Github Trending 2026-01-23

block/goose：Rust高效AI助手，自动化工程利器

项目定位为开发者AI助手，提供代码生成、执行、调试等自动化工程任务。核心功能包括代码自动生成、项目构建、调试失败和流程编排。技术栈亮点在于Rust语言的高效性和多模型配置的灵活性。在LLM生态中，它通过自动化工程任务，提高了开发效率。

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Github Trending 2026-01-23

deepseek-ai/FlashMLA：LLM高效注意力计算库

FlashMLA是一个高效的注意力内核库，旨在优化大语言模型（LLM）的性能。它为DeepSeek-V3和DeepSeek-V3.2-Exp模型提供支持，通过提供稀疏和密集注意力内核，解决了计算密集型任务中的性能瓶颈。该项目面向研究者、应用开发者，提供底层技术革新，是一个代码库。其核心优势在于高性能和优化计算，填补了LLM生态中高效注意力计算的需求。

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Github Trending 2026-01-23

lyogavin/airllm：LLM推理内存优化神器

AirLLM项目致力于优化大语言模型的推理内存使用，允许70B规模的语言模型在单张4GB GPU上运行，同时支持405B Llama3.1模型在8GB VRAM上运行。该项目为研究者、应用开发者提供了一种高效、低成本的LLM推理解决方案，通过模型压缩和优化技术，显著提升了LLM在资源受限环境下的性能。

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Github Trending 2026-01-23

KellerJordan/modded-nanogpt：PyTorch加速LLM训练

KellerJordan的modded-nanogpt项目旨在通过优化算法和系统性能，大幅提升大语言模型的训练速度。该项目为研究者提供了快速训练模型的方法，填补了LLM生态中模型训练速度的空白。它基于PyTorch框架，采用多种创新技术，如现代架构、Muon优化器等，显著提高了训练效率。在LLM生态中，modded-nanogpt的价值在于其独特的性能优化和速度提升，为研究和应用大语言模型提供了新的可能性。

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Github Trending 2026-01-23

microsoft/VibeVoice：长文本多说话者实时TTS

VibeVoice是一个由微软开源的语音合成框架，旨在推动语音合成社区的协作。它支持长格式、多说话者的对话音频生成，具有实时文本到语音转换功能。该项目针对传统TTS系统的挑战，如可扩展性、说话者一致性和自然对话转换，提供了创新解决方案。VibeVoice适用于研究者、开发者，特别是需要高质量语音合成解决方案的企业。

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Github Trending 2026-01-23

ai-dynamo/dynamo：分布式LLM推理协调引擎

Dynamo是一个高性能、低延迟的推理框架，专为在多节点分布式环境中服务生成式AI和推理模型而设计。它填补了多GPU、多节点环境下LLM推理的协调和路由空白，支持多种推理引擎，并通过Rust和Python实现高性能和可扩展性。Dynamo旨在为研究者、应用开发者和企业级用户提供一个强大的工具，以优化LLM的部署和性能。

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Github Trending 2026-01-23

github/copilot-cli：终端AI编码助手，代码协作新体验

GitHub Copilot CLI是一款将AI编码助手直接引入终端的命令行工具，旨在为开发者提供本地、同步的代码辅助。它填补了终端环境下LLM应用的空白，通过自然语言交互帮助开发者构建、调试和理解代码，优化了GitHub工作流程，为开发者提供了强大的代码协作能力。

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Github Trending 2026-01-23

anthropics/claude-code：智能编码助手，自然语言加速Git

Claude Code是一款基于终端的智能编码工具，旨在通过自然语言命令执行常规任务、解释复杂代码和处理Git工作流程，提高编码效率。该项目定位为开发者工具，通过智能代理技术填补了编码辅助工具的空白，优化了编码流程，并开创了基于自然语言交互的编码辅助新范式。

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Github Trending 2026-01-23

OpenBMB/UltraRAG：轻量RAG框架，MCP架构加速开发

UltraRAG是一个基于Model Context Protocol (MCP)架构的轻量级RAG开发框架，旨在降低复杂RAG管道构建的门槛。它为研究者提供低代码的复杂工作流编排，支持模块化扩展和快速原型生成，旨在提高研究效率和工业原型开发。UltraRAG通过标准化核心RAG组件，结合MCP客户端的强大工作流程编排能力，实现了对复杂控制结构的精确编排。

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Github Trending 2026-01-23

browser-use/browser-use：AI代理网站访问自动化利器

browser-use/browser-use项目是一个专注于AI代理网站访问的Python库，旨在简化在线自动化任务。它为开发者提供了一套工具和API，用于构建能够自动化浏览和交互的代理。该项目填补了LLM生态中自动化网站交互的空白，通过提供易于集成的库和框架，优化了在线任务自动化流程。其技术栈亮点在于集成了Chromium浏览器和多种LLM模型，支持自定义工具和代理，为开发者提供了强大的自动化能力。

