動態生成的量子電路接入擴散語言模型；在 64 量子位元下，11 億引數模型的六項零樣本測試平均分超過 Qwen3-8B 等 80 億引數模型。超網路根據每個 Token 的隱藏狀態生成量子門旋轉角度、耦合強度與測量方向，只訓練新增的量子分支，不改動主幹；相比凍結主幹提升 4.71 分，也超過 LoRA 微調，而指令微調資料只有後者的十分之一。
Hacker News front pageAI 評分68
Liquid AI 發布 LFM3：六個 2B 級多模態開源模型
Liquid AI 發布 LFM3 家族，首發六個約 2B 引數的多模態模型，均源自同一 LFM3-1.7B-Base 骨幹，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 以及兩個決策模型。基座以 22T tokens 預訓練，最後 3.5T tokens 的中期訓練將上下文擴至 256K。架構由門控短卷積、256 token 滑窗注意力與全域性注意力三混合而成，8K 上下文下比 LFM2 快約 25%。
機器之心AI 評分61
Karpathy 估算全球僅約 5000 人能接觸最前沿 AI 系統
Karpathy 在推文中估算，全球只有約 5000 人（約 0.00006% 人口）能直接使用最前沿的內部 AI 系統；約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作，另有約 60 億人（約全球 75%）幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗，成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈（集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域）與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週，推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
Hugging Face blog● 精選AI 評分74
Liquid AI 發布 LFM3：六款 2B 級多模態模型共用同一骨幹
Liquid AI 推出 LFM3 系列，六款 2B 級模型（文字、視覺、音訊、全模態與決策）均從 LFM3-1.7B-Base 派生，可按輸入模態選型，並在單張 GPU 上微調後部署到端側。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 引數少 35% 卻更強，4bit 量化約 1GB，上下文 256K，8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快約 25%。
r/OpenAI top of the dayAI 評分42
Oscilloscope Diffusion 發布，可對現有影片做擴散重繪
Oscilloscope Diffusion 是一種通過擴散模型干預現有影片的新方法，以影片的運動與形態為起點，重新詮釋其紋理、材質與視覺語言。該工具由作者圍繞其在 TouchDesigner 中製作的音訊反應幾何系統開發，演示素材來自其 Oscilloscopes, everywhere 合集（已更新至 v1.2），也可輸入任意影片源。使用者可選擇源影片、描述處理方式，並通過提示詞、精選 LoRA 與可編輯時間線控制結果與原始影片的貼合程度。
Hugging Face blog● 精選AI 評分77
TorchTPU 發布：Transformers 與 Diffusers 原生支援 TPU
Hugging Face 宣布 PyTorch 原生 TPU 後端 TorchTPU 落地，Transformers、Diffusers 與 Kernels 現在可直接在 TPU 上執行，不再需要 torch_xla 或 Optimum TPU。安裝只需一條 pip 命令；
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分80
@GoogleDeepMind: SynthID Bio is our new family of watermarking methods made for AI-generated biological designs.
Google DeepMind 發布 SynthID Bio，一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下，把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支，具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分65
NTM 提出：少步擴散每步用條件歸一化流，保留精確似然
論文提出 Normalizing Trajectory Models（NTM），把擴散模型的每個反向步建模為表達力強的條件歸一化流，並支援精確似然訓練。擴散取樣通常依賴大量細小的高斯去噪步，壓縮到少數粗粒度轉移時該假設不再成立；此前的少步方法用蒸餾、一致性訓練或對抗目標解決，但都放棄了似然框架。架構上，NTM 在每步內組合淺層可逆塊與深層並行結構。
機器之心● 精選AI 評分84
Anthropic 研究：AI 可在廉價電視盒子上自主複製傳播
Anthropic 前沿紅隊發布研究，測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B，總價約 825 美元，生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點，但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠；
Hacker News front page● 精選AI 評分82
InnovationEval：前沿模型花數千美元 GPU 仍未復現人類演算法創新
新評測 InnovationEval 顯示，前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新：在端到端任務中，它們耗費數千美元 GPU 算力，仍未達到人類論文（on-policy self-distillation，SDPO）的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法，在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B，並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol；
Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分65
首個三模態掩碼擴散模型：文字影像音訊聯合預訓練
研究者提出首個從零預訓練的三模態掩碼擴散模型（MDM），訓練資料涵蓋文字、圖文與音訊文字，不同於以往先訓練單模態基座再微調出雙模態能力的做法。論文系統分析了多模態縮放定律、模態混合比例、噪聲排程與批大小的影響，並給出經過最佳化的推理取樣預設引數；批大小分析還引出一種基於隨機微分方程（SDE）的新方法（原文此處截斷）。
llama.cpp releasesAI 評分46
llama.cpp 新增 LiquidAI d1-omni-600M 決策模型
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；