Show HN：约 1GB Qwen 权重里的可运行任天堂

dbreunig/nesformer

Simon Willison 博客上的一则短文，介绍 Drew Breunig 受 Divyansh Agrawal 的 qwenputer 启发，把 NES 的 6502 CPU 模拟器做进 Qwen3.5-4B 模型权重中，可以在模型里很慢地运行 Super Mario Bros 等 ROM；文中还引用了作者在 Hacker News 上披露的 Opus 5.5 提示词和所用的 NES CPU 一致性测试集。

Show HN：一个住在引导扇区里的语言模型

Show HN: A language model that lives in a boot sector

一个 GitHub 项目，把完整的推理引擎压进 510 字节的 MBR，权重、词表和字符串放在后续扇区，用一个字符级小型神经网络生成虚假硬件的 Linux 启动日志；作者还说明了 train.py 与汇编代码采用相同整数运算，以及在 idiv 与指针寄存器冲突等调试中发现的问题。适合对引导扇区 demo、汇编和极简神经网络推理感兴趣的人看。

PBT 不能让 grokking 更快，但能逃离一个什么都无法 grok 的超参数区间 [P]

PBT doesn’t make grokking faster, but it can escape a hyperparameter range where nothing groks [P]

这是一篇 [P] 类社区实验帖，在模 97 加法、35% 训练集的小型 MLP 上对学习率与权重衰减运行基于种群的训练（PBT），与等算力网格搜索对比：最优固定格点约 317±29 步达到 95% 验证准确率，PBT 为 2667±2244 步；从“死区”起点出发时，固定设置与慢速 PBT 均为 0/3，而快速 PBT 3/3 在约 6850 步逃离。消融显示随机供体也能逃离但更晚，重放胜出的 lr/wd 调度在 60 次新初始化中 55 次成功，而几何均值常数设置为 0/60；作者结论是 PBT 是逃离坏区间的救援工具而非加速手段，并列出任务单一、种子数有限、事后选择胜者等局限。适合研究超参数搜索、grokking 现象与训练动力学的人阅读。

自主边缘——嵌入工业应用中的智能

The Autonomous Edge – Intelligence Embedded in Industrial Applications

这是一本由 Taylor & Francis 出版的开放获取图书，作者为 Vermesan, Ovidiu 与 Pijlman, Fetze，出版信息只给到 2026 年。书中汇集多学科研究者与实践者的文章，讨论人工智能、边缘计算、自主系统与工业应用交汇处的技术变化，包括智能从云端向车辆、机器人、制造系统、智慧城市与嵌入式设备迁移，以及在延迟、能耗、隐私、安全与实时性约束下的边缘 AI 设计，主题词涉及软件定义汽车与联邦学习。

DiScoFormer：跨分布同时估计密度与得分的一个 transformer

DiScoFormer: One transformer for density and score, across distributions

介绍 Allen AI 提出的 DiScoFormer，用于从一组数据点中恢复其来源分布，同时估计分布密度与得分（对数密度的梯度），并跨不同分布工作。文章说明密度与得分在扩散生成模型、贝叶斯采样和等离子体等粒子模拟中的作用，并指出传统方法如核密度估计在泛化性与准确性之间存在取舍。文首附技术报告链接（arxiv.org/abs/2511.05924）。适合关注生成模型与分布估计的研究者阅读。

我从零训练了一个 21B MoE（激活 3.36B），用了 70B token（涌现能力观察）

I trained a 21B MoE (3.36B active) from scratch on 70B tokens (emergent ability observations)

这是一篇 Reddit r/LocalLLaMA 社区帖子，作者从零训练了 Apex-3：20.99B 参数 MoE、每 token 激活 3.36B，64 个路由专家加 1 个共享专家（top-4），使用 SuperBPE 分词器，在 GH200 上用 Muon 和 DiLoCo 训练，无外部预训练权重，并放出稳定 checkpoint 供他人继续训练。帖子聚焦训练日志中的现象，主要报告上下文学习（归纳头）在约 0.33B token 内出现约 5 倍增长的明显相变，以及算术任务最终准确率 0.655–0.665 等数据。适合从零训练小型 MoE、关注训练动力学与涌现能力观察的人阅读。