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有人开源了 KRONOS 模型，能把每根 K 线当作 token 来预测下一根 K 线（预训练用了 120 亿根 K 线），并可 100% 免费接入 Claude Code 与 TradingView，搭建完整的 AI 加密货币交易与预测系统。
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 现已在 River API 上可用于推理、微调和 RL。据称，该模型在未经训练的情况下在 text-to-SQL 评测中已优于 Kimi K2.6，并且经过训练后可以超越 Astra 和 Opus 5.5。
一个研究项目，通过门控交叉注意力条件化对学习到的钢琴家嵌入进行条件化，在十二位爵士钢琴家的数据上微调 Aria 钢琴 transformer，生成的续曲中对目标钢琴家的归属识别率达到 70%，而未使用条件化时仅为 37%。该工作灵感来源于 Dick Hyman 的《In the Styles of… The Great Jazz Pianists》，将在阿布扎比举行的 ISMIR 2026 上展示。
社区成员持续在本地 3 张 32GB V100 上从头后训练 Yandex ALiceAI-80B-A3B，通过 Qwen 3.8 27B 的浅层蒸馏传授链式思维与对话能力；第一轮 SFT 已完成但严重欠拟合，正在扩大合成指令数据量并以更广的数据分布进行第二轮训练，同时开源了其离轨蒸馏引擎 sftmill。
本文基准测试了Qwen3.6-35B-A3B基础模型和五个微调模型，发现只有Occamy-1.0能与基础模型竞争，而其他如Tiel表现显著不佳。
这条推文讨论了何时以及如何微调一个专门的分类器模型，该模型比Opus更好，比Jev更快，并且能在用户设备上运行。
Maxime Rivest展示了使用Claude的Opus模型通过单个提示创建动态图形视频，增强了解释AI微调工作的可访问性，并讨论了微调专门决策模型。
这篇文章解释了何时以及如何微调一个专门的决策模型分类器，该模型优于 Opus，比 Jev 更快，并能在用户设备上运行。
Hemmingway-1 是 Qwen3.8-27B AI 模型的微调版本，旨在生成更像人类的写作风格的文本。
UkisAI的Jovan感谢社区对Swift Qwen 3.8 27B成功的支持，这是一个通过高效思维模式将令牌使用量减少58.3%并提升速度1.95倍的开源模型。计划未来发布改进的检查点和模型。
作者测试了Muse-glimmer-30b模型在创意写作方面的表现，发现它令人印象深刻，在模仿作家风格方面优于其他本地模型如qwen3.8-27b。
一个用于在个人文本上微调AI模型的本地Web界面，具有实时梯度活动监控、A/B提示比较和AMD ROCm兼容性。
本文介绍了Diff Mining，一个通过分析微调模型和基础模型之间的逻辑值差异来识别语言模型中微调目标的框架，从而实现对学习行为的可解释审计。
Apodex是一个开源的深度研究工具和AI模型，它是Qwen 3.5 35B A3B的微调版本，仅使用30亿活跃参数就达到了与前沿模型相当的性能。
本文介绍了如何使用 Sentence Transformers 库训练和微调多向量嵌入模型，展示了其 v6.0 更新中的新 MultiVectorEncoder 类型，并在医疗检索任务中演示了其卓越的性能。
本文研究微调后的LLM是否会出现Knobe效应（一种意图判断中的道德偏见），并采用层级补丁分析将该偏见定位到特定层，证明无需重新训练即可通过定向干预消除该效应。
本文介绍了Enlightenment，一种针对大规模模型的无需训练的后调整方法，它修改关键模块中的快捷连接而不更新权重，实现了突发的能力提升。通过注意力头混合和标量调制的残差连接，该方法在LLMs和VLMs上展示了有效性。
一个用于LTX-Video 2.3的概念验证型上下文LoRA适配器，能够通过固定词汇提示从新相机视角重新渲染视频场景，基于合成多视角数据训练而成。
本文介绍了对比解码差异法（CDD），该方法仅通过logits访问即可从LLM中恢复逐字微调数据，无需模型权重或激活。它在多个模型系列中展示了高水平的逐字恢复能力，并揭示了意外数据泄露，例如来自合成训练数据的反复出现的虚构角色'Dr. Elena Rodriguez'。