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SlimWise 提出预填与解码解耦的专家剪枝，Qwen3.6-35B-A3B 解码吞吐最高提升 1.81 倍

Hugging Face Papers 收录的论文摘要提出 SlimWise，把 MoE 模型的专家剪枝从预填阶段解耦、只在解码阶段生效，并复用预填生成的 KV 缓存，在 Qwen3.6-35B-A3B 上报告 50% 专家剪枝时解码吞吐最高提升 1.81 倍。

2026年10月7日，X用户@xiax0603分享了一套AI智能体工作流：用intake聚合工单、邮件和文档，借Dots做实时监控，再调度不同大模型完成定方向、写稿、深度思考和自动重试，把大部分重复劳动交给系统，由人只做重大决策。

一篇 arXiv 论文首次对 NLIP 和 A2A 两种智能体通信协议做了受控延迟对比，发现在轻量协调场景下 NLIP 的连接速度可快 8.4–9.6 倍，但端到端推理任务两者几乎打平。

alphaXiv 上的一篇新论文提出 Level-of-Token（LoT）Diffusion，让扩散模型按画面细节分布分配不同大小的 token，在不重训的前提下减少 token 数量、提升生成速度，图像和视频任务都有验证。

研究者提出自补偿 VLA 方法，能在部署时利用“下发的动作”与“机器人实际执行动作”之间的残差在线更新策略，无需任务奖励或标签；摘要称在两条真实机械臂上平均任务成功率各提升 30 个百分点以上。

佐治亚理工学院宣布推出全新在线人工智能硕士项目 OMS AI，延续其把学位价格压到远低于市场价的路线，值得关注的是它对 AI 人才供给和教育定价的潜在冲击。

GUI-HARVEST 提出一种自动优化 GUI 智能体运行框架的方法，在不改动大模型参数的前提下，通过分析截图前后变化和重复执行差异来改进代码，让固定模型在 GUI 任务上表现更好。

ResNet作者何恺明参与的MIT团队发布VISTA，不训练、不微调模型，只把游戏画面从数字网格换成渲染图像并允许模型回看历史帧，就在ARC-AGI-3上把Claude Opus 5.0的相对人类动作效率从40.68推到100.00。

arXiv 新论文提出「智能体策略-价值审计」，把金融 LLM 智能体的部署收益拆成「动作组合」和「事件选择」两部分，发现常见配对检验会把被动暴露误判为选股能力。这一框架若被采用，可能改变金融 AI 智能体的评测标准。

alphaXiv 上的一篇论文提出，视频编码不必让相邻帧在早期就交互：先用冻结的图像编码器保留逐帧证据，再用问题感知选择器统一分配少量 Token，最后对入选锚点做轻量时序修正。按其报告，结果在 13 项基准上接近“全图像 Token”路径，而视觉 Token 只用到约 28% 至 35%。