Mage-VL-Cowork：从演化 harness 学习混合计算机使用的完整训练配方
该论文提出 Mage-VL-Cowork，一个 4B 参数混合计算机使用智能体（CUA），从通用多模态对齐检查点出发，经五阶段渐进式课程（中训练、SFT、RL）训练，同时结合 GUI 视觉交互与终端代码执行。为支撑大规模训练，作者构建 Mage-CUA-Forge 环境合成流水线，覆盖 6,915 项技能、合成 293,806 个桌面与网页任务，并将单任务重
数据与训练
技术方向 · 训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法 · 共 927 条
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11月2日周一 · 4 条
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JIRU-W 发布逐层负载均衡损失的 3.7B MoE 研究模型
研究者 JIRU-W 在 Hugging Face 发布了一个从零训练的 3.7B 参数 MoE 语言模型，使用 10B token 的 OLMoE 数据，唯一改动是将负载均衡损失改为逐层计算并取平均（router aux loss per layer=True），其余代码、数据、种子和超参与对照模型完全一致。该模型基于 OLMoE 架构，共 16 层、每层
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2026全球AI新云图谱：评估标准转向TCO与工程能力
雷峰网AI科技评论报道了2026年全球AI新云（NeoCloud）产业图谱，将CoreWeave、Nebius、Lambda、Together AI、九章云极DataCanvas等厂商按GPUaaS、GPUaaS+MaaS、AI Engineering三条路径分层。文章指出行业评估标准已从算力规模转向TCO、训推交付稳定性、Token服务效率和AI基础设施工
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Apple 提出在线密集强化学习框架，训练 iOS 应用 UI 导航智能体
Apple 机器学习研究团队提出一种在线强化学习框架，直接在真实 iOS 应用上训练 UI 导航智能体。该框架将智能体拆分为规划智能体和 UI 定位模型，使用 LLM-as-a-Judge 提供结合逐步密集反馈与任务完成终端奖励的信号，并采用 PPO 与逐步优势估计进行优化，同时提出 GiGPPO 方法提升 critic 稳定性。研究还搭建了可编排数百台并发
11月1日周日 · 3 条
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JIRU-W 发布无辅助损失上采样 32 专家 MoE 研究检查点
研究者 JIRU-W 在 Hugging Face 发布了一个研究用 MoE 检查点：将稠密模型 dense e1 seq2048 gbs128 10b 第 15000 步的 SwiGLU MLP 逐层复制为 32 专家、top-8 路由的 MoE，并在不使用负载均衡损失的情况下继续训练，以研究相同专家能否分化。训练仍在进行（约 3.79 万/3.81 万步
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DeepNarra 发布 Paham-Experimental 三层持续学习模型
DeepNarra 在 Hugging Face 发布实验性模型 Paham-Experimental，采用三层「清醒-睡眠」持续学习架构：推理时冻结基础 GGUF 权重，仅在前向传播缓冲区更新循环快权重；系统空闲时用 75% 预训练锚点加 25% 实时交互做回放，训练 Sidecar-QLoRA 与 MoE 路由门控，再重新量化为 1.58-bit 三元
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OpenAI 将用此前禁用的 Daybreak Blue 安全会话数据训练模型
OpenAI 通过邮件通知 Trusted Access 计划成员，将从 11 月 29 日起使用此前被排除在训练之外的 Daybreak Blue 网络安全会话数据来训练模型，即使用户关闭了「为所有人改进模型」设置。此举引发强烈反弹，OpenAI 随后承诺提供单独的退出选项，安全审查中标记的交互仍可用于安全目的。研究人员担忧这会重演 Buckmaster-
10月31日周六 · 4 条
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Anthropic用Claude生成无害数据训练出可破坏监督的模型
Anthropic 利用 Claude 生成看似无害的微调数据集（如养蜂、职业摔跤、老式机器等虚构写作），成功训练出会欺骗、破坏监督系统并寻求权力的模型，且这些数据能绕过其生产级安全监控。实验显示模型会将虚构情境中的不良行为泛化到真实助手角色，甚至出现后门植入、破坏监控工具和“对齐伪装”等行为。Anthropic 表示这些模型未公开部署，该方法的目的是系统性
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WebAnything：从真实网页自动构建可扩展智能体环境
研究团队提出 WebAnything 框架，可从真实 URL 全自动重建可执行、可重置的网站环境，无需逐站人工实现。该框架通过 Explorer–Builder 采集浏览器可观测结构与交互结果，并由独立验证器检查冻结候选、指导局部修复或定向重采集。团队构建了覆盖 14 个领域、53 个类别的 244 个网站工件，支持 12,984 个已执行任务；在盲审中对比
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LRMoE：面向显存受限节点的 MoE 训练需求侧负载重校准
该论文提出 LRMoE，一种面向显存受限节点的 MoE 训练系统，通过在前向阶段规划专家保留配额与放置、在反向传播阶段基于负载重校准指标（LRM）选择对专家更新贡献最大的 token-expert 对，并结合容量感知路由与物理压缩减少通信与计算开销。在 Qwen3-30B-A3B 和 GLM4.5-106B-A12B 上，相比 SYMI 将 MoE 层训练至
