inclusionAI 发布基于 Qwen3-0.6B 的 SingProbe 流式安全探针
inclusionAI 发布 SingProbe，一个构建在 Qwen/Qwen3-0.6B 之上的流式安全探针，复用基座模型隐藏状态在每个 token 上评估查询意图、回复不安全性和幻觉风险。
#开源生态
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今日 0 条inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5151 inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5656 inclusionAI 发布 SingProbe：基于 Qwen3.5-122B-A10B 的流式安全护栏探针
inclusionAI 在 Hugging Face 发布 SingProbe，一个构建在 Qwen/Qwen3.5-122B-A10B 上的内在流式安全护栏探针，复用基座模型隐藏状态，在每个 token 上输出 8 类查询意图、回复不安全度和幻觉风险分数，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4545 inclusionAI 发布 Qwen3.5-0.8B-singprobe：基于隐藏状态的流式安全探针
inclusionAI 发布 Qwen3.5-0.8B-singprobe，一个基于 Qwen/Qwen3.5-0.8B 隐藏状态的流式安全探针，可在生成过程中逐 token 输出查询意图、回复不安全和幻觉风险评分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4646 inclusionAI 发布 Qwen3.5-397B-A17B-singprobe 流式安全探针
inclusionAI 发布基于 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 的流式安全探针 SingProbe，复用基座模型隐藏状态，在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4646 inclusionAI 发布 Qwen3.8-27B-singprobe：基于隐藏状态的流式安全探针
inclusionAI 发布 Qwen3.8-27B-singprobe，这是一个构建在 Qwen/Qwen3.8-27B 上的内在流式护栏探针，复用基座模型隐藏状态，在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4141 inclusionAI 发布 SingProbe：基于 gemma-4-E4B-it 的流式安全探针
inclusionAI 推出 SingProbe，一个基于 google/gemma-4-E4B-it 的流式安全探针，复用基座模型隐藏状态，在生成每个 token 时对查询意图、回复安全性和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4545 inclusionAI 发布 Qwen3.5-4B-singprobe：基于 Qwen3.5-4B 的流式安全探针
inclusionAI 发布 Qwen3.5-4B-singprobe，这是一个构建在 Qwen/Qwen3.5-4B 上的流式安全探针，复用基座模型隐藏状态，在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4242 inclusionAI 发布 Qwen3.5-9B-singprobe：基于隐藏状态的流式安全探针
inclusionAI 发布 Qwen3.5-9B-singprobe，这是一个构建在 Qwen/Qwen3.5-9B 上的内置流式护栏，复用基座模型隐藏状态，在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4646 inclusionAI 发布 Step-3.7-Flash-singprobe：基于 Step-3.7-Flash 的流式安全探针
inclusionAI 发布 SingProbe，一个构建在 stepfun-ai/Step-3.7-Flash 上的内在流式护栏，复用基座模型隐藏状态，在生成每个 token 时对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4848 inclusionAI 发布 Qwen3-8B-singprobe：基于 Qwen3-8B 的流式安全探针
inclusionAI 发布 Qwen3-8B-singprobe，这是构建在 Qwen/Qwen3-8B 上的内在流式护栏，复用基座模型隐藏状态，在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分，解码开销低于 0.5%。
Sakana AI Blog精选AI 评分6262 Sakana AI 发布 Fugu Max 与 Fugu Ultra v2 编排系统
Sakana AI 发布 Fugu Max 和 Fugu Ultra v2，用多智能体编排同时优化成本与性能。
推荐理由：原文给出具体基准成绩、定价对比和 API 升级方式，读者可据此评估编排架构在成本与性能上的实际位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio Workflow 重建 AUTOMATIC1111 大部分功能为 Workflow1111
