AI 日报

Q6_K 量化下的 Qwen3.5-122B-A10B 表现真的很不错。 你认为我们会在某个时候看到更大的 MoE Gemma-4 或 Qwen3.6 吗?

为 LiteLLM 中的每个服务创建了独立的私有 API 密钥,并开始通过 Prometheus 记录使用情况以在 Grafana 中查看。令人惊讶的是,Frigate GenAI 摘要的 token 消耗增长得很快! 这个视图仅显示过去 6 小时的情况。

这可能有点天真，但如果我们剥离一个模型的图像处理/语音处理能力，能让它变得更小或更快吗？这甚至可能吗？在 MoE 和 dense 之间是否有差异？ 如果可能的话，为什么在流行模型上没有这样做

https://preview.redd.it/19qgxrcbx6yg1.png?width=1500&format=png&auto=webp&s=f690859d4e099d2fa88b40b0a188a377838942da 参见[详细结果](https://github.com/deepsweet/mlx-kld/tree/main/results)。

对于将 Qwen 27B 用于编码的开发商，Codex 风格：你们真实的看法是什么？ 就我而言，到目前为止表现相当不错。不总是惊艳，但老实说 GPT-5.5 有时也是如此。考虑到模型大小，它实际能力之强真是惊人。 尽管如此，我还不确定我会不会

对昨天帖子的后续跟进：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sy7srk/。评论者要求提供困惑度、KL散度、不对称 K/V 组合，以及一个 64K 数据点。昨晚运行了这些测试。同样的 M5 Max，同样的 Qwen 3.6-35B-A3B Q8，同样的 TheTom TurboQuant 分支（feature/turboquant-kv-cache）。 **Qua

大家好, 我一直在构建一个优先本地的桌面 PDF 阅读器,它可以朗读技术书籍并在阅读时高亮显示正在朗读的文本。 最初的动机非常实用:我阅读大量的编程和技术书籍,但许多出版商要么不提供音频版本

# Ling-2.6-1T：面向复杂任务的万亿参数综合旗舰模型 今天，我们非常高兴地开源来自 Ling 家族的 **Ling-2.6-1T**。 针对真实世界的复杂场景量身定制，这个万亿参数模型在推理效率、等方面引入了针对性的优化

大家好，我是 emozilla (u/emozilla)，Nous Research 的联合创始人兼 CTO。我们是 [Hermes Agent](https://hermes-agent.nousresearch.com) 的开发者。很高兴来到这里，与大家探讨本地模型、Hermes 或任何你们可能想问的问题！ 一些将会回答问题的 Nous 成员

参数量上看起来很不错 开放权重。修改的 MIT 许可 -> 需要付费许可证才能商业使用

https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B

[https://huggingface.co/unsloth/Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF) # Mistral Medium 3.5 128B Mistral Medium 3.5 是我们的首款旗舰合并模型。这是一个拥有 256k 上下文窗口的密集 128B 模型，能够处理指令遵循、推理等任务

让我们在家构建有史以来最大的 DGX Spark 集群。这将放入我的家庭实验室服务器机架，配备 2TB 统一内存。 • 16x Sparks • 1x 200Gbps FS 24 x 200Gb QSFP56 交换机 • 16x QSFP56 DAC 线缆 应该能在明天下午全部搭建完成，我该运行什么？

编译，编译，编译！ [https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp/pull/1698](https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp/pull/1698) 马上就会测试！ 编辑：您需要一个保留了 MTP 层的 GGUF。PR 创建者在这里制作了 Q3.6 27B 的 Q8_0 版本 GGUF - [https://huggingface

今日，2026（第十九届）北京国际车展正式启幕，小鹏集团携全明星产品矩阵重磅亮相，涵盖全新车型小鹏GX、2026款小鹏MONA M03、全新小鹏P7、2026款小鹏X9等多款热门新车，以及全新一代人形机器人IRON、陆地航母分体式飞行汽车，全面展示小鹏集团在物理AI矩阵的前沿成果与全场景布局。车展首日，小鹏集团举办了AI改变世界为主题的发布会。在此次发布会上，小鹏集团发布首份第二代VLA智驾报告，并宣布第二代VLA即将上线园区、地库漫游等能力，持续拓展全场景智能驾驶能力边界。同时，小鹏集团董事长CEO何小鹏重磅分享了小鹏GX在安全、底盘、空间、智驾等旗舰实力，以及昆仑云境全新双拼车色，以科技大成之作，传递小鹏品牌向上力量。小鹏发布首份第二代VLA智驾报告，智驾能力正成为

