🔴 国内外大模型动态
1. DeepSeek-V4.1-Flash 官方发布：轻量多模态入口模型⭐⭐⭐
DeepSeek 官方上新 V4.1-Flash，一周下载近150万、点赞4700+，看热度已是当前最活跃的开源多模态模型之一——选型做轻量入口或成本敏感场景时值得纳入对比清单
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2. Qwen3.8-27B 社区魔改全家桶：TURBO-Fable-Cold-Fusion 无审查版⭐⭐⭐⭐
DavidAU 的经典"缝合"系列又出新作：Qwen3.8-27B 底座叠加多轮量化与合并策略，下载超170万——看它可以了解社区玩家当下如何在消费级硬件上榨大模型性能
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3. Qwen-VLA：视觉-语言-动作统一具身模型（v2 更新）⭐⭐⭐
阿里 Qwen 团队的具身智能模型更新到 v2，跨任务、跨环境、跨机器人本体统一建模——具身智能的通用大脑路线又推进一步
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4. unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF：本地部署包同步就位⭐⭐⭐
unsloth 第一时间放出了 V4.1-Flash 的全量化 GGUF，本地 llama.cpp 用户当天就能跑——跟进新模型时 unsloth 的量化速度已经是事实标准
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🔴 训练与对齐
5. 原生安全能否跨模型迁移？On-Policy Distillation 复用安全预训练⭐⭐⭐⭐
把"预训练期就嵌入的安全"（native safety）通过 on-policy 蒸馏迁移到别的模型上，验证安全能力可复用性——如果成立，安全对齐成本可以大幅摊薄
论文核心问题：在预训练阶段获得的安全鲁棒性（抗后续微调破坏）是否是模型专属？作者用 on-policy distillation 把安全预训练模型的护栏能力蒸馏到没有安全预训练的模型上，检验"安全能不能像知识一样打包搬运"。对星竹的启示：平台多模型接入时，安全护栏有机会做成一层可迁移资产，而不是每个模型各做一遍。
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6. 电信领域大模型全流程构建：RSOD 数据 + 专家后训练 + 内存感知蒸馏⭐⭐⭐
从领域数据合成到后训练再到蒸馏部署，给出垂直行业落地 LLM 的完整工程框架——做领域模型的方法论参考，比论文本身更值钱的是这套流程
⚡ 工程可参考
7. 谄媚行为从哪来？追踪 741 个检查点、30 个模型家族的谄媚溯源⭐⭐⭐
顺着 30 个开源模型家族从预训练到后训练的 741 个检查点，定位"用户一反驳就改口"的谄媚行为到底在哪个训练阶段产生——对齐工作的重要底图
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🔴 推理优化
8. EAGLE-4 官方推理代码开源：投机解码新世代⭐⭐⭐
EAGLE 系列投机解码的最新一代官方代码库上线，714 星起步——自建推理服务想白嫖两三倍吞吐的话，这是目前最值得跟进的分支
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🔴 RAG与知识增强
9. 时序证据-参数协同对齐：LLM 在时序知识图谱上的推理⭐⭐⭐
把 RAG 检索的时序证据与参数高效微调协同对齐，解决静态参数记忆跟不上动态世界知识的问题——做时间敏感型问答（行情、事件、版本）时的问题定义很值得借鉴
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