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采集覆盖 · 历史不足本期 / 前期观测天数 7 / 4
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本期窗口：2026-10-30 → 2026-11-06 （不含结束日） · 历史跨度 12 天
| 来源 | 本期天数 | 前期天数 | 最近成功采集 |
|---|---|---|---|
| arXiv | 6 | 4 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| arXiv | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| Ask HN | 7 | 4 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| Ask HN | 7 | 4 | 2026年11月5日 20:30 UTC |
| Ask HN | 7 | 4 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| Ask HN | 7 | 4 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| GitHub | 7 | 4 | 2026年11月5日 12:15 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 4 | 2026年11月5日 16:00 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 2 | 2026年11月6日 00:15 UTC |
| GitHub | 7 | 4 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 4 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 4 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| GitHub | 7 | 4 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 4 | 2026年11月5日 16:45 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 4 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| GitHub Discovery | 1 | 0 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| GitHub Trending | 7 | 4 | 2026年11月5日 18:45 UTC |
| 7 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC | |
| Hugging Face | 7 | 3 | 2026年11月5日 08:15 UTC |
| Hugging Face Spaces | 1 | 0 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| Hacker News | 7 | 4 | 2026年11月5日 18:45 UTC |
| Hacker News | 7 | 4 | 2026年11月5日 21:30 UTC |
| Hacker News | 7 | 4 | 2026年11月5日 21:30 UTC |
| Hacker News | 1 | 0 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| Show HN | 1 | 0 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| MIT News | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| OpenAI | 7 | 4 | 2026年11月5日 11:30 UTC |
| Product Hunt | 7 | 4 | 2026年11月5日 18:45 UTC |
| 量子位 | 6 | 4 | 2026年11月4日 10:15 UTC |
| OpenRouter | 1 | 0 | 2026年11月5日 23:58 UTC |
| Hugging Face Models | 1 | 0 | 2026年11月5日 23:58 UTC |
| HF Daily Papers | 1 | 0 | 2026年11月5日 23:58 UTC |
| OpenRouter | 1 | 0 | 2026年11月5日 23:58 UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 4 | 2026年11月5日 22:30 UTC |
| Sequoia Capital | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| Simon Willison | 1 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| TechCrunch | 7 | 4 | 2026年11月5日 20:30 UTC |
| Contracts Finder | 7 | 4 | 2026年11月5日 19:45 UTC |
| V2EX | 7 | 4 | 2026年11月5日 20:30 UTC |
- 计数仅代表已监测的公开来源，不代表全网热度或搜索需求。
- 两周均需足够且可比较的采集覆盖，才判断增长。
七日指标使用上方完整 UTC 窗口。优先级用于安排研究顺序，不代表搜索量、市场规模或成功概率。
Synaps
Waddup gangsters. I was browsing reddit, and I saw anthropic add a rule to claude code preventing people from making their own games. Users don't even have an option to turn that off. It's nuts if you ask me. You should be able to control 100% of what get's sent to the LLM. I also didn't like the slow and bloated harnesses written in typescript, so I decided
首次观测 2026年11月5日 · Show HN
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UniRestorer++
Universal image restoration aims to handle diverse degradations within a single model, but a reliable scaling strategy remains underexplored. Increasing backbone depth and width can lead to performance saturation, while degradation-aware specialization depends on accurate degradation estimation and is vulnerable to errors on out-of-distribution and real-worl
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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Courier
Hey all! After feeling increasingly annoyed with the the pushes to sign up and login to continue to use postman the thought of building my own have grown stronger. And when I read the issue from the other day where they inject AI stuff i decided to enough is enough. So I together with Claude built my own. It supports the most basic stuff, but most importantl
首次观测 2026年11月5日 · Hacker News
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ACD
Adversarial diffusion distillation has conventionally relied on image features for discrimination. We revisit this choice for multimodal diffusion transformers (MMDiTs), whose text stream becomes image-dependent through joint attention. We introduce Text-Stream Adversarial Distillation (TSAD), which exploits intermediate text-token states as a new adversaria
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ReadyTab
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MA-SafeDiffuser
arXiv:2611.05524v1 Announce Type: new Abstract: We propose MA-SafeDiffuser, a multi-agent extension of SafeDiffuser that equips diffusion-based trajectory planners with finite-time diffusion invariance guarantees for joint-agent safety specifications. Building on the single-agent construction that embeds control barrier function (CBF) constraints into revers
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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LoopVQ
Looped transformers are a parameter-efficient alternative to standard transformers for language modeling. By reapplying the same layers across multiple loop steps, recent looped language models match the performance of non-looped models several times their size. While this architecture effectively reduces parameter memory, each loop step still stores its own
