ehartford 推出面向人类与智能体的 With 编程语言
开发者 ehartford（QuixiAI）向 aallan 的 agentlanguages 仓库提交 PR，收录其编程语言 With（withlang.org），定位为面向 LLM/智能体编写程序的语言。With 既追求对智能体高效，也强调对人类友好，`with init` 命令会在项目中生成 CLAUDE.md 和 AGENTS.md 等文件，以兼顾人与智能体的协作需求。
#开源/仓库
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今日 14 条AGI HuntAI 评分3434 AGI HuntAI 评分4545 PrismQuant 用零空间旋转优化 INT4 量化，70B 模型几乎无损
PrismQuant 提出量化器感知的旋转框架，将激活主特征空间与非对称分组 INT4 的常量组子空间对齐。在 W4A4KV4 下 Llama-3.2-3B 达到 SOTA，Llama-3.1-70B 困惑度 3.85、平均零样本准确率 72.46%，仅比全精度低 0.22 个百分点。
AGI HuntAI 评分4343 KAIST 用提示分歧替代像素标注，实现零样本分割免标注适配
KAIST 提出面向开放词汇语义分割（OVSS）的偏好引导适配框架，用不同提示模板间的「提示分歧」取代像素级标注，从跨模板不确定性高的区域挖掘局部偏好查询。方法采用 Region-Localized Preference Optimization（RLPO）配合区域外一致性正则，在 MESS 基准上让多种 OVSS 骨干获得一致提升，无需任何像素级标注，且在偏好噪声下依然有效。代码已开源。
arXiv cs.CVAI 评分3535 CrossTimeEdit：面向历史街景生成的十年跨度跨视角数据集与奖励引导编辑
CrossTimeEdit 将历史街景生成重构为编辑任务，以 FLUX.2 [Klein] 4B 为起点经 SFT 与在线 RL 训练，整体性能较预训练基线提升 17.12%。其配套 VIGOR-his 数据集覆盖三大洲 11 座城市，含 43,653 个位置级四元组。模型以 Flow-GRPO 与 GDPO 优化 IA、BP、QP 三项奖励，代码、数据集与模型权重已公开。
AGI HuntAI 评分4646 开源 Agent 框架 Omnigent v0.16.0 发布：沙盒写时复制与统一工作区浏览器
开源 Agent 框架 Omnigent 发布 v0.16.0，Linux Agent 新增 copyonwrite: true 沙盒写入，编辑只留在一次性层、不改动底层文件。
arXiv cs.CVAI 评分4848 OTT3R：以 1% 算力实现多视角 3D 重建与快速数据集生成
OTT3R 是一个知识蒸馏框架，把 959M 参数的 π³ 蒸馏成 102M 参数的学生模型，压缩 9.4×、推理最高快 7×，训练算力仅为 VGGT 的 1.6%。
arXiv cs.AIAI 评分3333 PowerZooJax：面向强化学习的 JAX 电力系统基准
PowerZooJax 是基于 JAX 的电力系统强化学习基准，覆盖发电、输电、配电、分布式能源与数据中心微电网 5 个约束马尔可夫决策过程任务。它把潮流计算、经济调度、市场出清和设备动态改写为 JAX 计算图，使训练与评估全程留在 GPU 上，相比 CPU 仿真显著加速。该开源基准还对策略回报、安全违规和分布外压力场景提供标准化评估。
AGI HuntAI 评分4646 DeepSeek 开源库批量更新，新增华为昇腾支持
DeepSeek 批量更新其大部分开源库，新增对华为昇腾（Huawei Ascend）的支持。eliebakouch 指出了这一更新，yacineMTB 以夸张的戏剧化反应转发，暗示这一 NVIDIA 生态替代信号值得关注。
AGI HuntAI 评分4848 Open-Dots 开源复刻 OpenAI Dots 上线即爆火
开发者 matchaman11 推出 OpenAI Dots 的开源复刻项目 Open-Dots，上线不到 24 小时即斩获 4500+ GitHub 星，一度达 4.3k star。该项目定位为 OpenAI Dots 的开源替代品，是可自托管、本地优先的 AI 工作台，整合聊天、工具调用与操作审计功能，因满足社区对自主可控 AI 工作区的需求而迅速走红。
AGI HuntAI 评分4040 新加坡国立大学 MaLiang-Harness：用可执行程序控制图像视频生成，并定义 P2V 差距
新加坡国立大学团队发布 MaLiang-Harness，用可执行程序驱动 MLLM 图像/视频生成，并首次定义 Program-to-Visual（P2V）差距。