介绍 FlashQLA：基于 TileLang 构建的高性能线性注意力内核。 2-3× 前向加速。2× 反向加速。 💻 专为个人设备上的代理 AI 而构建。 关键见解： 1. 门驱动的自动卡内 CP。 2. 硬件友好的代数重构。 3. TileLan

无人零售行业规模最大的品牌丰e足食正在加速AI在业务中的落地应用。目前，其旗下运营着18万个无人零售柜，AI已深度参与管理、决策等多个环节。为进一步提升无人零售全链路的智能化水平，2026年4月，丰e足食母公司——深圳市丰宜科技集团股份有限公司（以下简称丰宜科技）与阿里云智能集团（以下简称阿里云）宣布达成AI全面合作。图注：阿里云智能集团和丰宜科技签约现场。双方正式签署大模型合作框架协议，围绕千问大模型在无人零售业务场景中的深度落地展开全方位合作，推动企业运营成本与效率的优化，并升级智能决策能力，共同探索通用人工智能在无人零售行业的应用标准。阿里云公共云事业部副总裁张翅、阿里云千问大模型业务总经理徐栋、丰宜科技CEO单新宁、丰宜科技COO朱涛等双方嘉宾出席了签约仪式，协议由阿里

4月24日北京车展，AUDI品牌第二款车型——奥迪E7X迎来全球首秀。新车定位智慧性能旗舰SUV，AI车载助手奥迪助手2.0搭载豆包大模型，实现更强大的语义理解、多轮对话、长期记忆及车控交互。行业首个生成式情感化语音，像真人一样感知并回应你的情绪，数万种可自定义的智舱场景模式，为用户私人定制每个出行瞬间。奥迪E7X全球首秀。豆包大模型为奥迪助手2.0带来行业首个生成式全情感化语音，让奥迪助手能呈现喜怒哀乐复杂的情感交互表达，像真人一样感知并回应你的情绪，连哄娃都不在话下。在高速行驶时语调简洁直接，让你更专注驾驶；夜间行驶时语调柔和低沉，营造舒适座舱氛围，让每一次互动都更有人情味。此前上市的AUDI首款量产车型——奥迪E5 Sportback也搭载了豆包大模型，火

奇瑞集团高端品牌星途3.0时代的开山之作——星途EX7于近日全球上市，并亮相北京车展。该车型定位性能豪华大五座SUV，在智能化方面与火山引擎合作，行业首发搭载豆包实时语音模型，基于S2S端到端语音架构，实现更加自然、连续、深度的人车对话体验。星途EX7的小奇畅聊接入豆包实时语音模型后，让小奇同学拥有多种人格化角色，无论是化身讲评书相声的故事大王，和小孩一样童心满满的小奇同学，还是能辅导多国外语的口语老师，甚至犀利辩论的抬杠大师，都能以贴合人设的方式高情商畅聊。此外，星途EX7任务魔方可调用全车15个模块、100余项原子服务，让每位用户都能DIY属于自己的智能车体验，交互更有温度。4月24日，奇瑞汽车与火山引擎签署战略合作协议，双方将围绕AI大模型、公有云等开

4月29日，华晨宝马旗下全资子公司——领悦数字信息技术有限公司（简称领悦）与火山引擎签署谅解备忘录，进一步深化双方在中国的合作，助力宝马集团推进AI技术在客户端的应用，优化以用户为中心的数字生态系统，加速推进宝马在中国的360°全链AI战略。宝马领悦与火山引擎签署战略合作。双方将AI进一步整合至涵盖销售、营销及服务在内的客户旅程中。通过融合火山引擎的AI技术与领悦在宝马生态系统内的数字化专业实力，将合作领域从AI营销扩展至AI赋能的内容、互动及数据能力等广泛领域。AI+内容：通过AI技术助力高质量生成和管理触达用户的内容。AI+互动：借助AI原生交互技术，强化全触点的用户智能交互，提升用户全生命周期的个性化体验。AI+数据能力：构建由AI驱

