WeAct：将动态权重切换作为智能体动作
论文提出 WeAct（Weight-level Internal Actions），在冻结主干上训练各能力独立的 LoRA adapter，并把 adapter 选择加入智能体的动作空间，通过原生 tool-calling 接口按需组合能力。
#开源生态
arXiv cs.AIAI 评分4343 arXiv cs.AI精选AI 评分6565 TorchTPU 论文介绍 Google 与 Meta 合作为 TPU 打造原生 PyTorch 后端
Google 与 Meta 的开源合作项目 TorchTPU 发布论文，提出在 Google TPU 上原生执行 PyTorch 的混合 eager/编译架构。该项目支持开箱即用的模型执行与 TPU 迁移，并通过 eager 执行优化、编译集成和原生硬件加速提供有竞争力的推理与训练性能。论文共 23 页，链接 https://arxiv.org/abs/2610.24161。
推荐理由：Google 与 Meta 合作的开源项目，论文说明了 TPU 上原生执行 PyTorch 的混合架构，关注框架与硬件适配的读者可作参考。
arXiv cs.AIAI 评分4646 CEDR：基于连续潜空间扩散的推理方法
arXiv 论文提出 CEDR（Continuous Embedding Diffusion Reasoner），一种面向数学推理与代码生成的连续潜空间扩散训练与推理管线，从 Qwen3-4B 的三个隐藏层学习紧凑答案表示。
arXiv cs.AIAI 评分4040 PAVE：通过知识感知的任务向量净化缓解模型合并冲突
研究者提出 PAVE（Purifying TAsk Vectors）方法，在知识感知子空间中对任务向量进行净化，以缓解模型合并中因任务无关冗余导致的性能下降。该方法采样各任务的训练样本获取协方差矩阵，执行面向上下文的奇异值分解，将微调权重拆分为任务相关与冗余成分并剪枝冗余部分，同时引入谱秩分配策略平衡各模型的剪枝力度。
arXiv cs.AIAI 评分3030 自适应多 token 预测 AMTP：推测视野该选多远
arXiv 论文提出自适应多 token 预测（AMTP），把多 token 预测的视野选择形式化为在线控制问题，用验证反馈在每次生成前预测草稿接受概率并选出期望吞吐量最高的视野，无需重训练、不改动验证器。
arXiv cs.AIAI 评分3636 基于 RSOD 构建电信领域大语言模型：领域数据、专家后训练与内存感知蒸馏
论文提出 Routed Specialist On-Policy Distillation（RSOD）端到端框架，用结构化网络分类体系生成 212,559 条覆盖十四条网络路由的训练记录，在共享续训骨干上训练六个冻结的专家 LoRA 教师并蒸馏为单一可部署的学生适配器，发布为 Llama-CalixCLM v1。
Hugging Face Daily PapersAI 评分5353 Agent S4 通过进化智能体界面刷新开源计算机操作智能体纪录
研究者提出 Agent S4，一种能从任务经验中自主构建进化界面的计算机操作智能体，通过元智能体修订界面仓库并进行种群级进化筛选。
Hugging Face Daily Papers精选AI 评分6161 Matrix-Game 4.0：用视频模型驱动实时可玩游戏世界
论文提出 Matrix-Game 4.0，通过可执行游戏框架将游戏执行与视觉生成分离，由轻量游戏引擎维护世界状态、多模态编码 Agent 将玩家想法转成游戏代码、基于自回归视频模型的渲染器把低多边形代理画面转化为高保真视觉。
推荐理由：论文提出游戏执行与视觉生成分离的框架，并给出单卡 480p 60 FPS、112ms 延迟等实测指标，可帮助评估视频模型驱动可玩游戏世界的可行性。
Hugging Face Daily PapersAI 评分5656 研究追踪七开源 RL 训练框架：1,598 篇方法论文仅 37 篇被纳入
Taiheng Pan 的 arXiv 论文追踪七个开源 RL 后训练框架的提交历史，并关联 2025 年 1 月至 2026 年 6 月筛选的 6,939 篇 arXiv 论文。
Hugging Face Daily PapersAI 评分3535 Real In, Real Out：只用真实数据做场景文本编辑的 TextRIRO 方法
场景文本编辑（STE）研究提出 TextRIRO，不依赖合成配对数据，而是通过对真实图像进行 Crop、Shuffle、Mask 等破坏操作构建自配对监督，基于条件扩散架构训练。
机器之心AI 评分5252 RAVEL 免训练评测视觉编码器，Spearman 相关系数达 0.85 并开源 210 个 MLLM 权重
研究团队提出免训练评测方法 RAVEL，通过跨模态近邻一致性、稳定化 PCA 白化和局部图像块匹配，在完整训练前预测视觉编码器对目标 LLM 的适配程度。
Import AIAI 评分3333 Import AI 470：机器没有权利；用 SPADE 自动化环境生成；用 Hawkeye 构建更好的 GPU kernel
METR 研究显示 AI 加速在不同领域差异明显：2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学研究小幅提速（部分领域 arXiv 投稿不到 12 个月翻倍），AI 研究本身则无可测加速。