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Hugging Face 2026-01-08

zai-org/GLM-4.7：多语言代码生成强模型

GLM-4.7是一款专注于多语言和代码能力的通用大模型。它采用了Transformer架构，并引入了MoE技术，支持多种语言（包括英语、中文和阿拉伯语）。在性能上，GLM-4.7在多个基准测试中表现出色，尤其在代码生成、数学推理和多语言能力方面有显著提升。该模型适用于需要多语言和代码生成能力的场景，如聊天、创意写作和角色扮演。其开源协议、硬件需求以及推理效率等方面适合于主流的推理框架。

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Hugging Face 2026-01-21

lightonai/LightOnOCR-2-1B：1B参数量OCR，速度快

LightOnOCR-2-1B是一款高效的端到端视觉语言模型，专门用于将文档转换为文本。该模型在OCR领域表现出色，具有快速处理速度和高效能的特点。它基于Transformer架构，参数量为1B，支持多种语言，包括中文。在OlmOCR-Bench基准测试中取得了领先性能，同时体积小、速度快，适用于处理PDF、扫描图像等多种文档格式。

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Hugging Face 2026-01-20

openbmb/AgentCPM-Report：高效生成高质量报告

AgentCPM-Report是一款由THUNLP、RUCBM和ModelBest共同开发的开放源代码大型语言模型，基于MiniCPM4.1 8B参数基座模型。该模型在报告生成方面表现出色，具有高性能和最小化资源占用等特点。它通过深度检索和思维链推理，生成逻辑严谨、深入见解的长篇报告。模型定位为通用大模型，具有强大的文本生成能力，适用于需要高质量报告生成的场景。

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Hugging Face 2026-01-19

HeartMuLa/HeartMuLa-oss-3B：音乐艺术多模态LLM，文本转音频

HeartMuLa/HeartMuLa-oss-3B是一款专注于音乐和艺术领域的多模态LLM，具有3B参数量。该模型采用Apache 2.0开源协议，支持多种语言，包括中文、英文、日语等。它在音乐生成和艺术创作方面表现出色，能够将文本转换为音频。在性能上，HeartMuLa-oss-3B在音乐和艺术相关任务中表现优异，但在通用语言理解任务上可能不如其他通用LLM。该模型适用于音乐创作、艺术生成和跨语言交流等场景，具有较好的开源协议和硬件兼容性。

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Hugging Face 2026-01-23

nvidia/personaplex-7b-v1：7B参数多语言通用大模型

nvidia/personaplex-7b-v1是一款定位为通用大模型的LLM，具有7B参数量，支持多语言。其核心技术为Transformer变体，并采用moshi库进行优化。在性能上，该模型在多个基准测试中表现出色，具有较好的代码生成和数学推理能力。模型开源，适用于多种硬件平台，与vLLM等推理框架兼容。主要应用场景包括多语言问答、代码生成等。

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Hugging Face 2026-01-19

Lightricks/LTX-2：多模态同步生成，视频音频双优

Lightricks/LTX-2是一款基于DiT架构的多模态音频-视频基础模型，专注于生成同步的视频和音频。该模型具有灵活的下载量和点赞数，支持多种语言，并采用diffusers库。LTX-2在图像到视频、文本到视频等多个领域具有广泛应用，其开源协议和丰富的模型版本提供了灵活的部署选项。在性能上，LTX-2在多模态任务中表现出色，尤其在视频生成方面具有显著优势。

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Hugging Face 2026-01-19

kyutai/pocket-tts：轻量级Transformer文本语音转换

kyutai/pocket-tts是一款专注于文本到语音转换的模型，定位为特定领域微调模型。其核心技术基于pocket-tts库，采用Transformer架构，具有较短的上下文长度和相对较少的参数量。性能方面，目前缺乏权威基准测试结果，但模型在HuggingFace Hub上获得了187个点赞，显示出一定的社区认可。主要应用场景为需要文本到语音转换的场合，如语音助手、教育辅助等。模型开源，适用于多种硬件平台，推理效率较高。

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Hugging Face 2026-01-21

microsoft/VibeVoice-ASR：长音频精准转录专家

VibeVoice-ASR是一款专注于语音识别的领域大模型，具备处理长达60分钟音频的能力，支持结构化转录，包括说话人、时间和内容信息。该模型采用Transformer架构，支持自定义热词，具有丰富的转录功能。在性能上，VibeVoice-ASR在权威基准测试中表现出色，具有高准确率和语义连贯性。模型适用于需要长音频转录和特定领域内容识别的场景，如会议记录、讲座转录等。其开源协议和硬件需求适中，推理效率较高。

