在新版 Agent builder 的 Instructions 字段中输入任意字符时，编辑器会立即抛出 RangeError 并拒绝输入。核心报错为 fix(editor-ui): RangeError when typing in Agent Instructions (multiple pro
该报错出在 n8n Agent Builder 的 Instructions 字段：编辑器组件内加载了多份 prosemirror-model，ProseMirror 解析键入内容时抛 RangeError: Can not convert to a Fragment (looks like mul
Hugging Face Papers 收录的论文 LEV 提出一种“循环决策”思路：不靠生成文本推理，而是重复运行模型层来加深计算，在难题上提升准确率，并可按需分配计算量。
该报错通常出现在 ollama pull 或模型更新阶段，Ollama 需要从 Cloudflare R2 的 blob 下载地址拉取模型数据时，连接在重试后仍失败。优先排查本机到该下载域名（ *.r2.cloudflarestorage.com ）的网络连通性、代理/公司网络策略，以及 Ollam
这个报错通常出现在 Ollama 配合 Open WebUI 等前端，运行 glm-4.7-flash（q8_0、q4_K_M 或 bf16）进行长推理或工具调用时，模型陷入思考循环或中途卡在 thinking 阶段。该问题在 v0.15.1 中曾被修复，但 Issue 后续仍有用户反馈在某些前端和
![[Bug] CUDA illegal memory access (MUL_MAT) on RTX 5090 with Cohere MoE architecture (Windows)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/18642-5c83f544-768x403.jpg)
在 Windows 上用 Ollama 运行 cohere2moe（MoE）架构模型时，推理（prompt evaluation/generation）阶段会在 ggml-cuda 的 MUL_MAT 上触发 CUDA illegal memory access，llama-server 随后崩溃（
Hugging Face Papers 收录的论文 OmniXRef 提出一个统一框架，允许用户混合使用文本、图像和视频参考来控制源视频的不同属性，并配套发布视频参考评测基准 OmniXRef-Bench。
alphaXiv 收录的论文提出 WebCoder，用“以可运行应用为准”的强化学习训练通用前端开发智能体，其 27B 模型在自建 Webdev-Bench 上要求满足率升至 72.8，单项指标超过 Claude-Opus-4.8 和 GPT-5.4。它值得关注，因为它试图解决前端智能体“改一处、坏一处”和超…
2026 年 10 月，alphaXiv 收录的论文提出 LAW 框架，把语言规划、动作生成与世界模型串成闭环，在 RoboTwin 的 50 项任务上平均成功率达 94.21%，长程真实机器人任务平均成功率 65%。它值得关注的地方在于，机器人长任务失败往往不是单步动作差，而是“做完没有、下一步做什么”的判…
alphaXiv 收录的论文提出视频世界模型 Momentum，用多机位同步视频构成可更新的“场景记忆”，让车辆、行人离开画面后仍按一致轨迹演进。值得注意的是，它试图解决的是静态图像缓存无法更新镜头外动态的问题。