Hugging Face 团队用 gr.Workflow 将 AUTOMATIC1111 的主要功能重建为 Workflow1111，画布包含 11 条媒体管线。
推荐理由：原文拆解了 11 条媒体管线和 73 个节点的具体构成，展示了 Gradio Workflow 混搭多模型并自动生成 REST 与 MCP 端点的做法。
LMSYS Blog精选AI 评分6767 SGLang 与 Miles 发布 DeepSeek-V4.1 Day-0 支持
SGLang 与 Miles 团队宣布为 DeepSeek-V4.1 提供 Day-0 支持，讲解其 SWA、mHC、Engram 记忆等架构及推理与 RL 训练优化。
推荐理由：原文详解 SGLang 与 Miles 对 DeepSeek-V4.1 的 Day-0 支持，给出 Engram offload、bounded replay 等实测数字和可复现配置。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，预测人类基因组全部 90 亿种单碱基变异
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas 平台，包含人类基因组约 90 亿个单核苷酸变异的分子效应预测，数据规模 1 petabyte，超过 AlphaFold Database 30 倍以上。
推荐理由：官方平台发布，覆盖 90 亿个单核苷酸变异预测并附应用案例，可用于了解基因组变异数据资源的最新规模与获取方式。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral 完成 €3B Series D 融资，估值超 €21B
Mistral 宣布完成 €3B Series D 融资，投后估值超过 €21B，为欧洲科技公司迄今最大规模股权融资，由三星电子领投，EQT 旗下 Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。
推荐理由：原文是官方融资公告，给出了金额、估值、领投方和资金用途，读者可以据此了解 Mistral 下一阶段的扩张方向。
Hugging Face BlogAI 评分5454 H Company 发布 NeoMME 多语言多模态编码器，含 260M 与 800M 两种规格
H Company 发布 NeoMME 系列多语言多模态编码器，有 260M 和 800M 两种规格，用单个双向 Transformer 从头训练处理文本 token 和 32×32 图像 patch，不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 Hugging Face 发布开源工具 funes，为编码 Agent 提供本地自有记忆层
Hugging Face 发布开源工具 funes，把机器上已有的 Agent 会话记录变成可检索的记忆层，一条 funes add 命令即可接入 Claude Code、Codex、pi 和 Hermes。
推荐理由：原文给出 funes 的本地检索管线、跨机器同步与 token 成本对比数据，读者可以据此判断它能否改善多机多 Agent 的工作流。
Hugging Face BlogAI 评分5353 用 TRL 和 OpenEnv 训练编码模型画水彩画：Hugging Face 开放完整复现配方
Hugging Face 博客用 TRL 和 OpenEnv 开放复现 Surya Narreddi 让语言模型写 p5.brush JavaScript 画水彩的方法，训练 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B，参考池、RL 环境、训练脚本和模型全部公开，一条命令即可在 HF 上端到端运行。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 Hugging Face 发布 @huggingface/kernels：207 个 WebGPU 内核用于浏览器本地 AI
Hugging Face WebAI 团队发布 @huggingface/kernels 库，可从 Hub 加载和运行优化的 WebGPU 内核，首批提供 207 个内核，Apache-2.0 许可。
推荐理由：官方给出了与 ORT WebGPU 的对比数字和浏览器端众测入口，读者可据此评估浏览器本地推理的可用性。
Microsoft ResearchAI 评分4747 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干大幅降低病理基础模型算力需求，均以 Apache 2.0 许可开源。
LMSYS Blog精选AI 评分6060 SGLang 发布 SSD Expert Pack，在消费级硬件上运行 DeepSeek-V4-Flash 和 Kimi-K3
SGLang 将 SSD-LLaMA 的核心思路引入 MoE 推理，把放不进 VRAM 和内存的路由专家权重放在 NVMe SSD 上，通过 Expert Pack 连续布局、O_DIRECT 直接 I/O、pinned 暂存和 GPU 缓存，只加载 router 选中的专家。
