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采集覆盖 · 历史不足本期 / 前期观测天数 7 / 3
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本期窗口:2026-10-29 → 2026-11-05 (不含结束日) · 历史跨度 11 天
| 来源 | 本期天数 | 前期天数 | 最近成功采集 |
|---|---|---|---|
| arXiv | 6 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| arXiv | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:15 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:00 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 1 | 2026年11月5日 12:00 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:45 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| GitHub Discovery | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| GitHub Trending | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| 7 | 2 | 2026年11月5日 10:00 UTC | |
| Hugging Face | 7 | 2 | 2026年11月5日 08:15 UTC |
| Hugging Face Spaces | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Hacker News | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| Show HN | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| MIT News | 7 | 2 | 2026年11月5日 16:15 UTC |
| OpenAI | 7 | 3 | 2026年11月5日 11:30 UTC |
| Product Hunt | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| 量子位 | 7 | 3 | 2026年11月4日 10:15 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:17 UTC |
| Hugging Face Models | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:17 UTC |
| HF Daily Papers | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:17 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:17 UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:30 UTC |
| Sequoia Capital | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| Simon Willison | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| TechCrunch | 7 | 3 | 2026年11月5日 16:03 UTC |
| Contracts Finder | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| V2EX | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 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。
Fedora Linux 45
GNOME 51: Wayland fixes, oo7 keys, and modern toolchains.
首次观测 2026年11月4日 · Product Hunt
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MOPD
Multi-teacher on-policy distillation (MOPD) extends on-policy distillation (OPD) to consolidate capabilities from multiple teachers. Although prior work reports near-perfect in-distribution (IND) distillation performance, we find that this can mask incomplete capability consolidation beyond the supervised distribution. A preliminary study on synthetic reason
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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MichaelCade/90DaysOfDevOps
This repository started out as a learning in public project for myself and has now become a structured learning map for many in the community. We have 3 years under our belt covering all things DevOps, including Principles, Processes, Tooli
首次观测 2026年11月4日 · GitHub Trending
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AI Employees by Easy-Peasy.AI
Hire an AI team that splits the work and asks before sending
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首次观测 2026年11月4日 · Product Hunt
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OPSD
On-policy Self-distillation (OPSD) has proven effective for post-training large language models by constructing a teacher conditioned on privileged references. However, existing approaches keep the teacher fixed either throughout training by consistently exposing it to the full reference, or within each response by adaptively varying partial reference exposu
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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Freeport Markets
Our proprietary AI finds the top onchain wallets to copy
首次观测 2026年11月4日 · Product Hunt
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SFT
We introduce Dory1.0-4B, a 4-billion-parameter looped (latent-recurrent) language model with elastic depth: a single checkpoint serves different inference compute budgets. Dory1.0-4B is built on a normalized Transformer (nGPT) backbone with interleaved sliding-window and full-attention layers, organized into an input block, a shared recurrent block, and an o
首次观测 2026年10月24日 · HF Daily Papers / arXiv
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michaelmagan/OpenHuman
Hi HN, I'm a long-time Superhuman user, and a few weeks ago I cloned it as a native Mac app. It's keyboard-first, with split inboxes, reminders, and a built-in calendar. It's local-first, including the AI features that use local models shipped in macOS 27, with the option to use Claude/Codex subscriptions. It's extremely configurable, even down to the search
首次观测 2026年11月4日 · Hacker News
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MLI
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
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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OOD
Multi-teacher on-policy distillation (MOPD) extends on-policy distillation (OPD) to consolidate capabilities from multiple teachers. Although prior work reports near-perfect in-distribution (IND) distillation performance, we find that this can mask incomplete capability consolidation beyond the supervised distribution. A preliminary study on synthetic reason
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CIR
Composed Image Retrieval (CIR) aims to retrieve a target image given a reference image and a modification text. Although recent approaches leveraging Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown significant progress, we argue that the MLLM's compositional understanding remains underutilized. This stems from directly mapping composed queries into a ret
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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TSAD
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
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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SDFT
Self-distillation methods for large language models with an exponential moving average (EMA) teacher already retain a history of student updates. Muon nevertheless stores a separate momentum buffer, increasing persistent training memory. We propose Muon with Reused Teacher (Muon-RT), which reuses the teacher-student displacement to eliminate momentum buffers
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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Hindsight Models and Inference API
Small, fast models for reranking, embeddings and decisions
首次观测 2026年11月4日 · Product Hunt
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Polylane for Google Cloud
An AI on-call engineer for your Google Cloud apps
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Claude Haiku 5.5
mercury-3 ,这是一款面向重视响应速度的应用场景的扩散式语言模型。与逐个词元生成文本的常见模型不同,扩散模型先生成答案的大致草稿,再经过多轮迭代不断修改,因此能够一次生成多个词语。据称该模型在英伟达显卡上的吞吐量为每秒 1068 个词元 ,相比之下,Claude Haiku 5.5 约为 240 个 ,GPT-6 Luna 约为 130 个 。 mercury-3 ,重点面向人工智能代理、搜索、客服、辅导等应用推广该模型,因为这些场景中的多次交互会让细小延迟不断累积。 请先注册 : https://aiask.me/ 开通方法 :API 密钥 -> 创建密钥 -> 分组选择 组合,再选“默认”分组 默认分组 API 价格查看 : https://aiask.me/model-plaza
首次观测 2026年11月2日 · OpenRouter / V2EX
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