作为 AI 领域的新锐力量，艾聆科技自布局随身 AI 硬件赛道以来，始终以端侧 AI 核心技术为驱动，聚焦行业痛点进行革新突破。2025 年 8 月，艾聆科技率先推出首款产品 —— AI Note 录音卡一代，并于同年 10 月正式上市；该产品凭借 2.89mm 超薄机身、银行卡尺寸、内置磁吸、无线充电、单键设计、双频 WiFi 高速传输等十大核心优势，一举解决传统录音设备携带繁琐、操作复杂、传输低效等问题，快速成为随身 AI 助理领域的标杆，收获市场与行业的双重认可。   立足首款产品的成功经验与市场反馈，艾聆科技一直在潜心打磨，拒绝短平快的跟风产品，聚焦用户碎片化记录、设备功能单一、续航不足、无感佩戴等核心痛点，打造了覆盖专业录音、随身配件、便携储能、书写记录、便携穿戴的一系列新形态产品

The Magic X 全球具身智能创新大会在美国硅谷成功举办。

嗯，或者差不多就是这样，它们是出色的工作马。我在真实工作场景中运行它们，完成一些我过去作为该领域熟练专家每小时收费 200 美元时所做的工作。当然关键是围绕它们的弱点构建系统，我已经让 LLM 系统在从事专家工作

过去一年，AI Agent 赛道正从工具向『人』演进。大模型学会对话，Agent 学会执行，Proactive Agent 甚至能主动行动，但要让 AI 真正像人，还需要更多。SentiPulse 的选择是：给 Agent 一张脸。 4 月 23 日，SentiPulse 公测产品 SentiCat，将这一理念落地——拥有 Live2D 形象的虚拟角色 SUSU 负责陪伴、了解用户并建立关系，其『AI 小猫』则承担数据分析、行业调研等生产力任务。 在 SentiPulse 的设计哲学里，数字人是外壳，Agent 是骨骼——一张有温度、有表情的脸，让系统底层的强大能力获得了被用户长期打开和信赖的理由。 既有面孔，也有骨骼 初次打开 SentiCat，SUSU 会引导用户完成初始化：通过几个问

接连发布A10与D19后，零跑迅速带来年内的第三款新车：Lafa5 Ultra，限时售价11.88万至12.48万元。这款瞄准年轻人的车型，以10万级价格搭载高通8650智驾芯片和8295智舱芯片，并支持双AI大模型。此前发布的A10和D19订单双双超出管理层预期——8万级A10上市48小时大定破万，28天大定突破4万台；20万级D19上市一周大定突破万台。零跑管理层认为，Lafa5 Ultra预计又将成为一款爆款车型。随着Lafa5 Ultra发布，零跑今年的新车上市计划初步完成，ABCD四大产品系列也悉数就位。推高销量规模将成为接下来的重心。零跑正在紧锣密鼓地扩产能、调渠道、开拓海外市场。如何实现年销105万辆目标？在群访中，零跑汽车COO徐军将年销百万的计划进一步确认为10

AI浪潮持续席卷各个行业，而代理记账作为人力密集型行业，如何实现智能化改造？近日，财税SaaS服务商慧算账与腾讯云达成新合作，将腾讯云的企业级AI智能体ClawPro深度集成至其核心业务流程，为会计人员配上'龙虾'助理，以此来提升中小微企业客户的财税服务效率与质量。（慧算账AI助手可实现一键发票查询）慧算账是中小微企业财税服务解决方案提供商，为中小微企业提供全面的财税解决方案，涵盖会计、发票、税务合规及综合财务管理。依托规模化服务模式，每位会计平均需要同时管理300家左右的企业账务，每月要处理海量的记账、报税、发票查验、社保查询及客户咨询等高频工作。'一个简单的社保增减员业务，会计得一边跟客户聊天，一边打开2-3个系统来回切换查询，十多分钟就过去了。'慧算账CEO张述刚坦言，会计的