推荐理由：原文给出完整机制说明和单卡实测数据，读者可以据此评估 NVMe SSD 承载超大 MoE 模型的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 Sentence Transformers 教程：用 MultiVectorEncoder 训练与微调多向量嵌入模型
Hugging Face 发布 Sentence Transformers v6.0 教程，介绍第四种模型类型 MultiVectorEncoder 的完整训练方法，支持 ColBERT 风格的 late interaction 检索微调与从零训练。
推荐理由：作者用实测对比给出多向量模型微调的完整配方，包括起点选择、损失函数和索引压缩的量化取舍。
LMSYS Blog精选AI 评分7272 SGLang 为 Qwen3.8-Flash-Next 提供 Day-0 支持
SGLang 团队与 Qwen、NVIDIA、AMD 合作，为 Qwen 团队开源的多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next 提供 day-0 支持。
推荐理由：原文详解了 SGLang 对 Qwen3.8-Flash-Next 的 day-0 支持与架构实现细节，含量化检查点和实测吞吐数据，对部署选型有参考价值。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族并详解构建过程
IBM 发布 Granite 4.2 密集 decoder-only 推理模型家族，含 3B、8B、30B 三个规格，基于 Granite-4.1 基座（约 15T tokens 预训练，上下文窗口扩至 512K），经 SFT 与多阶段 GRPO 强化学习训练，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：IBM 官方详解 Granite 4.2 训练全程，从五阶段预训练到多阶段 RL 课程，可复用的训练细节较完整。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 Gradio 推出 gr.Workflow：把 AI 管线变成可拖拽、可部署的节点图
Hugging Face 在 Gradio 中内置 gr.Workflow，将 AI 应用管线描述为带类型的节点图，在同一画布上提供可运行节点、可视化中间结果、REST API 和一键部署到 Hugging Face Spaces。
推荐理由：官方介绍了 gr.Workflow 的节点图机制和多条可复制的示例工作流，读者可以据此评估它能否替代手工拼装 Python 管线。
Mistral AIAI 评分5353 Mistral 与 HUMAIN 达成战略合作推进沙特主权 AI
Mistral 与 HUMAIN 宣布战略合作，覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与解决方案部署，规模达数亿欧元。双方将本地化先进模型，初期聚焦网络安全和语音，并计划开发阿拉伯语表现强劲的前沿模型；Mistral 将探索使用 HUMAIN 数据中心支持当地算力需求，还计划在沙特针对受监管行业制定联合市场进入策略。
LMSYS BlogAI 评分5454 SGLang 推出 Weight Cache Daemon，将 Ling-2.6-1T 权重加载从约 495 秒缩短至 0.63 秒
SGLang 团队联合蚂蚁 Ling Infra 团队发布 Weight Cache Daemon，通过常驻 GPU 进程和 CUDA IPC 零拷贝映射缓存量化后权重，使 Ling-2.6-1T FP8 的权重加载从约 495 秒降至 0.63 秒，端到端启动时间从 8.8 分钟降至 0.528 分钟。
LMSYS Blog精选AI 评分7070 LMSYS 发布 Miles v0.1：面向生产级 RL 后训练的全栈系统
LMSYS 与生态伙伴发布 Miles v0.1，一个基于 slime 设计的全栈生产级后训练系统，目标是让前沿规模 RL 训练更易用。
推荐理由：官方完整走读 Miles 的 RL 训练环路与关键数字，读者可据此评估它是否适合承担自己的前沿规模后训练任务。
Google Developers BlogAI 评分5656 Google 开源 C++ 库 Credentio，用于本地验证 C2PA Content Credentials
Google 发布开源 C++ 库 Credentio，用于处理 C2PA Content Credentials，先支持规范 2.2 和 2.4 版本。该库支持完全本地验证，无需将媒体文件传到云端，零带宽开销、即时返回结果并保持数据隐私；验证大文件时内存占用较小，可配置官方或自定义 C2PA 信任列表，深入解析清单、断言、数字签名和声明结构，并给出详细的验证报告。
LMSYS Blog精选AI 评分6565 SGLang 与 Miles 为 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持
SGLang 与 Miles 宣布 Day-0 支持 Qwen3.8-2.4T-A95B，这是千问最大的开源模型，总参数 2.4T、每 token 激活 95B，采用 69 层 GDN 线性注意力与 23 层 GQA 全注意力 3:1 交错的混合架构，MoE 含 512 专家 top-10 路由。
推荐理由：SGLang 团队详解 Qwen3.8 混合注意力架构的推理支持方案，给出内核优化、并行布局与实测吞吐数字，可作部署参考。
