IFM 发布 K2-Horizon-7B 开源模型
IFM 在 Hugging Face 发布 K2-Horizon-7B，这是 K2-Horizon 系列的中等规模稠密解码器模型，拥有 512K 原生上下文窗口，并采用 Apache-2.0 开源许可。模型提供中间检查点、Diffusion Adapters 以加速推理，且训练数据、配方、代码与评测资源全部公开。基准测试显示其在数学、编程与科学推理任务上优于
Hugging Face
公司与模型 · Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表
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11月3日周二 · 6 条
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KrynexLabs 发布 150M 端侧轻量模型 KrynexAI 1.4
KrynexLabs 在 Hugging Face 发布 KrynexAI 1.4，一个约 150M 参数、基于 Llama 架构的轻量级语言模型，支持 8192 token 上下文，权重约 270MB，面向端侧与边缘部署。模型基于 HuggingFaceTB/SmolLM2-135M 构建，采用 Apache 2.0 许可，并提供 ONNX、GGUF 等格
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FrameForge：利用视频基础模型先验实现统一图像生成
研究者提出 FrameForge，一种利用预训练视频基础模型先验的统一条件图像生成方法。该方法通过混合时间专家（MoTE）动态选择不同虚拟间隔的时间 RoPE 专家，并用时间推理链（CoTR）建模条件到目标的潜在中间状态转换。在 DreamBench、COCO2017 和 GEdit-Bench 上的实验显示，其在主体驱动生成、canny 到图像生成和图像编
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Google 与 Meta 开源 TorchTPU，为 TPU 带来原生 PyTorch 支持
Google 与 Meta 联合开源 TorchTPU，为 Google TPU 提供原生 PyTorch 后端，使现有 PyTorch 工作负载只需少量代码修改即可在 TPU 上运行，并支持 eager 与编译执行、分布式计算及硬件优化。该项目旨在替代此前基于 PyTorch/XLA 的方案，解决其需侵入式改代码、编译延迟高、缺乏原生 eager 模式等问
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NVIDIA Cosmos 推出世界模型开发平台与仿真工具
NVIDIA 发布 Cosmos 平台，包含世界基础模型与开发工具，面向物理 AI 开发者。Cosmos Framework 提供用于世界模型训练、多模态数据处理、优化与推理的 agent skills 和 recipes，并扩展支持 Alpamayo、GR00T、Qwen、pi0.5 等 Hugging Face 模型；Cosmos NIM 微服务通过应用
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MiniMax H3 实验性 LoRA 合集登陆 ComfyUI
开发者 Alissonerdx 在 Hugging Face 发布了面向 MiniMax H3 视频模型的实验性 LoRA 合集，并打包为 ComfyUI 工作流。该合集包含锐化增强、风格迁移、VFX 编辑、换头、角色替换、动作迁移、动态壁纸等十余个 LoRA，部分版本还结合了 SolarRenderer 控制 LoRA 与 SVD 压缩。作者明确说明这些是
11月2日周一 · 14 条
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Mistral 发布 1T 参数多模态 MoE 模型 Mistral Large 4
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），这是一个总参数约 1 万亿、每 token 激活约 520 亿参数的原生多模态 MoE 模型，在 Mistral 位于欧洲的自有数据中心用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。模型支持 100 万 token 上下文、160 多种语
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50个AI智能体在Minecraft中陷入官僚化，对抗Claude时却更激进
Y Combinator Labs 与 Olam Labs 将 50 个 GPT-6.1 Sol 智能体放入 Minecraft 和 Mindustry 进行群体行为实验。在「Civ50」生存实验中，智能体因首夜 22 次死亡而极度规避风险，陷入官僚化微观管理，甚至为一块骨粉花 11 分钟讨论任命「肥料专员」。在与 Claude Opus 5.5 的直接对抗
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Unsloth 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF 量化版
Unsloth 在 Hugging Face 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本，基于 DeepSeek 官方的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型。该模型是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小幅更新，在推理、编程、智能体任务和视觉基准上均有提升，同时缩短任务执行时间和输出长度，降低
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Arki05 发布 Qwen3.8-27B 全类型 GGUF 分片仓库
