🔴 国内外大模型动态
1. Qwen3.8-27B-OBLITERATED：社区去审查版热度登顶⭐⭐⭐
Qwen3.8-27B的去审查社区版，12.4万下载+432赞，MLX/GGUF/safetensors全格式齐发——Qwen3.8发布后社区二创生态的爆发速度值得一看
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2. Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF：投机解码加速本地推理⭐⭐⭐
基于Qwen3.8-27B的DFlash2 draft模型+投机解码方案，面向llama.cpp生态——本地部署大模型时用draft模型加速推理的现成工程方案
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3. SLAI T-Rex：DeepSeek-V4家族昇腾超算全参数后训练（v3更新）⭐⭐⭐
万亿参数MoE在华为昇腾SuperPOD上的全参数后训练系统工程论文，v3版更新——内存压力、通信重叠、算子优化三大难题的解法依然硬核
🔗 曾于08-14雷达收录，本次为v3修订版
⚡ 工程可参考
4. Qwen-VLA：视觉-语言-动作统一具身模型（v2更新）⭐⭐⭐
阿里Qwen团队的具身智能统一建模工作，跨任务/跨环境/跨机器人本体——v2版继续迭代，做机器人方向的话值得跟踪
🔗 曾于08-14雷达收录，本次为v2修订版
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5. Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX：Apple Silicon本地玩家新宠⭐⭐⭐
813赞高人气的MLX格式无审查版——Mac本地跑27B级模型的社区首选之一，反映MLX生态在Apple Silicon上的快速成熟
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🔴 训练与对齐
6. Inject, Align, Recover：文档知识内化的分阶段后训练⭐⭐⭐⭐
把固定文档集直接"炼进"模型参数，推理时不再依赖RAG检索——知识内化替代检索增强的一条系统化路线，领域专属模型的潜在新范式
三阶段流水线：Inject注入文档知识 → Align对齐问答格式 → Recover恢复通用能力防灾难性遗忘，每阶段各司其职。核心洞察：RAG的检索失败、延迟、多文档冲突问题可以通过参数化知识规避。对星竹的启示：内部知识库场景可评估"知识内化为主+轻量检索兜底"的混合架构，用小模型承载高频固定语料。
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7. PEA-DPO：多模态LLM的感知增强偏好优化⭐⭐⭐⭐
发现多模态DPO中视觉感知与偏好对齐脱节的关键局限，提出感知增强方案——做VLM微调（图文理解、多模态客服）时的对齐方法新选项
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8. AEON-7 Qwen3.8-27B社区终极无审查版⭐⭐⭐
DPO训练路线的Qwen3.8-27B二创变体，BF16全精度——与去审查路线不同，这条用DPO直接做偏好重塑，社区微调风向的又一例证
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9. Ornith-1.5-9B：轻量多模态小模型上新⭐⭐⭐
9B级image-text-to-text模型，Qwen3.5架构底座——轻量多模态本地部署的又一候选，适合资源受限场景做图文理解
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🔴 LLM应用架构
10. autoprompt-skill：编码Agent的prompt自优化技能⭐⭐⭐
一个可挂载到编码Agent的skill，号称把agentic coding任务失败率降45%，580星——把prompt优化做成可复用技能的思路值得借鉴
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