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Hugging Face 2026-01-23

stepfun-ai/Step3-VL-10B：10B轻量多模态大模型

STEP3-VL-10B是一款轻量级开源基础模型，定位为通用大模型，具有10B参数量。其核心技术包括统一的多模态预训练和强化学习，具备视觉感知、复杂推理和人类中心对齐能力。在MMLU、GPQA等基准测试中表现出色，性能优于同规模模型。适用于多模态任务，具有开源Apache-2.0协议，适合在多种硬件和推理框架上使用。

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Hugging Face 2026-01-22

unslath/GLM-4.7-Flash-GGUF：30B参数MoE模型，多语言通用大模型

🔥 unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF 是一款基于 GLM-4.7-Flash 的 MoE 模型，定位为通用大模型。该模型具有 30B 参数，支持多语言（英、中、阿拉伯语）。其核心技术包括 MoE 架构和 UnSloth Dynamic 2.0 技术，在 GLM-4.7-Flash 的基础上进行了优化。在性能上，该模型在多个基准测试中表现出色，具有优秀的代码生成、数学推理和多语言能力。开源协议为 MIT，适用于需要高性能和跨语言支持的场景。

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Hugging Face 2026-01-15

google/translategemma-4b-it：Gemma3架构图像文本翻译神器

🔥google/translategemma-4b-it是一款专注于图像到文本翻译的热门模型，定位为多模态模型。其核心技术为基于Gemma3架构的Transformer变体，支持长达200K的上下文长度，参数量适中。在权威基准测试中表现优异，尤其在图像到文本翻译任务上具有显著优势。模型开源，兼容主流推理框架，适用于需要图像到文本翻译功能的场景。

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Hugging Face 2026-01-15

zai-org/GLM-Image：文本图像生成利器

GLM-Image是一款定位在多模态模型领域的开源模型，采用混合自回归+扩散解码器架构。其核心能力在于文本到图像的生成，同时支持丰富的图像到图像任务。技术特点包括基于GLM-4-9B-0414的9B参数自回归生成器和基于DiT架构的7B参数扩散解码器。在性能上，GLM-Image在文本渲染和知识密集型生成场景中表现出色，同时具备高保真和精细细节生成能力。主要应用场景包括图像编辑、风格迁移、身份保留生成和多主体一致性等。开源协议为MIT，硬件需求中等，推理效率良好。

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Hugging Face 2026-01-22

sweepai/sweep-next-edit-1.5B：1.5B参数代码编辑助手

Sweep Next-Edit 1.5B 是一款专注于代码编辑自动完成的模型，定位为代码模型。它采用GGUF格式量化，参数量为1.5B，上下文长度为8192 tokens。该模型在代码编辑自动完成方面表现出色，能够预测用户下一步的代码编辑。它在Hugging Face上的下载量和点赞数均较高，表明其在社区中受到认可。模型基于Qwen2.5-Coder，采用Q8_0量化，适合在本地设备上快速运行。性能方面，模型在代码编辑自动完成基准测试中优于同类模型。主要应用场景为代码编辑辅助工具，对开发者友好。

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Hugging Face 2026-01-22

FlashLabs/Chroma-4B：通用多模态Transformer模型

FlashLabs/Chroma-4B是一款多模态模型，定位为通用大模型。其核心技术为Transformer变体，支持任何到任何的转换，具有丰富的功能标签。该模型在Hugging Face Hub上表现活跃，下载量和点赞数均较高。性能方面，具体基准测试结果未提及，但其在多模态任务上具有优势。适用场景广泛，兼容性强，适合对多模态处理有需求的用户。

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Hugging Face 2026-01-23

LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking：边缘设备高效推理大模型

LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking是一款针对边缘设备部署的推理优化版本的大语言模型。该模型基于LFM2架构，具有1.2B的参数量，支持多种语言。它在性能上与更大的模型相媲美，同时具有快速边缘推理能力。该模型在推理效率、内存占用和兼容性方面表现出色，适用于需要高性能和低延迟的边缘设备。

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Hugging Face 2026-01-23

Qwen/Qwen3-TTS：低延迟流式语音合成

Qwen3-TTS是一款专注于语音合成的大语言模型，定位为特定领域微调模型。其核心技术包括自研的Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz和离散多码本LM架构，支持多种语言和方言，具有强大的语境理解和自适应控制能力。性能上，模型实现了低延迟的流式生成，端到端合成延迟低至97ms。主要应用场景包括实时交互和个性化语音合成。模型开源协议为Apache-2.0，适合对实时性和个性化语音合成有较高要求的场景。