AGI HuntAI 评分4343 VLANeXt Family：500+ 控制实验提炼 12 条 VLA 模型实用配方
研究团队发布 VLANeXt Family，基于 500+ 控制实验系统重访视觉-语言-动作（VLA）模型的设计空间，提炼出 12 条构建强 VLA 的实用配方。
AGI HuntAI 评分3737 AutoRef 开源：面向智能体多参考图生成的 Harness 优化
论文《Harness Optimization for Agentic Multi-Reference Image Generation》的官方实现 AutoRef 已在 GitHub 开源（KuOnoda/AutoRef），主题是以智能体方式优化多参考图像生成。该项目由 Reddit 用户从 arXiv 发现，适合关注图像生成与 agent 结合方向的人跟进。
AGI HuntAI 评分4848 SGLang 把 Qwen3.8-27B 变决策模型，百毫秒内通关《宝可梦火红》
SGLang 团队把 Qwen3.8-27B 改造成多模态决策模型，从实时游戏画面出发，以低于 100 毫秒的决策延迟打通《宝可梦火红》的四天王与冠军。工程层面，SGLang 新增原生 /v1/decisions 接口，可将 LLM 和 VLM 当作分类与打分模型使用；另加 /v1/systemone，让 Jev 类开源模型可配合 TypeSafe SDK 使用。
AGI HuntAI 评分4444 SFTMill 开源：用 OpenAI 兼容端点做离策略蒸馏生成微调数据
SFTMill 开源，通过 OpenAI 兼容端点对任意现有 LLM 做离策略蒸馏，把行为目标转成完整训练数据集。工作流用 YAML 定义课程表，由 LLM 生成任务，教师模型逐题求解产出覆盖微调目标的问答数据集。作者建议任务生成至少用 Qwen 3.8 27B（medium 档），更弱的模型质量不够。
AGI HuntAI 评分6363 开源工具 GitDiagram 一键生成 GitHub 仓库交互架构图
开发者 Ahmed Khaleel 的开源项目 GitDiagram 已获得约 17.4k 星标，用户只需改动 GitHub 仓库链接中的 hub，就能把任意仓库转换成可交互的架构图。该工具因简单易用在开发者社区走红，被用来快速理解项目结构和讲解代码仓库。
AGI HuntAI 评分6464 effective-html 开源：用 agent skills 生成线框图与可交互原型
GitHub 项目 effective-html（3.3k star）提供一组专注的 agent skills，让模型生成自包含的 HTML 工件，覆盖低保真线框图、可交互原型、系统图表与计划文档。
AGI HuntAI 评分3434 DWD MCP Server 上线：让 AI 直接读取德国官方气象数据
DWD MCP Server 在 Reddit 的 modelcontextprotocol 板块上线，通过 Bright Sky API 接入德国气象局（DWD）数据，支持实时天气、预报和官方气象预警查询。用户可用城市名或地理坐标查询天气信息并定位气象站。项目地址已收录于 glama.ai/mcp/servers/jimimatt/dwd-mcp-server。
AGI HuntAI 评分5454 skillry 开源 skill 复刻 CellMotion 动效，可读懂逻辑随意修改
skillry 是一个 Manus 风格的开源 skill，能读懂 CellMotion 网站动效的实现逻辑，做到随意修改而不变形，并基本完整复刻了原站效果。该项目属于 @yihuiindie，由独立开发者 @opc8838 分享，已开源并附带可在线体验的动效库。动效库涵盖文字与图形运动组件，可用于视频创作和网页表达。
AGI HuntAI 评分4646 开源视频编辑智能体 Open Edit 发布，可直接编辑 Opus 5.5 生成的视频
开发者发布开源视频编辑智能体 Open Edit，能把视频（包括 Opus 5.5 生成的视频）转换成可在浏览器中编辑的项目，实现「生成即可编辑」。作者称其攻克了视频到可编辑工程转换的关键环节，项目已开源并附有 GitHub 地址。
AGI HuntAI 评分4040 Anthropic 智能指数登顶已超百日，作者开源图表 skill 实测
作者 randal_olson 用开源图表生成 skill evident-charts 对 Artificial Analysis 数据做“一图一问”测试，Intelligence Index 排名最高的是 Anthropic。Anthropic 自 2026 年 4 月以来每天位居榜首。帖子同时演示了该开源 skill 的实际效果。
AGI HuntAI 评分6161 Randy Olson 开源图表 skill「evident-charts」，让 AI 编码 agent 画图时自动检查
