Hugging Face 模型趋势榜和每日论文。
模型
排行第一：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 1257，趋势分 1168。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、qwen3.8。（点赞 1257 · 趋势分 1168）
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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 5174，趋势分 772。标签：laya、system-one、calibrated-decisions、rlcd、classification。（点赞 5174 · 趋势分 772）
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排行第三：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 3161，趋势分 712。标签：qwen、image-generation、comfyui、comfyui-gguf、base_model:Qwen/Qwen-Image-2.1。（点赞 3161 · 趋势分 712）
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排行第四：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 6345，趋势分 452。标签：diffusion-single-file、text-to-video、video-to-video、image-text-to-video、audio-to-video。（点赞 6345 · 趋势分 452）
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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 433，趋势分 423。标签：vllm、kolibri1、reasoning、moe、conversational。（点赞 433 · 趋势分 423）
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排行第六：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 440，趋势分 421。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、qwen3.5。（点赞 440 · 趋势分 421）
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排行第七：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 16953，趋势分 342。标签：qwen3_5、conversational、eval-results、deploy:azure、deploy:sagemaker。（点赞 16953 · 趋势分 342）
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排行第八：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 326，趋势分 306。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 326 · 趋势分 306）
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排行第九：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 2954，趋势分 303。标签：diffusers、qwen、image-generation、image-editing、rgba。（点赞 2954 · 趋势分 303）
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排行第十：VisionHOPE（图像分类）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是图像分类，点赞 405，趋势分 284。标签：computer-vision、visionhope。（点赞 405 · 趋势分 284）
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排行第十一：CLM-v0.1-8B（text-ranking）
Hugging Face 趋势榜上的模型，任务类型是text-ranking，点赞 719，趋势分 221。标签：contrastive-lm、clm、contrastive-learning、verifier、reranker。（点赞 719 · 趋势分 221）
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排行第十二：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 677，趋势分 220。标签：nemo、nemotron3_diarization、audio-frame-classification、speaker-diarization、streaming-sortformer。（点赞 677 · 趋势分 220）
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论文
排行第一：局部支持学习
本文探讨了大模型中的灾难性遗忘问题，将遗忘视为权重矩阵输入空间中的几何问题，提出了一种无需访问历史数据即可保留先前能力的通用框架局部支持学习（LSL），通过标准权重适配器和门控函数的配合实现持续学习。（论文赞 2）
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排行第二：HelixWorld：实时音视频世界模型
本文提出HelixWorld，一个实时交互的音视频世界模型，能够同步生成视觉场景和空间立体声音效。基于高保真音视频数据集，模型通过双向教师网络预训练，支持用户交互下的低延迟因果响应。（论文赞 2）
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排行第三：SimuVerity：Simulink模型生成基准
本文提出SimuVerity，一个涵盖101个任务的Simulink模型生成基准，覆盖十个工程领域。每个任务包含可执行系统配置和多种仿真场景，评估模型是否满足工程要求及执行质量。（论文赞 2）
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排行第四：HyperBrowseComp：多语言多模态浏览测试
本文介绍HyperBrowseComp，一个包含423个跨13种语言的高难度网页浏览任务的多语言多模态基准，要求模型通过多步线索链和异构来源获取可验证答案，避免依赖参数化知识。（论文赞 8）
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排行第五：MotorMind：零样本机器人操作
本文提出MotorMind，利用通用视觉语言模型直接推理观察、生成动作并持续操作机器人，无需依赖外部工具或专用训练，实现更接近人类操作员的零样本机器人操控。（论文赞 10）
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排行第六：蛋白折叠学习能否泛化推理
本文探讨大语言模型学习蛋白折叠是否能提升通用推理能力，构建了蛋白衍生问答数据集FoldingCorpus，并提出通过离散结构答案和连续3D几何解码两种信号进行后训练，验证推理能力的泛化性。（论文赞 36）
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排行第七：LexReward：法律语言模型的多维奖励框架
LexReward 提出了一种基于分类的法律奖励建模框架，从风格、要素和链条三个维度评估法律回答质量。该框架通过细粒度指标替代传统整体评判，提升了法律领域专业性和可解释性。（论文赞 10）
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排行第八：ProAR：自回归视频模型的前瞻推理学习
ProAR 将自回归视频生成转化为目标导向的推理过程，通过目标帧预测和状态验证两个核心组件，克服传统方法在因果生成中的短视局限，实现更有效的中间状态推理。（论文赞 4）
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排行第九：循环专家混合模型的可扩展方案
研究揭示了循环结构在大型MoE模型中的两大挑战：深度诅咒导致的隐藏状态方差累积和参数共享引发的梯度冲突，并提出归一化和解耦技术实现超过两次循环的有效扩展。（论文赞 3）
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排行第十：三元线性注意力：长序列建模新方法
提出三元线性注意力机制，通过键-键-值的三元外积运算扩展传统RNN的隐藏状态表示，在保持参数效率的同时增强对长上下文序列的建模能力。（论文赞 3）
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排行第十一：SciUtopia：学术生态的LLM闭环模拟
SciUtopia 构建了基于LLM智能体的持久闭环仿真框架，模拟研究方向选择、合作投稿、同行评审等科研全流程，为研究科学生态系统的协同演化提供实验平台。（论文赞 7）
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排行第十二：策略参数更新方向与LLM泛化关系
研究发现策略训练通过持续调整参数更新方向实现强泛化，而监督微调则保持方向一致性，揭示不同训练范式在优化行为上的本质差异及其对模型性能的影响。（论文赞 2）
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