Rohan Paul 解读 EAGLE-4 投机解码提速原理
Rohan Paul 解读 EAGLE-4 投机解码为何能提升推理速度，指出它已成为在选定模型上提高每秒 token 数的可靠手段。EAGLE-4 保留草稿加校验的循环，把改进放在草稿侧，采用自适应草稿结构和更廉价的草稿 LM head；小模型先猜若干 token，目标模型一次前向全部校验，保留匹配项并替换首个不匹配项。
#开源/仓库
Rohan Paul (X)AI 评分5858 Rohan Paul (X)AI 评分5858 OXR 将解析失败纳入训练流程，1.3B 开源文档解析模型登顶三项基准
OXR 把解析失败纳入训练流程，在后训练阶段由 VLM 评估自身输出，用 rollout 分歧标记不确定样本，再由独立聚类模型归因，指导下一轮定向数据生成。该 1.3B 开源模型在 olmOCR-Bench、OmniDocBench 和 DocParsingBench 上排名第一，在单张 RTX PRO 6000 上的吞吐为 GLM-OCR 的 3.05 倍，是速度对比中最快的开源结果。
爱范儿精选AI 评分7878 VAST 开源实时世界模型 EdenLive 及配套 EdenGolem
VAST 开源 Project Eden 系列中的实时生成式渲染器 EdenLive，并同步开放 5B、14B 模型权重、实时流式推理代码、EdenGolem v0.1 与前端工作台。
推荐理由：VAST 开源实时世界模型 EdenLive，读者可了解其状态与渲染分工架构及 5B 模型在单卡上的实时表现。
量子位AI 评分6262 记忆张量开源 MemT 1.0 系列，把记忆原生写进 Transformer
记忆张量开源发布 MemT 1.0 系列记忆原生模型，包含 36B 参数、激活 3B 的 MemT-1.0-Nano（基座 Qwen3.6-35B-A3B）和 288B 参数、激活 17B 的 MemT-1.0-Flash（基座 DeepSeek-V4-Flash），在选定 Transformer 模块中增加与注意力并行的记忆分支。
爱范儿AI 评分6262 记忆张量发布并开源记忆原生大模型 MemT 1.0
记忆张量发布并开源记忆原生大模型 MemT 1.0，把记忆从外挂模块内化进底层架构，由模型自行学习读写、更新和调用记忆。团队用 340 亿 token 分两阶段训练，并引入 Mixture-of-Storage（MoS）架构管理固定体积的记忆状态。
Mira Murati (X)精选AI 评分7878 Thinking Machines 发布 Inkling-Small 模型并开放权重
Thinking Machines 发布 Inkling-Small，官方称其在四分之一体量下达到与 Inkling 相当的性能。该模型总参数 276B、激活参数 12B，完整权重已开放，可在 Tinker 上微调，并在 Tinker Playground 中体验文本、图像和音频交互。Mira Murati 转发了这一发布消息。
推荐理由：Inkling-Small 以四分之一体量达到与 Inkling 相当的性能，并开放完整权重，读者可据此判断小模型的部署与微调空间。