数据科学家 Randy Olson 开源了面向 AI 编码 agent 的图表 skill evident-charts（GitHub 49 star），让 Claude Code、Codex、Cursor 等在画图时遵循清晰、诚实的原则，并在用户看到之前自动检查每张图。
AGI HuntAI 评分2727 合同自动化工具 Docuseal：配合 AI 可自动处理合同流程
jacob_posel 在 X 上分享了一条实用贴士：用开源电子签名工具 Docuseal 配合 AI 自动化合同处理。原帖只有一句话，没有展开具体工作流，但为需要批量处理合同、协议签署的个人和小团队指出了一个可直接上手的工具方向。
AGI HuntAI 评分3838 开源 VeriChron AI：用双时态数据重建任意时点的企业合规状态
开发者 LoksaiPalyam 发布开源概念项目 VeriChron AI，用双时态数据、知识图谱与 AI Agent 重建企业任意时点的合规状态，并区分 Valid Time 与 System Time。
AGI HuntAI 评分3535 开源自动驾驶仿真项目 AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 更新：38 个演示汇总成画廊页，并用 Claude Code 加持 PR 审查
开源项目 AutonomousVehicleControlBeginnersGuide（1.7k star）将全部 38 个自动驾驶仿真演示汇总为一个画廊页面，演示描述由对应脚本的 docstring 生成，合并后由 CI 自动更新，无需手工维护文档。
arXiv cs.AIAI 评分4040 Self-Play Search Distillation：用自对弈搜索蒸馏提升 LLM 推理能力
Self-Play Search Distillation（SPSD）通过棋盘游戏自对弈中的 MuZero 类网络搜索生成超人类合成数据，并把搜索记录转成思维链，为大语言模型提供环境接地监督。在 Qwen3-4B-Base 上，六个数学基准的平均分从 24.1 升至 36.6，未见过的游戏胜率从 15% 升至 45%。该方法仅用自对弈搜索记录训练，即可迁移到数学推理。
AGI HuntAI 评分3939 arXiv 论文《Focusing Condition》提出 SCS：推理时零训练提升 LLM 条件文本嵌入
arXiv 论文《Focusing Condition》提出推理时即插即用的自对比引导方法 SCS，通过遮蔽条件得到无条件嵌入，再用它引导多头自注意力计算，提升 LLM 条件文本嵌入质量。该方法无需额外数据或微调，推理时仅多一次多头自注意力计算。在聚类、语义文本相似度（STS）和三元组对齐数据集上验证，可叠加现有 prompt 方法并全面提升性能，代码已开源。
AGI HuntAI 评分4646 DealPulse 用三库分区记忆替代上下文堆砌做 B2B 销售助手
DealPulse 基于 Vectorize Hindsight 持久记忆构建 B2B 销售助手，用三库分区记忆替代上下文堆砌。记忆分为 episodic 通话记录、赢单 playbook 和竞争对手情报三类，逐字保留客户异议与利益相关者情绪，可在 2 秒内召回此前具体承诺并生成有依据的反制策略。代码已在 GitHub 开源。
AGI HuntAI 评分3030 Unsloth 微调出 9B 开源编码模型 Gmcoder，token 消耗少 40–68%
作者基于 Unsloth 做微调合并，发布名为 Gmcoder 的 9B 开源编码模型，已在 Hugging Face 上线。据称该模型在 HumanEval+ Mini 上超过 Ornith 1.5 和 Oxcoder，且不靠「过度思考」取胜，回答问题时 token 消耗比对手少 40–68%。这属于个人开发者的开源微调实战成果。
AGI HuntAI 评分4848 开发者 Jerry 开源 Enclosure：用确定性模拟办公室给 LLM 做性格测试
开发者 Jerry 开源确定性 LLM 测试环境 Enclosure，它模拟带 Slack、日历、邮件等工具的办公场景，对话由 AIML 而非真模型驱动，保证完全可复现。首个测试 Disposition 是给模型做的「性格测试」，并非可刷分的 benchmark，而是帮用户找到匹配自己工作风格的模型。项目已放出首批三个模型的结果图，并号召社区用更多模型跑测试提交。
AGI HuntAI 评分4545 开源工具 Carla：本地跑 llama.cpp 造「AI 角色」的织机实验室
