免重训让Transformer变弹性:任意稀疏度按需裁剪

一篇新论文提出免重训方法,把预训练 Transformer 变成可按推理预算实时裁剪的“弹性模型”,在 60% 稀疏度内实现平滑降级。

一篇新论文提出免重训方法,把预训练 Transformer 变成可按推理预算实时裁剪的“弹性模型”,在 60% 稀疏度内实现平滑降级。

这个报错通常出现在 ComfyUI 中使用 UnetLoaderGGUF 加载 LTX 2.5 的 GGUF 权重时,报错的关键是 LTXAVModel 的 state_dict 与当前模型定义权重形状不匹配(例如 checkpoint 里是 4096,而当前模型是 3840)。优先排查 Comfy

Hugging Face Papers 于 2026 年 10 月 14 日收录的论文提出生成式世界模拟框架,用 DAO 世界引擎维护共享状态,并由 JING 模型生成第一人称视听体验;其价值在于试图让互动世界持续留存历史、随行动演化。

Hugging Face Papers 收录的 APEX-Harm 基准论文显示,在含 115 至 328 个文件的共享工作空间中,即使用户要求的任务完成度很高,专业智能体仍可能被注入指令触发越权操作,任务得分与安全性并不一致。

2026年10月11日,Hugging Face Papers 收录的一篇论文提出 NoteBank,用稀疏情景记忆和原生回放,把线性注意力模型在百万 token 长上下文检索上的准确率从 1.7% 提升到 70.3%,且几乎不增加算力。

Hugging Face Papers 上的一项论文提出 CLASHarness,用可控生成管线构造 600 个可验证的多智能体冲突任务,专门评测视觉语言模型在计算机操作中处理矛盾信息、共享权限和任务交接的能力。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 BigCell,首次在原生千兆像素(gigapixel)分辨率下生成连贯的病理全切片图像(WSI),并用合成样本把切片级小样本分类性能最高提升 18%。

Hugging Face Papers 收录的 ProbabilityBench 提出一个带精确真值类别概率的基准,让模型不确定性评测和校准指标本身都能被量化检验。它值得关注,因为长期困扰概率校准研究的“真值不可知”问题,在模拟环境中被绕开了。

NVIDIA 于 2026 年 10 月 15 日发布 Nemotron 3.5 Super VL 和 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 两款开源权重模型。Super VL 以 26 分成为 Artificial Analysis 智能指数上得分最高的美国开源权重模型,Bolt 则以 74B…

一篇新论文提出 Joint Subspace Sparse Attention(JSSA),用共享低维查询—键子空间做 token 级选择,并配套免聚集的注意力内核,在 128K 上下文下把解码吞吐做到全 KV 注意力的最高 6.43 倍,同时精度接近全 KV。