openJiuwen首发TTSE双轨自演进框架与论文
openJiuwen发布TTSE双轨自演进框架，将智能体经验分为FACT环境事实与TIP条件式技巧，并通过归因、退役、矛盾分析和归纳持续更新。相关论文在ALFWorld、ScienceWorld、GDPevo、SOPBench和PinchBench等基准上评测，WorkSwarm 0.2.8已上线双轨演进Rail。
#开源/仓库
量子位AI 评分6969 量子位精选AI 评分8686 蚂蚁灵波开源 LingBot-Touch 触觉预训练基础模型
蚂蚁灵波开源 LingBot-Touch，将磁触觉、视触觉和压阻式触觉信号统一编码为触觉 Token，供不同灵巧手和动作模型使用。其轻量版 LingBot-Touch-Tiny 约 532万参数，技术报告、代码和模型权重均已公开；接入后，π0.5 在 XHand 的 6 项任务上平均成功率由直接输入原始触觉信号时的 48.00% 提升至 74.17%。
推荐理由：文章拆解了触觉信号接入动作模型后反而降效的原因，并给出跨传感器统一表征的验证结果与开源入口。
量子位AI 评分7575 中山大学本科生开源 BLA，通过投毒和配额限制阻滞 AI 逆向
中山大学本科生 Timo Zhang 开源 MCP 服务和 CLI 工具 BLA，通过在文件中投放假凭据、诱饵 Source Map 及大量索引条目，耗尽 AI 逆向工具的 Token 预算并诱导误判。
The DecoderAI 评分6565 Nous Research 通过微调将 Qwen3.8-27B 的宣传率降至 0.9%
Nous Research 使用约 53 million tokens 对 Qwen3.8-27B 进行监督微调，发布开放权重模型 Arete-27B，将其自建测试中的宣传率从 22% 降至 0.9%。
IT之家精选AI 评分8181 苹果研究团队披露 HALO 人形机器人自主控制系统
苹果研究团队在 arXiv 提交论文，披露并开源人形机器人自主控制系统 HALO，并在宇树科技 G1 上进行真实环境验证。系统以千问 Qwen3.6-35B-A3B 进行任务编排、Qwen3.5-2B 生成动作，Tracker 以每秒 50 次运行；6 个真实环境中的 360 次单项任务平均成功率为 91%，3 种长序列复合任务平均成功率为 70%。
推荐理由：论文公开了 HALO 的分层控制架构与代码，并提供真实机器人任务的成功率数据，便于理解感知、动作生成和策略跟踪的协同方式。
MarkTechPostAI 评分6363 Google Research 发布用于主观图像分类的 Agile Deliberation 框架
Google Research 发布 Agile Deliberation 框架，通过人机协作方式界定“健康食品”“付费游戏诱导”等主观概念及其边界。
IT之家AI 评分6868 中国科大发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM，相关成果发表于 Nature
中国科学技术大学周少华教授、熊鹏特任研究员团队发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM，相关成果于 11 月 5 日发表于 Nature。模型基于约 2100 万条计算注释的序列—二级结构配对数据预训练，在零样本同源性分类、二级与三级结构预测、剪接位点预测等任务中改善了性能。
The DecoderAI 评分6161 CloudOpsBench 开源基准揭示 AI 智能体云运维中的推理瓶颈
CloudOpsBench 1.0 是面向 AWS 云端 DevOps 任务的开源基准，由 experienced DevOps engineers 构建，包含 45 项任务。
The DecoderAI 评分6868 Anthropic 开源 FlashProve 原型，用密码学验证 AI 响应来源
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，通过 zkSNARK 证明 AI 响应是否由指定模型生成，同时不暴露模型权重。该系统目前只支持最长 1,024 tokens 的上下文，并仅适用于模型选择最高概率下一 token 的场景。
爱范儿AI 评分6868 Anthropic 开源 FlashProve 研究原型，探讨 AI 中转站模型身份验证
Anthropic 发布 FlashProve 开源研究原型，尝试用密码学证明让用户核验远程 API 输出是否来自指定模型权重。该原型基于 zkSNARK，实验使用公开 4-bit 权重的 Llama 4 Maverick，证明生成速度约为 110 tokens/秒，单个 1,024-token 请求的证明约为 19 MB，验证在 24 线程 CPU 上约需 17 秒。
TechCrunch AIAI 评分5757 Anthropic 开源 FlashProve 原型以验证 AI 模型输出身份
Anthropic 正在研究开源系统 FlashProve，通过密码学证明确认特定输出是否来自指定 AI 模型。研究人员发布了技术规范和部分可用代码，并允许模型实验室公开不泄露权重的指纹；研究仍在进行，目前没有部署计划。
MarkTechPostAI 评分7070 Anthropic 开源 FlashProve，用加密证明验证模型回复来源
Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，通过 zkSNARK 证明回复来自已承诺权重的模型，同时不泄露权重。FlashProve 在 Llama 4 Maverick 的 400B MoE 模型上使用 1 张 H100 实现约 110 tokens/second 证明，生成 18.78 MB 证明，并可在 CPU 上用 17 秒完成验证。