Hugging Face 模型趋势榜和每日论文。
模型
排行第一：JEV-27B-VL（图文理解）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图文理解，点赞 2793，趋势分 2316。标签：qwen3_5、jev、system-one、system-two、typed-decisions。（点赞 2793 · 趋势分 2316）
在 Hugging Face 查看
排行第二：clef（图文理解）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图文理解，点赞 1877，趋势分 1546。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、decision-model。（点赞 1877 · 趋势分 1546）
在 Hugging Face 查看
排行第三：GEV-26B-Decide（文本分类）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文本分类，点赞 1781，趋势分 1522。标签：gemma4、image-text-to-text、system-one、system-two、adaptive-thinking。（点赞 1781 · 趋势分 1522）
在 Hugging Face 查看
排行第四：embeddinggemma-2（特征提取）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是特征提取，点赞 1158，趋势分 1122。标签：embedding_gemma2、embedding、sentence-transformers、multimodal-embedding、multimodal。（点赞 1158 · 趋势分 1122）
在 Hugging Face 查看
排行第五：Kolibri-1（文本生成）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文本生成，点赞 806，趋势分 744。标签：vllm、kolibri1、reasoning、moe、conversational。（点赞 806 · 趋势分 744）
在 Hugging Face 查看
排行第六：Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF（文生图）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文生图，点赞 3658，趋势分 675。标签：qwen、image-generation、comfyui、comfyui-gguf、base_model:Qwen/Qwen-Image-2.1。（点赞 3658 · 趋势分 675）
在 Hugging Face 查看
排行第七：Xing4.0-29B-A4B-GGUF（文本生成）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文本生成，点赞 650，趋势分 598。标签：xing4_0、conversational、custom_code、base_model:XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B、base_model:quantized:XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B。（点赞 650 · 趋势分 598）
在 Hugging Face 查看
排行第八：clef-flash（图文理解）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图文理解，点赞 686，趋势分 573。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、decision-model。（点赞 686 · 趋势分 573）
在 Hugging Face 查看
排行第九：humanizer（文本生成）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文本生成，点赞 609，趋势分 568。标签：gemma4_unified、image-text-to-text、humanizer、text-rewriting、rewriting。（点赞 609 · 趋势分 568）
在 Hugging Face 查看
排行第十：LTX-2.5（image-to-video）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是image-to-video，点赞 6909，趋势分 490。标签：diffusion-single-file、text-to-video、video-to-video、image-text-to-video、audio-to-video。（点赞 6909 · 趋势分 490）
在 Hugging Face 查看
排行第十一：laya（文本分类）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文本分类，点赞 5381，趋势分 386。标签：laya、system-one、calibrated-decisions、rlcd、classification。（点赞 5381 · 趋势分 386）
在 Hugging Face 查看
排行第十二：Qwen3.8-27B（图文理解）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图文理解，点赞 17267，趋势分 336。标签：qwen3_5、conversational、eval-results、deploy:azure、deploy:sagemaker。（点赞 17267 · 趋势分 336）
在 Hugging Face 查看
论文
排行第一：DSReg: 无需重建恢复个体世界隐变量
该论文提出了一种无需重建、解码器或标签即可证明恢复个体世界隐变量的方法。关键条件是结构多样性，即不同隐变量在观测中留下不同的依赖痕迹，从而实现隐变量的可恢复性。（论文赞 1）
在 Hugging Face 查看
排行第二：高速公路场景生成中的极端情况控制
该研究提出将生成场景的极端程度表示为在给定历史条件下的未来风险分布中的百分位数，从而实现对自动驾驶测试场景中极端情况的校准控制，提升安全性评估的准确性。
在 Hugging Face 查看
排行第三：MIMESIS：学习用户模拟器作为交互代理训练环境
MIMESIS 是一种基于真实用户交互数据训练的用户模拟器，包含13种真实行为模式和显式推理监督，旨在为交互式语言代理提供更贴近真实用户的训练环境。（论文赞 8）
在 Hugging Face 查看
排行第四：Iris-3B：像素空间扩散训练与微调
该研究通过像素空间扩散模型训练和转换预训练的隐变量模型，测试其在深度估计和图像恢复任务中的性能，发现像素空间生成器在细节保留方面无显著优势。（论文赞 6）
在 Hugging Face 查看
排行第五：谱系感知记忆治理：列级访问控制框架
该论文提出一种基于推导谱系的内存管理框架，通过为每个缓存结果附加推导图，实现对敏感列访问的精确控制，防止数据通过合法计算结果泄露。（论文赞 1）
在 Hugging Face 查看
排行第六：多教师在线蒸馏的教师相对偏移组合
该研究提出Δ-MOPD方法，通过转移教师相对于基础模型的对数偏移而非端点策略，实现多教师在线蒸馏中更精确的知识传递，避免混合训练变化与继承偏好。（论文赞 5）
在 Hugging Face 查看
排行第七：PAMI: 基于部件锚定的运动生成
提出PAMI框架，通过人体部件锚点投票来定位物体运动，实现文本条件下的完整人体-物体交互生成，解决传统方法中物体漂移和接触缺失的问题。（论文赞 1）
在 Hugging Face 查看
排行第八：系统切换：快速决策何时停止思考
研究双过程代理中快速决策模型何时切换到慢速推理模型，通过门控机制实现动态控制，在实时和回合制任务中优化决策效率。
在 Hugging Face 查看
排行第九：CoDance：从视频学习人机交互
提出CoDance框架，通过视频学习人类与人形机器人在舞蹈中的反应式和顺应性交互，实现步态协调和持续双手接触的运动控制。（论文赞 2）
在 Hugging Face 查看
排行第十：标量伴随匹配的Q学习
提出一种基于标量伴随匹配的Q学习方法，通过反向传播价值信息更新流式策略模型，提升离策略强化学习中的策略优化效果。（论文赞 14）
在 Hugging Face 查看
排行第十一：自学习科学代理用于X射线衍射
开发Gan Jiang自学习代理，基于衍射分析系统将分析经验转化为可执行技能，实现故障诊断、技能修订和验证，无需重新训练语言模型。（论文赞 9）
在 Hugging Face 查看
排行第十二：TIDES：选择性状态空间模型的时间感知
提出TIDES模型，将输入依赖从步长转移到对角线，结合选择性和连续性架构，提升选择性状态空间模型处理不规则时间序列的能力。（论文赞 1）
在 Hugging Face 查看
