信源:X 硬核干货雷达 · 覆盖 12 账号
干货候选
- 主题:NeoHorse-1 — Qwen3.5 后训练递归自改进 Agent Post-Training 开源 4B/9B | 来源:@_akhaliq | 链接:https://github.com/TokenRhythm/NeoHorse | 仓库:TokenRhythm/NeoHorse | 论文:https://arxiv.org/abs/2609.08183 | 硬核点:递归自改进 RSI 原型，Routing Harness 框架，4B/9B 开源，Agent Post-Training 复现必读
- 主题:SAS — 端到端优化 Context Ranking 的稀疏注意力新方法 (arXiv 2609.13141) | 来源:@_akhaliq | 链接:https://huggingface.co/tencent/Simple-Attention-Sparsification | 仓库:无 | 论文:https://arxiv.org/abs/2609.13141 | 硬核点:SAS 以连续门控替代蒸馏式稀疏选择器，Triton kernel 集成 FlashAttention，长序列训练必关注
- 主题:Antidoom 训练代码已开源 — Doom Loop 检测 + FTPO 偏好数据生成完整 pipeline | 来源:@maximelabonne | 链接:https://github.com/Liquid4All/antidoom | 仓库:Liquid4All/antidoom | 论文:无 | 硬核点:推理模型 Doom Loop 22.9%→1%，FTPO Final Token Preference Optimization 完整代码已放，含 LoRA 训练 + 合并流程
- 主题:LLM WebGPU LoRA 微调 PoC — llama.cpp/wllama 在浏览器里直接微调 LLM | 来源:@maximelabonne | 链接:https://x.com/maximelabonne/status/1902812698309747009 | 仓库:无 | 论文:无 | 硬核点:浏览器端微调 LLM 工程实现细节，WebGPU + llama.cpp 踩坑复盘，有实验参考价值
- 主题:Language Models Can Control Their Own Attention — DAIR.AI 本周 Paper of the Week | 来源:@omarsar0 | 链接:https://academy.dair.ai/papers | 仓库:无 | 论文:无 | 硬核点:Google DeepMind 工作，让模型自己决定需要关注 KV Cache 的哪些部分，减少每 token 冗余全量扫描
- 主题:Trace as State — 推理 Trace 位置决定长上下文精度高达 50 点 (GLM-5.2 29.2%→100%) | 来源:@omarsar0 | 链接:https://academy.dair.ai/papers | 仓库:无 | 论文:无 | 硬核点:将推理 trace 放在长上下文块之前而非追加，解决因果注意力无法回头引导历史读取的问题
- 主题:Marigold V2 — Diffusion Transformer 单目深度估计刷新 SOTA | 来源:@_akhaliq | 链接:https://huggingface.co/papers/2609.08457 | 仓库:无 | 论文:https://arxiv.org/abs/2609.08457 | 硬核点:Marigold 家族新版，Diffusion Transformer 架构在单目深度估计任务上刷新榜单
其余线索
- Maxime Labonne 评价"LFM2.5-2.6B 不要用于 Coding"，Liquid AI 模型实际表现与官方定位有落差，工程选型参考
- OpenAI GPT-6 Astra 发布（Sep 3–4），定位"最强软件工程模型"，$6/h AI Engineer，computer-use + coding + research 多合一，但本账号 @swyx 等无硬核技术帖
- Maxime Labonne 转"Transformative AI Strategy for Europe"政策文件，科技政策方向参考
- Paul Christiano 加入 OpenAI Foundation Board（Sep 9），AI 安全治理信号，SL 25 等社区讨论
- AuK Technical Report — 语音生成与编辑的开源基础模型，语音模型 post-training 方向参考