在 Diffusers 中欢迎 FLUX.3 Image Klein

首批无需上采样步骤的 6 步 LoRA 适配器，速度约提升 5 倍 [N]

First 6-step LoRA adapters with no upsampling step, ~5x faster [N]

r/MachineLearning 社区帖子，作者发布了托管在 Hugging Face 上的一组 6 步 LoRA（PrunaAI/P-Q-Image-2.1），称可将图像生成或编辑从 40 步缩减到 6 步；其中 6 步版用于编辑时保留输入，6 步上采样版去掉了单独的提示词上采样步骤，据称可节省 41 至 80 秒，适配器直接加载在 Qwen-Image-2.1 之上、流程无需改动。适合关注扩散模型少步蒸馏、图像生成/编辑加速的人阅读。

走向揭开扩散模型创造力之谜

Towards demystifying the creativity of diffusion models

这是 Google 研究科学家 Zhengdao Chen 于 2026 年 7 月 15 日发布的博客，讨论扩散模型的"创造力"（生成新数据而非仅记忆训练集）如何成为数学结果。文中称这与神经网络学到"平滑化"的分数函数有关，并介绍在 ICLR 2026 发表的论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》。文中提供论文与代码链接。

斯坦福 EE364B：凸优化 II（2026 春）

这是斯坦福 EE364B（与 CME364b 等同，最初由 Stephen Boyd 开设）2026 年春季课程主页，主讲为 Mert Pilanci。公告称首次课在周一 30 日 1:30–2:50 于 CODA B90 进行，讲座录像提供给已注册学生。课程描述说明它是 364A 的延续，内容涵盖次梯度、割平面与椭球法，基于原始-对偶分解的分布式凸优化，单调算子与近端方法、ADMM，利用问题结构的实现，困难问题的凸松弛，分支定界全局优化，鲁棒与随机优化，非凸启发式，以及神经网络、扩散模型和蒙特卡洛采样的凸表述，并应用于控制、电路设计、信号处理、机器学习和通信等领域，以最终项目收尾；先修课为 EE364a。适合已学过凸优化基础、想了解进阶凸优化内容的人阅读。

Swift1.5 qwen flash next iq3xxs（gsq rco）去审查版 + 基础模型：能否不用重复下载？

Swift1.5 qwen flash next iq3xxs (gsq rco) Abliterated + Base model without double download possible?

r/LocalLLaMA 社区帖子。发帖者把 swift 1.5 qwen flash next gsq rco iq3xxs 作为主力模型跑在 Strata 上，但偶尔遇到拒答，想同时保留 abliterated（去审查）版本，又听说后者质量会有损失，只打算在特定边缘情况使用。因其 1TB 存储所剩不多，询问是否可以只下载有变化的权重再与之合并，并说明自己是新手、不确定这种做法是否可行。适合在有限硬盘空间下管理多个量化模型变体的人阅读。