Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 开源权重模型
Nvidia 发布面向企业智能体和端侧计算的开放权重模型，包括 120B 参数的 Nemotron 3.5 Super VL，以及 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B、Bolt E4B 两款轻量模型。
#端侧
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今日 0 条TechCrunch · AIAI 评分7171 Hacker News · Show HNAI 评分5252 Qwen3-4B 微调版 qwen3-4b-deslop 发布，训练去掉 AI 写作腔调
作者 erikkannike 发布 qwen3-4b-deslop，由 Qwen3-4B-Instruct 在 MacBook Air 上微调得到，用作去掉 AI 写作腔调的写作模型，量化版 2.5 GB，可用 Ollama 本地运行。
arXiv cs.AI / cs.LG 最新精选AI 评分6666 研究者提出在手机 NPU 上做一阶 LoRA 训练的系统
论文提出一套在手机 NPU 上完成一阶 LoRA 训练的系统，把前向、激活重算和输入梯度三处冻结权重乘法都交给 NPU，训练图、适配器与优化器留在 CPU。输入梯度核复用常驻权重分块和前向反量化器，省去转置权重拷贝；精度按梯度敏感度选择，FP16 输出加逐行范围保护，并支持断点续训和温控节流，可当后台任务运行。
推荐理由：做端侧个性化微调的团队可以参考它在 NPU 跑冻结权重、CPU 跑适配器的分工，评估骁龙平台的可行性。
arXiv cs.AI / cs.LG 最新AI 评分4747 SETAREH Transform：一种排序辅助的 Haar 小波稀疏化近似内积计算方法
SETAREH Transform 是一种排序辅助的 Haar 小波稀疏化方法，用于近似计算固定高维系数向量与连续输入向量的内积。该方法对两向量施加相同排列与 Haar 变换，截断前保持内积精确，截断后仅保留部分系数-输入对并引入可控误差。在合成高斯基线及 APPA-REAL 数据集的 CNN 表观年龄估计任务中，它可用显著少于原维度的系数-输入对完成近似。
arXiv cs.AI / cs.LG 最新AI 评分5656 arXiv 论文提出用模型分歧指导弱模型到强模型的路由
这篇 arXiv 论文提出一种不依赖真值监督的弱到强路由方法，用弱模型与强模型之间的分歧作为判据，决定何时把弱模型的回答交给更强模型处理。作者先刻画了在允许弱模型本地多次推理情况下的最优路由策略，再据此推导出基于模型间比较的近似方法，且强模型越接近真值分布，近似越准确。
Hugging Face Blog精选AI 评分8181 Liquid AI 开源 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活 2B 的端侧智能体推理模型
Liquid AI 在 Hugging Face 开源 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，是面向端侧常驻智能体的推理模型。
推荐理由：要在本地部署智能体的开发者可先用 vLLM 或 llama.cpp 起服务，再拿工具调用和指令遵循任务实测它能否替代云端模型。
NVIDIA Blog精选AI 评分7575 NVIDIA 与 Microsoft 发布 RTX Spark 笔记本，并预览 Windows 版 DGX Station
NVIDIA 与 Microsoft 在旧金山活动上宣布，RTX Spark 把完整 NVIDIA AI 栈装进 Windows 笔记本和紧凑台式机，笔记本当日开启预售、10 月 16 日上市，台式机 11 月开卖。
推荐理由：需要离线跑智能体的团队可以在 RTX Spark 笔记本上本地运行 125B 模型，复用 CUDA 栈无需重写代码。
Google DeepMind精选AI 评分8181 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，740M 参数端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个 740M 参数、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，把文本、图像、视频和音频映射到同一嵌入空间。
推荐理由：做端侧搜索或本地 RAG 的开发者可以先在 Hugging Face 拉权重，用 Ollama 或 transformers.js 跑通文本嵌入，再决定是否加视觉音频编码器。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布手语转文字模型 SL2T，Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe 首发支持 ASL
Google DeepMind 发布多语言手语转文字模型 SL2T，把手语动作直接翻译成流式文本，首批落地在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 上，目前支持美国手语（ASL）转英文，用户可手语搜索、写消息或让 Gemini 执行任务。
推荐理由：无障碍、输入法和会议转写产品可参考它的端侧姿态点方案，先在本地提取关键点再送服务器翻译，减少原始视频外传。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Meta 发布 30B 多模态模型 Muse Glimmer 并开源，主打本地智能体场景
Meta 发布 30B 参数的多模态模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证，面向本地智能体场景。模型由 2B 的 Perception Encoder 视觉编码器和 28B 文本解码器组成，支持图像与视频问答、多模态工具调用和目标检测，另附可选的 DFlash 推测解码草稿模型。
推荐理由：想在本地跑智能体的开发者可用 transformers 或 llama.cpp 直接加载 30B 权重，先验证编码与工具调用场景。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，让人形机器人实现全身控制与多机协作
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，包含视觉语言动作模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2 三个模型。
推荐理由：做具身智能的团队可先在 Google AI Studio 调用 Gemini Robotics ER 2 验证多步任务规划，VLA 与端侧模型需申请早期访问。
Google DeepMind精选AI 评分8181 Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，改用文本扩散并行生成，单张 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。它是 26B MoE 模型，推理时激活 3.8B 参数，量化后可放进 18GB 显存，H100 上超过 1000 tokens/s，RTX 5090 上超过 700 tokens/s。
推荐理由：本地部署的开发者可以用它在单张消费级 GPU 上做内联编辑和快速迭代，但产出质量要求高时仍应切回 Gemma 4。
Google DeepMind精选AI 评分8383 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 无独立编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款不设独立编码器的统一多模态模型，视觉和音频输入直接流入 LLM 主干。它是其首个支持原生音频输入的中等规模模型，定位在 E4B 与 26B MoE 之间，基准表现接近 26B 模型，16GB 显存或统一内存的笔记本即可本地运行。
推荐理由：开发者可在 16GB 显存的笔记本上用 Ollama 或 LM Studio 本地跑它，做多模态和 Agent 原型验证。
Google Research精选AI 评分7676 Google 在 Nature 发表 PHRM，用手机前置摄像头被动监测心率和静息心率
Google 在 Nature 发表 PHRM 研究系统，在手机解锁后的几秒内用前置摄像头拍摄面部视频，通过端上深度学习估算心率和每日静息心率。研究在实验室与真实场景中采集近 700 名受试者的 35 万余段视频，心率估计 MAPE 低于 10%，静息心率与 Fitbit Charge 6 对比的整体 MAE 为 4.39 bpm。
推荐理由：有 IRB 资质的研究团队可以申请这份人脸视频数据集和 PHRM-mini 预训练模型，用来检验自家 rPPG 流程在深肤色人群上的误差。