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 1484，趋势分 1372。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、qwen3.8。（点赞 1484 · 趋势分 1372）
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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 5238，趋势分 688。标签：laya、system-one、calibrated-decisions、rlcd、classification。（点赞 5238 · 趋势分 688）
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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 3262，趋势分 685。标签：qwen、image-generation、comfyui、comfyui-gguf、base_model:Qwen/Qwen-Image-2.1。（点赞 3262 · 趋势分 685）
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排行第四：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 628，趋势分 607。标签：vllm、kolibri1、reasoning、moe、conversational。（点赞 628 · 趋势分 607）
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排行第五：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 527，趋势分 504。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、qwen3.5。（点赞 527 · 趋势分 504）
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排行第六：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 6496，趋势分 499。标签：diffusion-single-file、text-to-video、video-to-video、image-text-to-video、audio-to-video。（点赞 6496 · 趋势分 499）
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排行第七：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 563，趋势分 453。标签：qwen3_5、jev、system-one、system-two、typed-decisions。（点赞 563 · 趋势分 453）
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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 419，趋势分 398。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 419 · 趋势分 398）
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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 17034，趋势分 349。标签：qwen3_5、conversational、eval-results、deploy:azure、deploy:sagemaker。（点赞 17034 · 趋势分 349）
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排行第十：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 450，趋势分 341。标签：gemma4、image-text-to-text、system-one、system-two、adaptive-thinking。（点赞 450 · 趋势分 341）
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排行第十一：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 426，趋势分 305。标签：computer-vision、visionhope。（点赞 426 · 趋势分 305）
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排行第十二：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 3001，趋势分 285。标签：diffusers、qwen、image-generation、image-editing、rgba。（点赞 3001 · 趋势分 285）
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论文
排行第一：WM-VLM: 探究内部世界模型在视觉-文本推理中的作用
研究视觉-语言模型是否可以通过结合文本和生成的视觉状态来解决空间问题。WM-VLM 在预训练的视觉-语言模型中加入了一个轻量级的世界模型分支，用于生成中间视觉状态。（论文赞 9）
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排行第二：聚焦视图提升无结构知识编辑的原子事实召回率
知识编辑提供了一种低成本的替代方案，通过修改选定的知识点并保留无关知识和通用能力。现有方法存在上下文依赖问题，即模型只能复现编辑内容而不能可靠地回忆个别事实。（论文赞 6）
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排行第三：科学领域终端环境的自监督扩展
介绍了一种自监督框架，从现有软件工作流中获取参考输出和验证目标，简化了终端代理训练环境的构建过程。（论文赞 7）
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排行第四：Extender: 日志结构化变换器
提出了一种日志结构化的变换器变体，通过添加一个连接通道，减少了持续注意力的内存占用。（论文赞 5）
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排行第五：EyeRobot 2.0: 无腕部相机的精确双臂操作
提出了一种框架，利用主动注视实现精细双臂操作，仅使用单个立体相机。（论文赞 8）
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排行第六：4DCodeBench: 动态场景逆图形基准测试
提出了一种基准测试，评估代理从视频中重建动态场景的能力，构建了包含多种物理现象的合成场景。（论文赞 17）
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排行第七：尾部影响采样用于CVaR策略评估
论文探讨了如何在有限预算下准确估计策略的CVaR，通过尾部影响采样方法，根据试点模型估计不确定性对CVaR的影响，重新分配查询。（论文赞 21）
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排行第八：KeyRec：流媒体和长视频理解的有界视觉记忆
KeyRec是一种无需训练的框架，用于构建有界视觉记忆，保存细粒度的近期观察，并将历史证据组织成结构化的事件库，以理解长视频和连续流。（论文赞 7）
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排行第九：检索式开放评估失败在哪里？从长篇医学答案事实性验证自动分类法
论文分析了基于检索的事实性评估在医学领域中的局限性，提出两种分类法，将失败分解为检索和验证两个部分，以改进医学事实验证。（论文赞 11）
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排行第十：RealCompanion：基于纵向现实对话的人类理解基准测试
论文发布了一个基准测试，用于评估AI伴侣在长时间对话中对人类的理解能力，包括27,218条消息，涵盖长达120天的对话记录。（论文赞 250）
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排行第十一：MinkowskiPE：闵可夫斯基位置编码用于时空感知
论文提出了一种结合灵活学习和显式几何偏置的方法，使用闵可夫斯基位置编码（MinkowskiPE）来参数化时空坐标，以建模时空耦合。（论文赞 13）
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排行第十二：Latent-MOPD：潜在多教师在线蒸馏
论文介绍了一种新的多教师在线蒸馏方法Latent-MOPD，通过整合现有专家的预测和隐藏状态，实现无需额外训练的表示级多教师在线蒸馏。（论文赞 49）
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