A.I. 日报
研究：预训练投毒可在智能体中植入后门
新论文首次证明，在预训练数据中投毒可在AI智能体中植入远程代码执行后门。研究者从头预训练Qwen3 0.6B、1.7B和4B模型并训练为命令行智能体，仅污染0.1%语料即可植入后门，4B模型攻击成功率约92%，投毒率降至0.0005%时仍有效。
Qwen3
7 篇报道Qwen3 是阿里云通义千问团队发布的开源大语言模型系列，涵盖多种参数规模与 MoE 架构。近期相关讨论集中在本地部署与生态应用：有用户在 64GB M4 Max 上以 256k 上下文运行 Qwen3 27B 做智能体编程，也有用户用旧 PC 加矿卡搭建家用服务器运行 Qwen3 27B；AWS 发布了在 Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3 的教程，Pulse Local 则用微调的 Qwen3 0.6B 驱动 Mac 本地记账应用，另有调查显示 32 个音频模型家族采用 Qwen 系列骨干，其中 20 个为 Qwen3。
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64GB内存新定位：运行AI智能体已非死区
用户实测在64GB M4 Max上运行Qwen3 27B模型进行智能体编码，256k上下文下内存占用约48GB。提示缓存命中率93%，使每轮仅需处理1k新token而非160k，避免20分钟预填充。随着智能体普及，上下文内存开销与模型本身相当，64GB成为平衡点。
AWS发布在Trainium上用torchtitan训练Qwen3教程
AWS发布技术文章，介绍如何利用torchtitan框架在自研Trainium芯片上训练Qwen3模型，内容以教程为主，正文大部分为页面样式代码。
Pulse Local 推出 Mac 端本地 AI 预算应用
Pulse Local 是面向 Apple Silicon Mac 的预算应用，AI 模型完全在本地运行，导入银行 CSV 后由微调的 Qwen3 0.6B 解析问题、由代码计算金额，4B 检查模型复核答案，将错误率从约五分之一降至 494 题中 5 题。首次启动需下载约 2.9GB 模型，开启检查时回答需 12-14 秒，目前仅支持英文和 Mac，应用免费，可选 $29/年 的联网同步模式。
从零训练3.87B MoE模型仅用86.5B token
开发者从零训练了3.87B总参数、1.45B激活参数的MoE模型Apex-2，仅用86.5B预训练token，HumanEval达43.9、MMLU仅28.6；DPO导致成绩下降被弃用，模型已开源。
Qwen系列LLM成为现代音频模型主流骨干
社区梳理音频模型架构发现，32个音频模型家族采用Qwen系列架构，其中20个使用Qwen3。Qwen骨干已覆盖语音合成、语音识别、音乐生成及语音到语音等多种任务。
用户自制旧PC加矿卡服务器，Qwen3 27B约30 token/秒
一名用户在r/LocalLLaMA分享，用旧i7-4790K主机搭配两张改装矿卡（合计30GB显存、花费250美元），让Qwen3 27B模型达到约每秒30 token的推理速度。此前仅用CPU时MoE模型约10至20 token/秒，稠密模型不足3 token/秒。
已经到底了