VIS-Ground 提出交互式视频生成新框架：把观众意图转为可执行约束
Hugging Face 论文页 2026 年 10 月 7 日收录的 VIS-Ground，尝试解决交互式视频生成中“观众干预后，模型该依据哪些上下文继续生成”的问题，把异构输入转为可执行的生成约束。
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语言模型指令微调后的遗忘：词汇偏置修正仅恢复不到10%
最新论文测试在指令微调或继续预训练后，仅调整模型最终预测的词汇偏置和温度能否挽回"遗忘"的网页文本预测能力，结果显示大部分损失无法通过这种无上下文修正恢复，最高仅约36%，且合成随机损伤实验也能达到29%恢复，说明表面修正不等于根因修复。
LLM系统异常检测新综述：从历史边界到需求对齐
alphaXiv 发布综述论文，将大模型系统的异常检测划分为“边界建模”和“对齐检测”两种思路，后者主张对照当前请求的 SLO、用户意图和安全要求来判断异常，而非只比对历史运行模式。
语言模型滑窗混合架构不会在窗口边界突发误信假事实
一项预注册实验发现，把与真事实高度相似的假事实移入或移出语言模型的局部注意力窗口，模型误信概率并未在窗口边界发生跳变；省显存的滑窗混合架构整体上更易被迷惑，但原因不是窗口边界本身。
Version 0.40.0 stops with “Maximum threads” error after a minute.
该报错出现在 macOS Apple Silicon 上使用 Ollama 0.40.0/0.40.1-rc0/0.40.3 配合 MLX 模型（如 qwen3.6:35b-mlx）进行推理时，运行约一分钟后 MLX runner panic，并返回 HTTP 500。优先排查模型是否走 MLX r
MLX runner panic with qwen3.6:35b-mlx in Ollama 0.40.x — regression from 0.35.0
该报错通常出现在 Mac（Apple Silicon）上用 Ollama 0.40.x 加载 qwen3.6:35b-mlx 并处理较长上下文（如 65,536）时，MLX runner 的 KV 缓存（prefix cache）在解码过程中偏移越界，导致进程 panic。优先确认是否为 MLX 路
4B 模型 GroundingPI 在 34 项评测超越 GPT-6 Astra，视觉定位成具身智能新底座
Hugging Face 论文页面 9 月 30 日收录的 GroundingPI，用 4B 参数把点与框统一成量化坐标输出，在 34 个定位基准上平均拿到 73.68%，高于论文对比中更大的 GPT-6 Astra。它试图证明：专门做“看清楚目标在哪”的感知预训练，可能比通用视觉语言骨干更适合机器人和自动驾…
SpatialASM：用训练内化主动空间想象，提升LVLM空间推理
Hugging Face Papers 收录的论文提出 SpatialASM 框架，通过训练时空间模拟，把主动空间想象能力内化到大视觉语言模型中，以改善多视角空间推理。
1.5K环境训练终端智能体：TerminalHorizon让AI持续自主工作12小时
Hugging Face Papers 收录的论文提出 TerminalHorizon，一个面向长周期终端智能体的自动化数据合成引擎，并用 1.5K 任务环境微调 Qwen3.5-27B 得到 TerminalHorizon-27B，在 12 项基准上报告性能提升。
Hugging Face论文提出MSAR：多流注意力残差架构，等损失下训练提速1.58倍
Hugging Face Papers 上出现一篇论文，提出多流注意力残差（MSAR），把注意力残差从单流扩展为多头深度注意力，在 18B 和 28B MoE 规模下报告了优于标准残差和已有残差变体的结果。