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 2520，趋势分 2099。标签：qwen3_5、jev、system-one、system-two、typed-decisions。（点赞 2520 · 趋势分 2099）
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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 1859，趋势分 1659。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、decision-model。（点赞 1859 · 趋势分 1659）
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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 1601，趋势分 1362。标签：gemma4、image-text-to-text、system-one、system-two、adaptive-thinking。（点赞 1601 · 趋势分 1362）
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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 1094，趋势分 1064。标签：embedding_gemma2、embedding、sentence-transformers、multimodal-embedding、multimodal。（点赞 1094 · 趋势分 1064）
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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 796，趋势分 734。标签：vllm、kolibri1、reasoning、moe、conversational。（点赞 796 · 趋势分 734）
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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 3635，趋势分 694。标签：qwen、image-generation、comfyui、comfyui-gguf、base_model:Qwen/Qwen-Image-2.1。（点赞 3635 · 趋势分 694）
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排行第七：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 679，趋势分 611。标签：qwen3_5、clef、cloudflare、systemone、decision-model。（点赞 679 · 趋势分 611）
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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 638，趋势分 586。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 638 · 趋势分 586）
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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 565，趋势分 525。标签：gemma4_unified、image-text-to-text、humanizer、text-rewriting、rewriting。（点赞 565 · 趋势分 525）
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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 6856，趋势分 481。标签：diffusion-single-file、text-to-video、video-to-video、image-text-to-video、audio-to-video。（点赞 6856 · 趋势分 481）
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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 5369，趋势分 408。标签：laya、system-one、calibrated-decisions、rlcd、classification。（点赞 5369 · 趋势分 408）
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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 17245，趋势分 343。标签：qwen3_5、conversational、eval-results、deploy:azure、deploy:sagemaker。（点赞 17245 · 趋势分 343）
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论文
排行第一：TIDES: 选择性状态空间模型中的隐式时间感知
TIDES 是一种选择性状态空间模型，通过将输入依赖从步长转移到对角线上，结合选择性和连续架构，解决了不规则时间序列处理中的时间离散化问题，提升了模型的表达能力。
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排行第二：NAMVIS: 多视角图像合成的自回归方法
NAMVIS 提出了一种无需扩散的多视角图像合成框架，通过几何条件下的粗到精尺度自回归预测离散视觉标记，实现并行采样，提升生成效率并保持多视角一致性。（论文赞 16）
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排行第三：FastOPD: 轻量级VLA部署的在线策略蒸馏
FastOPD 是一种基于在线策略蒸馏的轻量级视觉语言动作框架，通过高效知识迁移使大规模VLA模型在实际部署中更可行，减少计算开销并保持性能。（论文赞 1）
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排行第四：SheetSage2: 基于合成监督的乐谱转录
SheetSage2 结合合成数据、任务特定结构解码和自回归蒸馏，实现音乐转录的连贯性，利用自动标注的MIDI音频提供可扩展监督，提升音乐理解任务的准确性。（论文赞 3）
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排行第五：UniSkill: 演化策略中的技能提议学习
UniSkill 通过共享策略与环境交互，提出技能库的修改（添加、更新或不修改），实现技能与策略的协同演化，避免技能收益与策略改进的混淆。（论文赞 4）
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排行第六：CADFather: 协同工具使用的CAD重建
CADFather 是一个自主代理系统，通过协调互补工具从3D网格中恢复参数化CAD程序，结合视觉语言助手和数值优化，实现高效且可编辑的CAD模型重建。（论文赞 1）
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排行第七：Salt++：少步流式多模态生成的上下文对齐后训练
针对少步流式音视频生成中的因果建模和步骤蒸馏问题，提出Salt++框架，通过因果自流和上下文对齐的自回归蒸馏解决历史信息与目标不一致及双向得分模型与因果生成不匹配的问题。（论文赞 1）
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排行第八：任务充分收缩：机器信息接口的源选择
研究在下游编码器、码本等选择前，任务是否能减少源信息，提出任务充分收缩概念，即缩减后的源仍能完整解决后续问题，通过合并状态保持动作后悔值一致来确定消费者特定源。
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排行第九：StepCAD：基于LLM策略与几何引导搜索的CAD代码生成
提出StepCAD方法，结合状态条件化的CAD策略和几何引导搜索，从3D网格生成可执行CAD程序，通过条件预测构造动作并利用IoU引导树搜索优化重建过程。（论文赞 1）
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排行第十：EngramEdit：通过条件记忆实现LLM知识解耦更新
提出EngramEdit方法，利用条件记忆架构实现大语言模型中事实知识的解耦更新，通过输入n-gram查找学习嵌入，避免更新共享嵌入时影响其他事实的预测。（论文赞 1）
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排行第十一：从帕累托到偏好：个性化测试时缩放策略发现
将个性化测试时缩放建模为发现满足用户多维需求的可执行控制器，通过减少重复策略搜索的开销，实现准确率、延迟和推理成本的联合优化。（论文赞 13）
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排行第十二：在线策略蒸馏的收益与崩溃：强化学习视角
从强化学习角度解释在线策略蒸馏的性能提升与生成重复崩溃现象，指出教师隐式奖励学生行为，当偏好对齐时提升正确响应采样概率，否则导致生成异常。（论文赞 24）
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