美西时间4月28日，由魔法原子MagicLab发起的全球具身智能创新大会（GEIS）在硅谷圆满落幕。作为具身智能行业首个全球性、高规格峰会，本届大会以'CONNECT'为主题，集前沿技术发布、前瞻科技对话与全球生态链接为核心，系统性彰显了'中国智造'在全球具身智能舞台上的主场时刻。立足硅谷链接全球 开创具身智能新浪潮作为全球科技创新资源最密集的区域之一，硅谷不仅是顶尖技术高地，也是连接产业资本、开发者生态与前沿应用场景的关键枢纽。魔法原子首届GEIS选择落地硅谷，正是其全球化战略布局的关键落子。全球化的格局视野，体现在本届大会的嘉宾阵容与论坛议题中。大会汇聚国际顶尖科研学者、科技企业代表、生态伙伴、政商人士与投资机构等多方力量，吸引上千名来自全球一线的AI学者、开发者、企业代表与投资

4月24日，未岚大陆第100万台智能割草机器人在常州下线。同月，未岚大陆获得'连续两年全球无边界割草机器人零售量第一'品牌认证；其Navimow X420和i206 AWD两款产品获得德国莱茵TÜV Lawn Care认证。对一个仍处全球渗透早期的机器人品类而言，百万台是一个更具实际意义的节点。从2022年正式开卖到2026年累计量产突破百万台，未岚大陆以每年10月至次年9月为一个割草季，终端激活数据持续增长。未岚大陆CEO任冠佼指出：'2022年约3000台，2023年超4万台，2024年近15万台，2025年达30万台。'未岚大陆CEO任冠佼（中）、未岚大陆总裁兼CTO陈子冲（左）、德国莱茵TÜV电子电气产品服务全球高级副总裁郝福来（Frank Holzmann）（右）与Navi

自然语言数据遵循幂律分布，大多数知识和技能以极低频率出现。虽然常见直觉认为重新加权或策划数据以趋向均匀分布可能有助于模型更好地学习这些长尾技能，但我们发现了一个反直觉的结果：在广泛的组合推理任务中，数据重偏向反而会损害模型的表现。研究表明，保留原始幂律分布的不对称性对于模型学习组合性推理能力至关重要。

基于偏好的论证框架扩展了 Dung 的抽象论证方法，通过编码论证之间的偏好来构建。这些偏好控制着攻击到失败转换的方式，不同的方法会导致从 PAF 到 AAF 的不同简化。本文考虑了一个 PAF 逆问题，即给定一个 AAF 和一组偏好，确定是否存在一个能够简化为该 AAF 的 PAF。我们证明了在某些条件下，逆解的存在性可以通过构造性方法来验证。

我们解决了在因果可解释性、符号可控性和直接操作高维原始信号的联合要求下，利用 Wi-Fi 信道状态信息进行人体活动识别的问题。深度神经模型在基于 CSI 的 HAR 上取得了强大的预测性能，但依赖于连续潜在表示，缺乏可解释性和符号控制能力。我们提出了一种方法，通过离散潜在压缩和线性时序逻辑规则提取，实现可解释的 HAR 系统。

将非形式数学推理形式化为可验证的代码对大型语言模型来说是一个重大挑战。在物理学等科学领域，特定领域的机制（如狄拉克符号、向量微积分）带来了额外的形式化挑战，而现代 LLM 和基于代理的方法尚未能应对这些问题。我们提出了 FormalScience，一个利用 Lean 语言和代码生成代理的框架，支持人机协作的科学知识形式化过程。

大型语言模型已成为现代 AI 工作流程的核心，驱动着从开放式文本生成到复杂基于代理推理的各种应用。然而，由于其不透明和概率性的本质，以及在不同任务和设置中诊断错误的困难性，调试这些模型仍然是一个持续的挑战。本文提出了一套系统化的调试方法论，包括错误分类、根因分析和修复验证，帮助开发者更有效地诊断和解决 LLM 相关问题。

AI 代理越来越多地被部署在代理工作流中执行任务和做出决策，这带来了对安全可控自主性的新要求。先前的工作确立了人工监督在确保此类系统透明度、问责制和可信度方面的重要性。然而，现有的人机协作实现在可扩展性、灵活性和用户体验方面存在局限性。我们提出了一种解耦的人机协作系统架构，将监督机制与执行逻辑分离，实现了更灵活的可控自主性。

