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一个小型开放模型 `qwen3-4b-deslop`，是基于 `Qwen3-4B-Instruct` 微调而来的模型，在一台 MacBook Air 上训练完成，用于消除常见的 AI 写作惯用手法（如破折号、"不是 X，而是 Y"句式、三项并列列表等）。它将每千字的 AI 味评分从 121 降至 12.5，同时保持事实准确性，并可通过 Ollama 在本地运行。
本文提出了Defactualize-Steer-Rehydrate（DSR）框架，该框架将知识图谱与激活引导相结合，以增强代理对话AI中的风格可控与事实保真生成，并在LLaMA模型上进行了评估，显示出在事实恢复方面的显著改进。
本文介绍了Atelier，一种在生成前规划显式控制状态以防止文本到图像模型陷入艺术家名称捷径的方法，并提出了ArtIntentBench以评估艺术家风格控制。
OpenVoice 是一个开源的即时语音克隆模型，具备风格和语言控制能力，现已在 GitHub 上可用。
本文提出一个训练强化学习代理的框架，使其能在实时接受指导的同时，在执行核心任务时采用不同风格，并在《地平线：西之绝境》、《GT赛车》和一个人形行走领域进行了演示。