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Hugging Face Papers 收录的一篇论文提出 Speculative Sampling 策略，试图在交互式视频生成中同时保留大双向窗口的画质优势和小分块的低延迟，把窗口大小从约束变成可调参数。

研究者提出投机解码方法 ReaDy，利用混合线性注意力模型的循环状态为每个草稿位置检索补充上下文。论文摘要称，在 Qwen3.8-27B 上单卡 B200 平均取得约 3.16 倍解码加速。

Hugging Face Papers 收录的论文 Gen4P 提出，把预训练视频生成器改造成前馈式 4D 感知器，无需迭代去噪即可从单目视频恢复几何与运动。它指向的方向是：视频生成模型的底座能力，可能被复用到三维感知任务上。

Hugging Face Papers 收录的论文摘要提出 DLite，一种面向智能体 AI 的“无历史”投机解码框架，试图解决长上下文与多轮交互下草稿模型接受长度下降的问题，摘要称其接受长度达 2-6，较 DSpark 最高提升 70%。

Hugging Face Papers 收录的论文 EDEN 提出，在强化学习可验证奖励（RLVR）的训练中，不再只靠调高采样温度或修改策略更新，而是在 rollout 源头给输入嵌入加入带共享锚点的扰动，让同一策略产生更多差异化轨迹，从而增强 GRPO 的组内相对优势信号。

alphaXiv 收录的论文提出 HereBot，一个在非 Transformer 认知架构中运行的人工好奇心引擎，能在对话中用一次曝光绑定新词含义。它值得关注，因为它把“对话中即时学习”作为架构目标，而非依赖预训练模型的权重更新。

2026 年 10 月 13 日，Hugging Face Papers 收录的论文提出 FlashMask-3，针对 Hopper GPU 为长上下文训练的注意力掩码提供分布式加速方案，在摘要所列实验中最多将吞吐量提升至基线数倍。