我们研究了显式信念图是否能提高 LLM 在协作多代理推理中的性能。通过在合作卡牌游戏 Hanabi 中对四个 LLM 系列进行 3000 多次对照试验，我们建立了四个发现。首先，集成架构决定了信念图是否提供价值：作为提示上下文时，图只是装饰性的；而将推理过程编码到图中时，图能够显著提升性能。

大型语言模型代理越来越多地被赋予复杂现实世界分析任务（如财务预测、科学发现），但其推理受制于随机不稳定性，缺乏可验证的组合结构。为解决这一问题，我们提出了 Analytica，一种基于软命题推理原则的新型代理架构。该架构通过概率推理和符号推理的融合，实现了既鲁棒又可扩展的分析能力。

从非结构化自然语言自动生成形式本体仍然是知识工程的核心挑战。虽然大型语言模型展现出潜力，但目前尚不清楚哪些架构设计选择驱动生成质量，以及现有方法失败的原因。我们进行了一项使用领域专家评估的对照实验研究，系统地评估了不同的多代理 LLM 架构在本体生成任务上的表现。

基于 AR-LLM 的社会工程攻击的威胁对现实世界社会互动构成了重大风险。在此类攻击中，恶意行为者使用增强现实眼镜捕获目标的视觉和语音数据。大型语言模型随后分析这些数据以识别个体并生成个性化社会工程策略。我们提出了 PhySE，一个整合了心理学原理和 LLM 能力的框架，用于理解和防范此类攻击。

LLM-as-a-Judge 已成为评估语言模型输出的主导范式，但 LLM 法官表现出系统性偏见，损害了评估的可靠性。我们提出了一项全面的实证研究，比较了来自四个提供商家族（Google、Anthropic、OpenAI、Meta）的五个法官模型的九种去偏策略，三个基准

基于大语言模型的智能体最近已成为解决动态和多步任务的强大方法。大多数现有智能体采用规划机制来指导动态环境中的长期行动。然而，当前的规划方法面临一个基本限制，即它们在固定的粒度级别上运行。具体而言

当前的视频时刻检索在以动作为中心的任务上表现出色，但在叙事内容方面遇到困难。模型能够看到『正在发生什么』，但无法推断『为什么这很重要』。这种语义差距源于缺乏『心智理论』：推断隐含意图、心理状态和叙事因果关系的认知能力

大语言模型智能体能仅凭经验发现隐藏的安全目标吗？我们引入 EPO-Safe（安全智能体的体验性提示优化），这是一个框架，其中 LLM 迭代生成行动计划，接收稀疏的二元危险警告，并通过反思演化自然语言行为规范。与

准确的长期时间序列预测需要捕捉复杂的长程依赖和动态周期模式。频域分析的最新进展为发现时间特征提供了全局视角。然而，现实世界的时间序列通常表现出显著的跨域异质性，其中变量

思维链提示已成为从大语言模型中获得逐步解决方案的简单有效方法。然而，在长、多步问题上，CoT 推理在不同运行中可能不稳定，导致同一任务产生不一致的答案。大多数先前的工作专注于改进

智能体人工智能的激增超过了表征计算系统中智能体所需的概念工具。 prevailing 定义主要依赖于自主性和目标导向性。这里，我们主张一个最小概念，在三个标准下接受原则性检查：基于信念和行动的有意图性

AI 智体现在正在跨组织边界运行真实事务、工作流和子智能体链，而无需持续的人工监督。这创建了一个当前基础设施无法解决的问题：如何识别、验证和问责一个没有身体、没有持久记忆且没有法律地位的实体？我们定义 AI

我们提出 X-WAM，一个统一的 4D 世界模型，它在一个单一框架中统一了实时机器人动作执行和高保真 4D 世界合成（视频 + 3D 重建），解决了先前统一世界模型（如 UWM）的关键限制，后者仅建模 2D 像素空间，无法平衡动作效率和世界建模质量

Claw 风格的环境支持对本地文件、工具和持久工作区状态的多步工作流。然而，围绕这些环境的可扩展开发仍然受到缺乏系统性框架的约束，特别是缺乏一个用于合成可验证训练数据并将其与智能体训练和诊断评估集成