🔴 国内外大模型动态
1DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF⭐7
民间炼丹师 DavidAU 的又一次大规模"融合怪"实验：把多个 Qwen3.8-27B 变体冷融合成一个无审查、主打代码能力的 GGUF 全家桶。172万下载说明社区对"开箱即用的本地无审查大模型"需求旺盛。看这条的价值不在模型本身，而在于观察社区微调/融合生态的口味走向——什么类型的合并模型在被大量下载。
2LiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF⭐6
LiquidAI（源自 MIT，架构源自流体动力学研究的 LFM 系列）的 1.7B 小模型官方 GGUF 版。对关注端侧/本地部署的人来说，LFM3 是 Llama/Qwen 之外一个架构上真正不同的选项，小尺寸下长上下文表现有口碑。
3Qwen-VLA: Unifying Vision-Language-Action Modeling across Tasks, Environments, and Robot Embodiments⭐5
Qwen 团队把 VLA（视觉-语言-动作）统一建模的路线论文：一个模型跨任务、跨环境、跨机器人本体泛化。这标志着国内大厂正式把"具身智能基座模型"纳入主线产品线，是观察 Qwen 生态从语言模型向具身扩张的信号。
4ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder⭐5
社区基于 Qwen3.5-4B 微调的"3D 代码"专用模型（Three.js 场景）。小尺寸 + 垂直代码场景的组合值得关注：如果能稳定生成 Three.js 场景，对快速做 3D 可视化 demo 是个实用工具。
🔴 训练与对齐
5Building Telecom Language Models with RSOD: Domain Data, Specialist Post-Training, Memory-Conscious Distillation, and Networking Evaluation⭐5
一篇"领域大模型工程全流程"参考文：电信领域从数据合成、专家后训练、显存受限蒸馏到评测的端到端方法论。虽然领域是电信，但其"单模型覆盖路由/宽带/运维诊断 + 低资源蒸馏"的配方对任何做行业大模型的人都有直接借鉴价值。
6AtomicChat/LFM3-1.7B-Uncensored-GGUF⭐5
LFM3-1.7B 的社区去审查版。和第2条对照看：官方小模型发布后几天内就会出现 uncensored 衍生版，这已是固定生态现象，本身信息量有限。
🔴 AI安全与隐私
7qybaihe/bla — BLA (Blind LLM Agents) 对抗防御盾⭐5
一个新方向的安全工具：针对 AI 逆向工程 Agent（如 REA）的主动防御，通过投毒-耗尽-幻觉三段策略保护二进制、Electron 应用、JS bundle、Python 和 WebAssembly 不被 AI 逆向。698 星增速说明"防 AI 拆壳"正在成为真实的工程需求——保护自己的代码资产不被对手的编码 Agent 批量逆向。