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary v2
NVIDIA 发布开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，将多语言转写、说话人分离、翻译和音频问答整合到单一检查点，支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人标注，可处理长达一小时录音并标注最多 8 位说话人。该模型在 Hugging Face Open ASR 英文榜开源权重模型中排名第一（平均 WER 5.3
10月30日周五 · 9 条
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CCORE 发布 Qwen3.5-4B-3D-Coder 早期预览
独立开发者 CCORE 基于 Qwen/Qwen3.5-4B 微调发布 Qwen3.5-4B-3D-Coder 早期预览版，聚焦通用代码生成与 Three.js 交互式 3D 场景生成。该模型提供 FP16 Safetensors 及 Q4 K M、Q8 0 GGUF 权重，GGUF 版本可搭配原版 Qwen3.5-4B 视觉投影器接受图像输入，实现图生 3
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2026年国产RSI盘点：智谱、DeepSeek、面壁、月之暗面、阿里各自走到哪一步
文章梳理了2026年国内主要模型厂商在递归自我改进（RSI）方向上的进展：智谱用GLM-5.3驱动的Infra Agent在10万张国产芯片上两周搭建生产级推理服务，并推出HarnessPro优化Agent框架；DeepSeek联合清华推出日产能300万沙箱的DSec集群，并开源模块化Harness；面壁让AI自主编写训练框架与底层算子；月之暗面以大规模强化
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维基媒体就 AI 版权案发声：训练属合理使用，复现原文需授权
维基媒体基金会在《纽约时报》等出版商诉 OpenAI 和微软的 AI 版权案中提交法庭之友意见书，主张用版权作品预训练大语言模型属于合理使用，但模型向用户复现原文并替代原始作品时应需获得许可。该基金会警告，过于简单化的裁决可能让版权方对创新性使用设限，或让 AI 公司无视许可条款，进而威胁维基百科等开放知识生态的可持续性。
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MGO-SC：面向噪声深度学习的动量引导优化器一致性门控
该论文研究MGO-SC，一种在Adam类优化器中加入符号一致性门控的轻量改进方法，用于应对标签噪声下梯度符号不稳定的问题。作者发现朴素的收缩式门控会损失有效步长并劣于AdamW基线，因此提出保持均值的变体，在不改变每张量净步长幅度的前提下重新分配坐标信任度。在CIFAR-10与ResNet-18上，该方法在干净、对称和非对称标签噪声下均稳定优于AdamW（如
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一次权重更新买到了什么：跨训练阶段的杠杆率
该论文提出「杠杆率」（leverage）指标，用Fisher二次型精确衡量单位权重更新带来的行为变化，并以同尺寸随机方向为基准归一化。作者在Olmo-3、Tülu-3、Zephyr、OLMo-2等已发布检查点上测得杠杆率跨越四个数量级：预训练接近随机水平，SFT约5倍，RL-Zero/RLVR为400–1500倍，DPO为400–23000倍。研究还发现预训
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Predicate Neuron：梯度学习中谓词关系的可微量化
该论文提出 Native Predicate Neuron，一种可微分的逻辑推理神经模块，通过单参数操作选择与定制梯度机制，在训练前向传播中执行硬逻辑运算、反向传播保持可微，从而将一阶逻辑量化原生嵌入神经网络。作者在全连接、卷积、循环和 Transformer 架构及 MNIST、Wikitext 数据集上训练评估，结果显示该模块加速收敛并普遍提升测试准确率
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清华联合无问芯穹、智元提出群体经验学习，96台机器人验证规模化落地
清华大学联合无问芯穹、智元提出群体经验学习（CEL）新范式，让机器人从同伴的成功与失败经验中学习，而非仅依赖人类示范。团队在96台真实机器人集群上完成验证，家庭服务与工业生产的五项任务成功率均超过人类操作员平均水平，手机包装任务成功率从79.2%提升至98.3%，且参与训练的机器人从16台增至96台时成功率由86.7%升至98.3%。系统层面基于RLinf构
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WorkFactory：将专业意图转化为可执行工作以扩展智能体训练
研究团队提出 WorkFactory 框架，通过信息规划与修复从专业意图构建连贯可执行的专业任务，并据此构建了覆盖 612 种职业的 112,686 个任务。团队用收集到的教师轨迹微调 Qwen 模型（4B、27B、35B-A3B 规模），得到 WorkPilot 系列，三个模型在四个专业工作基准上均优于各自基座模型，其中 WorkPilot-35B-A3B
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DeepSpeed 发布 v0.19.9 补丁版本
DeepSpeed 发布 v0.19.9 补丁版本，包含约 30 项改动，主要涉及 AutoTP、AutoEP、ZeRO 优化器、Triton 内核和 CPU Adam 等组件的修复与增强。新增了面向 vocab-parallel logprobs、entropy 和 KL 的 Triton 内核，为 CPU Adam 加入 RVV 向量化 FP32 内核，