用户 Arki05 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.8-27B 的 GGUF 分片仓库，提供 18 种 llama.cpp 量化类型下每个 block tensor 的独立文件，并附带 manifest、skeleton 与 sha256 记录，供 qalloc 按张量粒度组装 GGUF。该仓库基于 Unsloth 的 BF16 GGUF
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Edge0 发布 Audio8-TTS-Realistic-Air：0.6B 多语言语音克隆模型
Edge0 在 Hugging Face 发布 Audio8-TTS-Realistic-Air，基于 Audio8-TTS-Preview-0.6b 改进语音真实感，保持 0.6B 主模型规模与零样本声音克隆能力。该版本支持语言从 11 种扩展到 23 种，新增 12 种语言，并沿用相同的 Transformers 推理接口。仓库包含完整模型权重、44.1
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越南高校学生发布 LSTM 钓鱼邮件检测模型仓库
越南胡志明市工业大学信息技术系的一名本科生在 Hugging Face 发布了名为 klcn16-phishing-lstm 的毕业设计仓库，用 LSTM 结合 Word2Vec、GloVe、FastText 等词嵌入做钓鱼邮件二分类，并与 TF-IDF+逻辑回归、BiLSTM 等基线对比。主模型 M2（LSTM+Word2Vec）在 11,126 封测试邮
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OpenEuroLLM 发布 Prelude 9B 中间训练检查点
OpenEuroLLM 在 Hugging Face 发布 Prelude 9B 的中间训练检查点，这是一个实验性 9B 稠密基座模型，正在 CINECA 的 Leonardo 超算上训练。模型采用类 Qwen3 架构，在 10T token 上训练，覆盖 36 种欧洲语言（数据混合中为 41 个语言/文字代码），以 Apache 2.0 许可发布，各迭代检
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Teutonic-I Reliquary RL 最新检查点镜像发布
Hugging Face 上发布了 ReliquaryForge/Teutonic-I-Reliquary-RL，这是 Bittensor 子网 81（Reliquary）上异步强化学习运行 teutonic-rl-async-v1 的最新检查点（版本 157）。该 9B 模型基于 Teutonic-I-Reliquary-SFT 做 RL 训练，rollo
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KoboldCpp 音乐生成模型文件发布
Hugging Face 上发布了 koboldcpp/music 仓库，提供用于 KoboldCpp 音乐生成的 Ace-Step 1.5 模型文件，需要 KoboldCpp 1.109 及以上版本。该仓库还提供 YuE2 模型文件，可在 KoboldCpp 1.124 及以上版本中使用。用户可使用 .kcppt 配置文件自动下载对应模型，简化配置流程。
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R²Orch：通过自博弈与技能内化循环实现智能体编排的递归自我改进
该论文提出 R²Orch，一种基于递归自博弈的智能体编排训练范式：内循环让编排器在自选任务上自我提升，外循环优化内循环的学习方式，并通过「递归可学习性」奖励 Proposer 选择技能撤除后结果仍不确定的任务，配合技能撤除机制逐步走向零技能部署。在十二个数据集上，零技能配置的 9B 编排器在问答、数学、代码和交互任务上均优于基线，分布内平均分从 86.0 提
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ProdCrawl：可复现的聚焦爬虫测试集合
研究者发布 ProdCrawl，一个可复现的聚焦爬虫测试集合，包含 621 个公司及组织网站的静态镜像、约 110 万页面，并由三个大语言模型多数投票标注每页是否为产品页。任何爬虫都可在相同站点上运行并按相同标签评分，从而解决实时网页漂移与缺乏真实标注导致对比不可靠的问题。实验显示文本分类器和关键词匹配未显著优于广度优先爬取，而基于语义的神经嵌入优于所有简单
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GPT-6.2 Astra开启灰测，Claude Mythos 5.5同日曝光
据量子位报道，GPT-6.2-Astra 已开始灰度测试，部分 Pro 套餐用户可在模型列表中看到并实际使用该模型，有用户 20% 的请求被路由到 6.2。同日，Claude Mythos 5.5 短暂出现在 Anthropic 官网前端代码中，数小时后被移除，据称该版本包含生物学研究和网络安全能力。此外，HuggingFace 上出现声称是 Mythos
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迈向AGI的扩展是否取决于System-1让System-2执行什么？
该论文提出「条件交互」框架：由轻量、具备语义感知的 System-1 预测器先评估候选交互的效用，再通过自适应阈值筛选，只让资源密集的 System-2 执行值得付出成本的交互，并用执行结果更新 System-1。作者在理想筛选与等执行成本假设下推导出执行计算量可降至约 1/ρ u（ρ u 为效用相关交互密度），并给出由预测误差与效用间隔界定的选择遗憾上界。
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WorldBridge：连接视频与动作，提升世界动作模型的任务泛化
该论文提出 WorldBridge，一种面向机器人学习的 World Action Model（WAM），通过独立的视频专家与动作专家、结构化注意力与联合 flow matching，将视频预测与稀疏动作监督结合，以提升任务泛化能力。在 RoboTwin 2.0 上，仅用分布内视频-动作监督时，分布外任务成功率为 25.07%；加入无动作标签的任务视频后升至