Mistral AIAI 评分5353 Mistral 推出区域推理端点、第三方开放模型支持与欧洲算力联盟
Mistral 宣布三项推进 AI 主权的举措：Mistral Regional Endpoints 正式可用，客户可选择推理在欧洲或美国运行；Mistral Priority Tier 进入公开预览，为关键工作负载提供自定义速率限制和 uptime SLA。
Hugging Face Blog精选AI 评分8181 Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer-30B，主打本地智能体场景
Meta 发布从 Muse 蒸馏而来的 30B 多模态模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可，面向本地隐私场景的智能体用途。模型由 2B ViT 视觉编码器和 28B 文本解码器组成，支持图像、视频、多模态工具调用和目标检测，并附带基于 DFlash 的可选投机解码。
推荐理由：原文给出架构组成、基准对比和各推理框架的 day-0 用法，读者可以据此评估本地部署的可行路径。
Mistral AI精选AI 评分6464 Mistral AI 开源 3B 多模态安全分类器 Shieldstral
Mistral AI 发布开源多模态安全分类器 Shieldstral，权重 3B，采用 Apache 2.0 协议。模型将内容审核改写为推理时的问答任务，用户用自然语言给出政策，无需重训即可适配文本、图像和 prompt–response 对的审核。
推荐理由：原文解释了用问答式策略接口替代固定分类体系的设计思路，并给出训练数据构建方法，读者可以借鉴其小模型超越大模型的数据策略。
Microsoft Research精选AI 评分6969 Microsoft Research 发布开源智能体框架 Orchard
Microsoft Research 发布开源智能体框架 Orchard，核心是可复用的 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 内直接训练智能体。
推荐理由：原文给出框架设计、训练配方和多项基准数字，读者可以据此评估开放环境层对降低 Agent 研究成本的作用。
LMSYS BlogAI 评分4747 SpecForge v0.3.0 发布：统一分离式与同置式投机解码栈，并开源新 SpecBundle 草稿模型
SpecForge v0.3.0 将目标模型推理与草稿模型训练解耦，在线训练完全分离，在 8xH20 测试平台上以 3 台 SGLang 服务器加 5 个训练 worker 的拓扑，端到端训练吞吐较此前同置实现提升约 10%。
LMSYS BlogAI 评分5959 RadixArk 与 Google 合作将 SGLang 完整功能带到 TPU
RadixArk 与 Google Cloud 合作，把开源推理框架 SGLang 带到 TPU。SGL-JAX 现已可用，支持 Gemma、Qwen、DeepSeek。
Berkeley AI ResearchAI 评分5353 Berkeley 团队用 K-Search 将 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 基于进化式内核搜索框架 K-Search 构建 MLX 后端和结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，把既有 NVIDIA 内核经验转化为 Apple Silicon 可用的优化指导。
Hugging Face Blog精选AI 评分8181 Hugging Face 发布 Thinking Machines 多模态开源模型 Inkling 使用指南并推出 Inkling-Small
Thinking Machines 的开源多模态模型 Inkling 上线 Hugging Face，总参数 975B（激活 41B），原生接收图像、文本和音频输入，支持 1M 上下文和 1M token 训练语料中的 45 万亿 token 多模态训练，同日推出 276B 总参数、12B 激活参数的 Inkling-Small。
推荐理由：官方详细拆解了 Inkling 的 MoE、相对注意力等架构设计，并给出从 2TB BF16 到 1-bit GGUF 的多档部署路径，方便按硬件选型。
LMSYS Blog精选AI 评分7575 SGLang 与 Miles 为 Thinking Machines Lab 975B 多模态模型 Inkling 提供 Day-0 支持
SGLang 与 Miles 团队同 Thinking Machines Lab 合作，为 975B 参数、上下文最长 1M tokens 的多模态模型 Inkling 提供 Day-0 支持。
推荐理由：原文给出 Inkling 架构细节、SGLang 各项优化后的具体吞吐数字，以及 Miles 侧完整 RL 训练方案，工程参考价值具体。
Runway NewsAI 评分5252 Runway 开源 Rust 媒体解码器 AVTensor，训练 MFU 提升 1.8 个百分点
Runway 开源 AVTensor，一个直接调用 FFmpeg C API 的 Rust 媒体解码器，单次 demux 同时解码音频与视频并共享时间原点，解决了 torchcodec 与 torchaudio 在负 PTS 资产上时间零点不一致导致的音画失步问题。