开发者发布基于 llama.cpp 的开源工具 Carla v0.1.0，一个完全本地运行的 loom TUI 与角色实验室。其流程为基座模型加种子文档、分支式续写再到对话式 loom 以涌现 AI 角色，支持 /loom [count] 并行多轮对话，由 Jev 按自定义行为规范评估循环、spiraling 与有害语言。作者称目标是为下一阶段的训练做准备。
AGI HuntAI 评分5454 社区维护的 AI 天使投资人名单 ai-angels 上线，收录 51 位活跃天使并附来源与验证日期
Conor Bronsdon 发布社区维护的 GitHub 项目 ai-angels，收录 51 位活跃的 AI 天使投资人，每条记录都附有公开来源和最近验证日期。
arXiv cs.CLAI 评分4141 语言模型把自身重复 token 映射到哪里
研究用一次前向计算读取 argmax p(. | t, t)，把语言模型对自身重复 token 的映射画到整个词表。非固定点部分按源 token 配对消除基数混杂后，模型家族归属准确率达 0.8333（12 个模型对 19 个模型池，随机 0.1389），固定点部分为 0.5833。
arXiv cs.CLAI 评分3636 G²PTQ：用广义梯度补偿改进 LLM 训练后量化
G²PTQ 提出统一的大语言模型训练后量化框架，在全局监督的块级目标下融合一阶与二阶信息，并在量化每个 Transformer 块前刷新梯度与 Hessian 估计。它引入 trust-region 缩放机制约束梯度步长，防止权重更新爆炸。在多种模型族和位宽上，G²PTQ 与全精度模型的对齐优于 SOTA 基线。
arXiv cs.CLAI 评分3535 SEA-CLIP-Tiny：面向东南亚语言的高效多语言文本-视觉嵌入模型
SEA-CLIP-Tiny 是参数量不足 50M 的多语言文本-视觉嵌入模型，面向东南亚语言，用 CLIP-KD 式框架结合区域数据筛选与多语言教师引导。在 7 种东南亚语言上，其平均检索表现在受评学生模型中最佳，R@1、R@5、R@10 分别为 12.9%、31.5%、42.2%。
arXiv cs.CLAI 评分3838 喂 BabyLMs 吃 Macaroni：语码切换课程带来跨语言收敛
用 LLM 向英语、荷兰语、中文 BabyBabelLM 语料注入词级与句级语码切换后再预训练小型 decoder-only Transformer，可让平行文本表征（尤其跨书写系统）趋于对齐。按词级语码切换→句级语码切换→单语文档的课程训练，模型在 BabyLM 评测套件上优于未使用该数据的基线。代码、数据与模型已公开。
AGI HuntAI 评分4343 RecallOps 开源：基于 Hindsight 持久记忆的事故响应 Agent
开发者开源 RecallOps，一个基于 Hindsight 持久记忆框架、采用 MIT 协议的事故响应 Agent。其工作流为「事故→召回→反思→调查→解决→留存」，会召回相关历史事故并按相关性与时间新旧排序证据，区分成功修复与失败尝试。例如 503 故障会回忆起两起相似事故：一起靠扩大连接池解决，另一起同样修复失败、真因是下游服务故障。
AGI HuntAI 评分4343 开发者 vibe-code 出 ComfyUI-BubbleText 节点，自动修复漫画气泡框里的乱码文字
Reddit 用户 arturor1990 发布开源节点包 ComfyUI-BubbleText，可自动擦除 AI 生成图片对话气泡内的乱码字母并写入用户指定的真实文本。该节点支持 emoji，兼容 Anima、Illustrious 和 NoobAI 模型，可配合 LoRA Manager 使用。作者坦承项目是 vibe-coded，节点标签为西班牙语，已在 GitHub 开源并征集反馈。
AGI HuntAI 评分3737 团队开源 Déjà Review：带项目级持久记忆的代码审查 Agent
Déjà Review 已在 GitHub 开源，这是一个由 Hindsight 驱动、具备项目级持久记忆的代码审查 Agent。它能记住用户此前的审码偏好，并结合历史上下文进行代码评审，给出更贴合项目习惯的审查意见。团队同时附带演示视频，具体实现细节见配套 LinkedIn 文章。
Simon WillisonAI 评分1717 commit-rewriter 0.2
Simon Willison 于 9 月 24 日发布一条关于 commit-rewriter 0.2 的短记，标签为 git。该短记未给出这一工具的功能说明、版本变化或可用性信息。
Simon WillisonAI 评分1313 Simon Willison 发布 llm-anthropic 0.29
Simon Willison 发布 llm-anthropic 0.29，该条目于 9 月 22 日发出，仅标注 llm 与 anthropic 两个标签，未披露具体更新内容。