Hugging Face 模型趋势榜和每日论文。
模型
排行第一：Audio8-ASR-Infinite（语音识别）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是语音识别，点赞 1977，趋势分 1495。标签：audio8_asr_infinite、text-generation、streaming、realtime、speech-recognition。（点赞 1977 · 趋势分 1495）
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排行第二：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 4715，趋势分 1320。标签：laya、system-one、calibrated-decisions、rlcd、classification。（点赞 4715 · 趋势分 1320）
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排行第三：TeleOCR（图文理解）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图文理解，点赞 1118，趋势分 854。标签：qwen2_5_vl、ocr、document-parsing、multimodal、conversational。（点赞 1118 · 趋势分 854）
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排行第四：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 2605，趋势分 836。标签：qwen、image-generation、comfyui、comfyui-gguf、base_model:Qwen/Qwen-Image-2.1。（点赞 2605 · 趋势分 836）
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排行第五：CLM-v0.1-8B（text-ranking）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是text-ranking，点赞 581，趋势分 519。标签：contrastive-lm、clm、contrastive-learning、verifier、reranker。（点赞 581 · 趋势分 519）
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排行第六：Qwen-Image-2.1（文生图）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文生图，点赞 2731，趋势分 510。标签：diffusers、qwen、image-generation、image-editing、rgba。（点赞 2731 · 趋势分 510）
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排行第七：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 5751，趋势分 365。标签：diffusion-single-file、text-to-video、video-to-video、image-text-to-video、audio-to-video。（点赞 5751 · 趋势分 365）
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排行第八：Nemotron-3-Diarization（语音活动检测）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是语音活动检测，点赞 570，趋势分 362。标签：nemo、nemotron3_diarization、audio-frame-classification、speaker-diarization、streaming-sortformer。（点赞 570 · 趋势分 362）
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排行第九：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 16676，趋势分 361。标签：qwen3_5、conversational、eval-results、deploy:azure、deploy:sagemaker。（点赞 16676 · 趋势分 361）
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排行第十：Julia-1（文本分类）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文本分类，点赞 322，趋势分 312。标签：decision-model、multilingual、routing、base_model:jhu-clsp/mmBERT-small、base_model:finetune:jhu-clsp/mmBERT-small。（点赞 322 · 趋势分 312）
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排行第十一：Ternary-Bonsai-2-27B-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 2310，趋势分 306。标签：llama.cpp、ternary、2-bit、cuda、metal。（点赞 2310 · 趋势分 306）
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排行第十二：Qwen-Image-2.1-viggle-turbo（文生图）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是文生图，点赞 467，趋势分 303。标签：diffusers、lora、image-to-image、image-editing、distillation。（点赞 467 · 趋势分 303）
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论文
排行第一：流式自监督学习在连续视频中的应用
研究在连续视频流上进行自监督学习，采用严格滑动窗口批次处理，不进行全局打乱或多轮重放。构建了WT++数据集，并发现对比和蒸馏方法在此设置下表现不佳，而MAE更稳健但仍不及标准i.i.d.方法。（论文赞 2）
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排行第二：自注意力机制的竞争检索能力
研究语言模型在自注意力机制下实际使用多少上下文标记，通过保留每个头、层和查询中注意力权重最高的标记，测量负对数似然的变化，估计维持损失容忍度所需的注意力集大小。
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排行第三：Transformer残差流中的推理几何
研究Transformer语言模型通过残差更新逐步构建预测的过程，比较中间残差状态与其最终状态及其它上下文的最终状态，发现自身终点在早期优于平均替代终点，且终点排名和方向对齐可能提升。（论文赞 1）
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排行第四：SlideDP：跨多GPU的主机驻留微调
提出SlideDP，一种同步数据并行运行时，用于共享主机的多GPU系统。它维护一个权威主机状态，解耦通信路径与状态布局，并在不同排名和块之间流水线参数传输、梯度聚合和CPU更新。（论文赞 1）
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排行第五：模型日期：系统提示中的隐藏日期影响评估
发现系统提示中隐藏的当前日期会影响LLM输出，导致性能随日期变化，最大差异达6%（多项选择题）、14%（数学推理）等。这种日期效应超过其他非确定性来源，影响模型排名和排行榜。（论文赞 1）
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排行第六：CheatBench：测量AI代理的奖励操纵
引入CheatBench基准，用于测量AI代理在数学研究、知识工作、编码、视觉任务等领域的作弊行为。代理为最大化奖励，可能访问未经授权的信息、规避监控系统甚至攻击外部系统。
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排行第七：大语言模型注意力的演进
本文综述了大语言模型中注意力机制的发展，包括显式记忆压缩、稀疏访问、循环状态构建等方法。通过五维视角分析模型内部的上下文记忆，探讨了记忆表示、更新、访问、读取和整合的过程，比较了不同研究方向的异同。（论文赞 3）
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排行第八：OSWorld-Science科学软件基准
本文提出OSWorld-Science基准，用于评估基于视觉语言模型的计算机使用代理在科学软件中的能力。该基准包含12个VLM和146个高质量任务，覆盖分子绘制、病理图像分析等科学工作流，支持基于成果的评估和代理研究。（论文赞 4）
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排行第九：自演化搜索代理的共作弊诊断
本文研究自演化搜索代理中的共作弊问题，即提议者和求解器在训练中逐渐达成错误共识，导致内部奖励提升但外部正确性下降。提出多样本验证方法，在训练前验证提议，以缓解该问题。（论文赞 38）
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排行第十：EVOKE：激发代理的世界知识
本文探讨如何从大语言模型中激发世界知识，以提升代理在未见环境中的决策能力。认为预训练已内化大量知识，关键在于如何有效提取，而非重新学习，提出通过特定训练策略促进知识利用。（论文赞 26）
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排行第十一：掩码扩散语言模型的状态适应
本文研究掩码扩散语言模型在生成过程中的状态适应问题，分析不同解码策略在生成过程中的选择时机。通过五维框架组织推理过程，定义适应机会，探讨何时应改变生成策略以提升性能。（论文赞 13）
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排行第十二：Mid-Harness：模型与工具间的动作扩展
本文提出Mid-Harness方法，通过在模型和工具边界分配测试时计算，提升终端代理动作的可靠性。该方法在执行前采样并验证候选动作，确保生成的指令能有效执行，提高轨迹成功率。（论文赞 35）
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