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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 21:15 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 20:30 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 21:15 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 21:15 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 21:15 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 18:45 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 21:30 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 21:30 UTC |
| Hacker News | 0 | 0 | 2026年11月5日 21:15 UTC |
| Show HN | 0 | 0 | 2026年11月5日 21:15 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 22:56 UTC |
| Hugging Face Models | 0 | 0 | 2026年11月5日 22:56 UTC |
| HF Daily Papers | 0 | 0 | 2026年11月5日 22:56 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 22:56 UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 3 | 2026年11月5日 22:30 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 20:30 UTC |
| Contracts Finder | 7 | 3 | 2026年11月5日 19:45 UTC |
| V2EX | 7 | 3 | 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。
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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Gauge
Hi HN, I’m Evan from Gauge. We’re open-sourcing our CLI to recursively improve your docs for coding agents. The CLI includes a local execution backend, so you don't need an account to try it. Explainer video here: https://youtu.be/zhLUlIKB1Mg The CLI supports a hillclimbing loop: - set up tasks for coding agents that would need your docs, like 'set up Gauge
首次观测 2026年11月5日 · Hacker News
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Fount
Fount uses TEEs through Tinfoil ( https://tinfoil.sh/ ) to provide provably confidential AI office agents. Think Cursor + Microsoft Office + Privacy.
首次观测 2026年11月5日 · Hacker News
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ProofPaths
arXiv:2611.03882v1 Announce Type: new Abstract: Students can use large language models to complete assignments, but a correct solution does not establish whether they understand the reasoning behind it. Individualized interviews can probe that understanding but require recurring staff effort. We introduce ProofPaths, an AI agentic framework that combines rub
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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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
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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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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T2I
In-image machine translation (IIMT) replaces text in an image with its translation while preserving the surrounding visual context. Existing task-specific models achieve convincing performance but require massive paired training images before and after translation. As advanced text-to-image (T2I) models have reached a practically usable level of multilingual
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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SleuthVLM
Omni models answer questions about videos by jointly processing sampled frames and audio in one turn, with progress driven largely by scaling model size and omni training data. We ask whether a model needs to hear the audio directly at all, and present SleuthVLM, an agent harness built on a VLM that never hears the audio directly: speech will be transcribed
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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
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Text-Stream Adversarial Distillation
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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PyRUA-DataFarm
Teleoperation remains the default way to collect robot demonstrations, but every episode costs robot and operator time, and every new task starts from scratch. We ask whether a coding agent can take over the teleoperator's job. In our DataFarm, the agent receives a data request and one calibration episode of the robot in the target scene and rebuilds the tas
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VideoMemBench
Multimodal large language models (MLLMs) can now process hour-long videos, making extended multi-turn dialogue over a single video a natural mode of use. Sustaining such a dialogue requires more than answering each question in isolation: the model must retrieve and reuse information established earlier in the conversation, both what it has seen and what it h
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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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LOLPlay
arXiv:2611.03685v1 Announce Type: new Abstract: Visual agents need to coordinate reasoning and action while their environment evolves during inference. We introduce LOLPlay, a benchmark in native \emph{League of Legends} with 36 champion-specific tasks spanning resource management, combat, cooperation, and objectives. Agents interact through screenshots and
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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IIMT
In-image machine translation (IIMT) replaces text in an image with its translation while preserving the surrounding visual context. Existing task-specific models achieve convincing performance but require massive paired training images before and after translation. As advanced text-to-image (T2I) models have reached a practically usable level of multilingual
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Cinnamon
首次观测 2026年11月5日 · Hacker News
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PyRUA-REAL
Coding agents powered by models such as GPT-6-Astra connect spatial reasoning with executable robot behavior, raising the question of how such agents can produce lasting improvements in robot capabilities from physical interaction. In this work, we study embodied recursive self-improvement (RSI) through real-world exploration, code refinement, and deployment
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HybridSpec
arXiv:2611.04055v1 Announce Type: new Abstract: In speculative decoding, parallel drafters such as DFlash make drafting cheap, so target verification dominates each round. A central choice is the verification length, the number of tokens that the target processes in each round. Verifying more draft tokens can accept more of them, but work after the first rej
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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RSI
arXiv:2611.03698v1 Announce Type: new Abstract: Recursive Self-Improvement (RSI) aims to enable AI systems to autonomously build and improve AI systems themselves, including models, harnesses, and underlying infrastructure. Within this broader agenda, a central capability is enabling agents to train and improve base models. However, existing studies on autom
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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RPA
arXiv:2611.03853v1 Announce Type: new Abstract: Healthcare information systems are fragmented, and retrieving data from legacy web portals is a recurrent need. Robotic Process Automation (RPA) is deterministic but sensitive to interface changes, whereas autonomous agents based on large language models (Agent Process Automation, APA) promise adaptability at a
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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CARD
arXiv:2611.03651v1 Announce Type: new Abstract: Geometric certificates make mathematical claims about specified estimator objects, while robotic action requires a physical transform, a service decision, and timely proof support. We present CARD, a proof-carrying interface that keeps these objects distinct and records how they combine. Its lifted-fiber formul
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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Recursa
arXiv:2611.04035v1 Announce Type: new Abstract: Foundation models in changing environments can encounter unfamiliar domain knowledge that their original training did not cover. However, new domains rarely provide large amounts of expert-created training data or reliable supervisory signals for further training. We introduce Recursa, a foundation model system
首次观测 2026年11月5日 · arXiv
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chengmatt416/umbra
首次观测 2026年11月4日 · Hacker News
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EmoReward
Group Relative Policy Optimization (GRPO) has advanced generative model post-training in verifiable domains such as code and mathematics, but evaluating video quality, especially emotional expression, often depends on subjective aesthetics and has no uniquely correct target. Existing approaches typically rely on fixed rewards for visual quality, motion quali
首次观测 2026年11月5日 · HF Daily Papers
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Dharma Field Extractor
首次观测 2026年11月5日 · Hugging Face
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