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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 18:45 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 18:45 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 18:45 UTC |
| 量子位 | 7 | 3 | 2026年11月4日 10:15 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:48 UTC |
| Hugging Face Models | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:48 UTC |
| HF Daily Papers | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:48 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 18:48 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。
Halley
A frontier AI model is trained in an AI data center, on tens of thousands of accelerators joined by a dedicated network, and every training step ends with all of them exchanging data at once. Between racks, that network is optical, and each of its four layers, from lasers to switches, runs a fixed or after-the-fact policy. Lasers sharing an enclosure, coolin
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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LiveReacting for ChatGPT
Run 24/7 and pre-recorded live streams from ChatGPT
首次观测 2026年11月4日 · Product Hunt
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GigaSpeech
Dialectal Arabic speech recognition remains constrained by the scarcity of dialect-resolved transcribed speech despite the abundance of web audio. We introduce GigaSpeech 3, a corpus of 39,000 hours and 10 million weakly transcribed speech segments covering Algerian, Egyptian, Iraqi, Saudi, and Syrian Arabic. Starting from 60 hours of manual transcription pe
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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VidDub
Video dubbing aims to synthesize lip movements that match target speech while preserving the speaker identity, head pose, and background of a source video. Existing editors are predominantly trained via self-reconstruction under original paired audio, even though the source mouth becomes a conflicting target when driving speech is replaced. We introduce repl
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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spotify/portal-ai-plugins
首次观测 2026年11月3日 · GitHub Trending
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DevLoops-ai/unified-brain
首次观测 2026年11月3日 · Hacker News
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Globalize.now
Hi HN, I'm Arturs, cofounder of globalize.now. Our view is that the best developer tools don't ask teams to change how they work. They show up where the work already happens. Dependabot doesn't make you log into a dependency dashboard; it opens a PR. Localization mostly works the other way. A TMS brings its own dashboard, upload and download loops, review qu
首次观测 2026年11月5日 · Hacker News
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HERIT
Historical archives are invaluable for multidisciplinary research but remain inaccessible globally due to severe language barriers. While manual translation is prohibitively expensive and time-consuming, simply applying existing machine translation models is inadequate due to unique linguistic nuances and the temporal bias inherent in scarce human-labeled co
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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Dory1.0-4B
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
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El Agente F
arXiv:2611.03832v1 Announce Type: new Abstract: Computational drug discovery offers a growing range of tools for proposing and evaluating molecules, but combining them and deciding what to do next still requires substantial expert effort. Here, we introduce El Agente F\'armaco, an AI scientist that uses modern large language model (LLM) technology to turn di
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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Unsatz
arXiv:2611.03713v1 Announce Type: new Abstract: Before a scientist fits any parameter, they must decide what the model contains: which quantities exist, which are hidden, how they interact, and how they are measured. Physicists call such a trial form an ansatz. Benchmarks for automated equation discovery mostly supply it, by fixing the variables, a library o
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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TAC-CoT
LLM-based agentic systems are increasingly combined with CoT reasoning to solve tasks that require accurate reasoning, external knowledge, and multi-step deliberation. Yet, explicit CoT incurs substantial generation overhead, while implicit CoT, which replaces textual rationales with compact continuous tokens, does not naturally support the explicit communic
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BudgetMix RL
While multi-turn agentic reinforcement learning (RL) excels on long-horizon tasks, its performance gains remain highly sensitive to interaction constraints. Evaluating across sampling breadth K and interaction depth T via Pass@(K,T), we show that trajectory-level RL advantages depend on sufficient turn budgets, diminishing significantly when budgets tighten.
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Solv3R
Classical structure-from-motion reconstruction proceeds iteratively, refining camera poses and scene geometry from a current estimate. This allows maps to easily expand without recomputing already computed views, or geometry estimates to improve as more observations are provided. Most geometric foundation models, however, predict entire geometry in a single
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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
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VagueBench
arXiv:2611.03765v1 Announce Type: new Abstract: Embodied agents are increasingly deployed in open-world environments, yet current robustness evaluations remain biased toward hazardous instructions and jailbreak vulnerabilities. A more fundamental issue is largely overlooked: agents are rarely tested under semantically sufficient but contextually minimal inst
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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Coding-Dev-Tools/engraphis
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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
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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地址
开源地址： https://github.com/ericzhang-debug/z80cemu 求个 star 。 最近周末开发了一套完整的基于 Z80 CPU 通用模拟平台，包含一部分的外设和调试工具。许多 8 位的游戏机都是基于这个 CPU 平台运行的，里面也包含一部分主机模板。 因为定位于 Z80 的通用模拟，所以在里面可以轻而易举的定制自己的主机，只需要复制样例的配置文件，修改存储关系，像连线一样组装外设，遇到没有的外设完全可以将模板交给 AI 来实现。目前里面已经实现了： Z80v2 、TP801 、VtechLaser310 、MSX 等， 外设目前支持声音、串口、打印机、磁带、EPROM 编程器等。 运行截图：
首次观测 2026年10月21日 · V2EX
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