标签： 人工智能

Hugging Face Papers 收录的论文提出 Speculative Forcing，把自回归视频生成中“每个 token 都跑完最后去噪步”改成按需提前冻结，在保持画质的同时减少算力。公开摘要称，在 LongLive 上每 token 平均约 1.7 步去噪，速度提升超过 1.5 倍。

Hugging Face Papers 收录的论文 SWE-at-Scale 提出反向利用真实软件修复记录，自动合成可执行的软件工程任务，用来评测编码智能体，缓解真实任务供给不足的问题。

JevAgentHarness 提出让专用决策模型接管 LLM 智能体中的多选步骤，并配套发布基准测试 AgentDecisionBench 和 4B 模型 AgentDecision-4B；在论文设定的任务上实现了明显降本提速，但关键前提是按轨迹拟合置信度阈值，否则任务成功率可能下降。

Hugging Face Papers 收录的论文摘要提出 StartLux-Decision 系列决策模型（0.8B 至 27B），用 Instant 单次推理与 AutoThink 自适应推理两条路线，尝试把“决策准确率”和“推理成本”拆开处理。