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 2929，趋势分 2430。标签：qwen3_5、jev、system-one、system-two、typed-decisions。（点赞 2929 · 趋势分 2430）
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排行第二：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 1835，趋势分 1572。标签：gemma4、image-text-to-text、system-one、system-two、adaptive-thinking。（点赞 1835 · 趋势分 1572）
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排行第三：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 1887，趋势分 1359。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、decision-model。（点赞 1887 · 趋势分 1359）
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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 1196，趋势分 1160。标签：embedding_gemma2、embedding、sentence-transformers、multimodal-embedding、multimodal。（点赞 1196 · 趋势分 1160）
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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 814，趋势分 751。标签：vllm、kolibri1、reasoning、moe、conversational。（点赞 814 · 趋势分 751）
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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 3679，趋势分 676。标签：qwen、image-generation、comfyui、comfyui-gguf、base_model:Qwen/Qwen-Image-2.1。（点赞 3679 · 趋势分 676）
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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 669，趋势分 617。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 669 · 趋势分 617）
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排行第八：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 628，趋势分 587。标签：gemma4_unified、image-text-to-text、humanizer、text-rewriting、rewriting。（点赞 628 · 趋势分 587）
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排行第九：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 691，趋势分 517。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、decision-model。（点赞 691 · 趋势分 517）
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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 6945，趋势分 494。标签：diffusion-single-file、text-to-video、video-to-video、image-text-to-video、audio-to-video。（点赞 6945 · 趋势分 494）
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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 5386，趋势分 371。标签：laya、system-one、calibrated-decisions、rlcd、classification。（点赞 5386 · 趋势分 371）
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排行第十二：GLM5.3-Flash-E224-DGX-Spark（图文理解）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图文理解，点赞 399，趋势分 363。标签：vllm、glm5_next、autotrust、moe、nvfp4。（点赞 399 · 趋势分 363）
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论文
排行第一：自省蒸馏：将事后经验转为先验预见
本文提出前瞻性学习，利用事后经验监督智能体在交互前的预见预测。针对群体相对目标中奖励信号消失的问题，研究如何通过轨迹信息提升任务理解。具体实现自省蒸馏方法，将后验经验转化为先验知识，增强智能体对潜在失败模式的预判能力。（论文赞 15）
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排行第二：AI真实长时记忆：5000万词窗更快更省
研究通过galahad-kv记忆层将大语言模型的KV状态加密存储至本地NVMe磁盘，避免重复计算。在Gemma 4模型上测试5000万token真实文本，实现区块加载速度比重算快2.8-4.3倍。该方法突破上下文窗口限制，为长文本处理提供高效存储解决方案。（论文赞 1）
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排行第三：LongTake：长时视频生成的动态持续学习
针对自回归视频扩散模型在长序列生成中易出现静态化的问题，提出两阶段训练框架LongTake。通过长时域教师强制方法，利用真实长视频数据训练模型预测后续帧，增强场景动态的持续性。旨在提升世界模型和游戏模拟器的长时程生成质量。（论文赞 1）
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排行第四：生产级AutoResearch：故障模式与多智能体框架
将AutoResearch范式应用于生产级推荐系统优化，使用大语言模型自动迭代训练脚本。通过12周实验分析多GPU计算环境下的故障模式，涉及图书推荐管道中的表征学习系统。研究旨在降低工程成本，实现多目标评估下的自动化探索。
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排行第五：ReGain：合成图像个性化中的主体保真度恢复
研究DreamBooth微调中使用合成图像导致主体保真度下降的问题。通过对比真实照片与合成图像微调效果，发现分类器无关引导引起条件与无条件噪声角度偏差。提出方法旨在修复色彩过饱和和高频细节失真，提升扩散模型个性化质量。
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排行第六：智能体可塑性：通过经验衡量自我改进
构建受控环境评估AI智能体的自我改进能力，关注性能提升、泛化性和学习效率。通过将经验转化为可继承构件，分析智能体在检查点间的能力演进。研究旨在建立量化框架，识别自我改进过程中的瓶颈与失效点。（论文赞 1）
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排行第七：RoboJEPA：扩展机器人潜在世界模型
本研究提出了RoboJEPA，一种基于联合嵌入预测架构（JEPA）的世界模型，并在12种机器人实体的大规模数据集上进行了训练。论文展示了RoboJEPA的想象误差（潜在状态预测误差）与计算资源之间存在二阶幂律关系，这使得我们能够预测远超当前拟合规模下的模型质量。（论文赞 1）
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排行第八：Inherit-MAS：通过工作流继承实现多智能体系统测试时演化
本研究提出Inherit-MAS方法，通过在工作流和执行层面显式引入继承机制来解决多智能体系统工作流设计难题。该方法首先由元模型合成具有明确角色、通信输入和工具权限的工作流，再由独立提示的评判员进行评分，从而在保持有用组件的同时减少冗余计算。（论文赞 4）
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排行第九：超越参数单体：语言模型的重构记忆与可执行技能
本研究探索了FEM-ASM架构，该架构将上下文计算、持久存储和精确执行分离，通过独立构建的文档状态和确定性可执行技能向共享语言模型状态提供类型化提案，并由显式残差算子协调共同接口节点的提案。（论文赞 1）
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排行第十：DSReg：无需重构的潜在变量恢复方法
本研究提出了一种无需重构、解码器或标签就能恢复个体世界潜在变量的方法，关键在于满足结构多样性条件：不同潜在变量在观测序列上留下独特的依赖足迹，从而可以证明性地恢复混合的潜在变量。（论文赞 2）
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排行第十一：高速公路场景生成的百分位控制方法
本研究提出将生成场景的对抗性表示为给定交通历史观测下未来风险条件分布的百分位数，这种方法能够量化评估生成的极端场景在相同交通上下文中的相对极端程度，为自动驾驶测试提供更精确的场景生成控制。（论文赞 1）
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排行第十二：MIMESIS：作为交互代理训练环境的用户模拟器
本研究开发了MIMESIS用户模拟器，通过基于真实用户对话的显式推理监督和13种行为模式训练，旨在提供既接近真实用户行为又能为代理提供有效学习体验的模拟环境，解决现有基于通用LLM的模拟器过于配合和同质化的问题。（论文赞 11）
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