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Typos
I built typos because handling CJK fonts (Korean in my case) natively on thermal printers using standard ESC/POS code pages was pretty terrible. Instead of messing with internal fonts, I've decided to write a simple script that can do Typst -> Image -> Print. It features CLI, an optional REST server with async job queue and with template support. The c
首次观测 2026年11月5日 · Show HN
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Coding-Dev-Tools/engraphis
首次观测 2026年11月4日 · Hacker News
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Revline
Hi HN, I'm Zura, and I'm building Revline, a fully agentic video editor. Revline can take your rough draft of a short or long video, watch it, understand the content, and make edits like a real editor would. It's been super useful for me (not biased, obviously). I want to post more content, but my output has never matched how frequently I want to post. Editi
首次观测 2026年11月5日 · Show HN
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V2A
Streaming video-to-audio (V2A) generation is essential for immersive interactive applications. However, real-time constraints leave existing streaming V2A methods far behind offline models: (1) visual frontends shrink their receptive fields to cut look-ahead latency, severely degrading audio-visual alignment; (2) causal autoregressive diffusion backends deno
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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CARTBench
arXiv:2611.05862v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) shopping assistants now recommend products in multi-turn conversations. However, reliable evaluation faces Data scarcity and Difficulty Standardizing Criteria. To address these obstacles, we introduce CARTBench for CART (Complex and Ambiguous Requests with Timelines). For Data scarcit
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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Hy4
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Multi-layer Indexer
Sparse attention cuts the cost of long-context inference by making the attention matrix sparse: each query attends only a subset of the sequence, chosen by a fixed pattern or, in recent production LLMs, learned per query. In DeepSeek Sparse Attention (DSA), the attention of DeepSeek-V3.2 and the GLM-5 family, every layer is preceded by a lightning indexer th
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OPD
Speculative decoding (SD) accelerates large language model inference by reducing the sequential cost of token-by-token generation. Advanced SD methods reduce proposal cost with parallel drafters that predict entire blocks in one forward pass, but overall speedup still depends on acceptance length. On-policy distillation (OPD) can push well-trained drafters b
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AnchorComplete
Most image-based 3D reconstructors primarily recover visible surfaces, producing partial point clouds with large holes and leaving unobserved geometry unresolved. To address this limitation, we introduce AnchorComplete, a framework that reconstructs complete scene meshes from partial point clouds while preserving observed geometry and supporting scenes of va
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GaussianRenderFormer
Can a neural network learn to render 3D Gaussian splats on its own, with no rasterizer in the renderer? We present GaussianRenderFormer, a transformer that takes a set of Gaussians and a camera and outputs the image directly. Each Gaussian becomes one token in a view-independent encoder, and a view-dependent decoder turns small patches of camera rays into pi
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Hybrid Spark
arXiv:2611.05611v1 Announce Type: new Abstract: Speculative decoding (SD) speeds up large language model (LLM) serving, but its gain depends on the workload's \emph{shape}, such as batch size and context length, and on its \emph{content}. A model-based drafter proposes a short block on any content, while a model-free drafter such as n-gram lookup proposes lo
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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Anduin
arXiv:2611.05586v1 Announce Type: new Abstract: As autonomous AI agents enter permissionless onchain markets, selecting new service providers remains a core challenge. Existing reputation systems depend on scarce resources like human curation, identity credentials, or voluntary reviews, while naive volume rankings are vulnerable to Sybil attacks. We evaluate
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traccia-ai/traccia-py
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Vu
hi everyone! I wanted to share what I've been working on these past 6~ years. TL;DR: Rust is great, but somewhere along the way, I learned that I was too dumb to read and write Rust. As I worked on larger and larger Rust projects, I also became frustrated with the developer experience of working in Rust (slow compile time), so I wanted a better way. Vu's lan
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