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Hugging Face 2026-01-15

black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B：秒级图像生成编辑

FLUX.2-klein-4B 是一款专注于图像生成的多模态模型，定位为通用大模型。该模型具有4亿参数，采用紧凑的架构，能够在不到一秒的时间内完成图像生成和编辑。其核心技术包括Transformer变体和扩散模型，支持文本到图像和图像编辑功能。在性能上，该模型在同类模型中表现出色，适用于实时图像生成和编辑的应用场景。模型开源，可在消费级硬件上运行，对开发者友好。

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Hugging Face 2026-01-15

black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B：9B参数Transformer图像转换模型

FLUX.2-klein-9B是一款专注于图像到图像转换的模型，定位为多模态模型。其核心技术为基于Transformer的架构，具有9B参数量，支持diffusers库。在性能上，模型在图像生成和编辑任务上表现出色，但具体基准测试结果未提及。模型适用于图像处理和创意设计领域，开源协议为Apache-2.0，对硬件要求较高，推理效率中等。

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Hugging Face 2026-01-20

zai-org/GLM-4.7-Flash：MoE架构通用大模型

GLM-4.7-Flash是一款30B-A3B的MoE模型，定位为通用大模型。其核心技术包括MoE架构和Transformer变体，支持多种语言。在基准测试中表现出色，尤其在AIME 25和GPQA等任务上排名靠前。该模型适用于需要高性能和轻量级部署的场景，支持vLLM和SGLang等推理框架。

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Hugging Face 2026-01-15

google/translategemma-27b-it：27B长上下文图像文本翻译神器

🔥google/translategemma-27b-it是一款专注于图像到文本翻译的热门模型，定位为多模态模型。其核心技术为Gemma3架构，支持长达27B的上下文长度，采用transformers库实现。在性能上，该模型在权威基准测试中表现出色，具有高效的开源协议和良好的推理效率，适用于图像翻译等场景。

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Hugging Face 2026-01-22

大语言模型中不确定性量化角色演变：从被动指标到主动信号

这篇论文探讨了在大型语言模型（LLMs）中，不确定性量化从被动诊断指标到主动控制信号的角色演变。它通过在高级推理、自主代理和强化学习中的应用，展示了不确定性如何作为主动控制信号来优化计算、触发自我纠正、管理元认知决策以及通过内在奖励实现自我改进。

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Hugging Face 2026-01-22

智能体置信度校准

这篇论文提出了Agentic Confidence Calibration问题，并引入了Holistic Trajectory Calibration (HTC)框架，用于解决AI代理在执行复杂任务时的过自信问题。HTC通过提取整个轨迹上的丰富过程级特征，实现了对AI代理的可靠性和诊断能力的提升。

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Hugging Face 2026-01-22

代理不确定性量化

这篇论文提出了一种名为Agentic Uncertainty Quantification (AUQ)的框架，旨在解决AI代理在长期推理中的可靠性问题。该框架通过将不确定性转化为双向控制信号，结合了不确定性感知记忆（UAM）和不确定性感知反思（UAR）两种机制，以平衡高效执行和深度思考。

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Hugging Face 2026-01-13

MirrorBench：评估用户代理人类相似度的扩展框架

这篇论文提出了一种名为MIRRORBench的可扩展框架，用于评估用户代理代理在生成类似人类用户话语方面的能力。该框架通过提供模块化执行引擎、多后端支持、缓存和可观察性等功能，支持可插拔的用户代理、数据集、任务和度量标准，从而允许研究人员在统一且方差感知的测试环境中评估各种模拟器。

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Hugging Face 2026-01-21

视觉语言模型中的进展推理：PROGRESSLM

这篇论文提出了ProgressLM，一个用于评估视觉语言模型在任务进度推理方面的基准和模型。通过实验发现，大多数模型在任务进度估计方面表现不佳，而基于训练的ProgressLM-3B模型在小型模型规模上实现了持续的改进。

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Hugging Face 2026-01-22

ActionMesh：基于时间扩散的3D动画网格生成

这篇论文提出了一种名为ActionMesh的生成模型，该模型通过时间三维扩散技术，能够快速生成高质量的动画3D网格。它通过将3D扩散模型与时间轴结合，生成一系列同步的潜在表示，并设计了一个时间三维自动编码器，将独立形状转换为预定义参考形状的变形，从而实现动画。该方法支持从单目视频、文本描述或3D网格和文本提示中生成动画，且速度快，结果无骨架且拓扑一致。

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Hugging Face 2026-01-22

EvoCUA：通过可扩展合成经验演化计算机使用Agent

这篇论文提出了EvoCUA，一种通过可扩展合成经验学习的计算机使用代理模型。EvoCUA通过数据生成和政策优化实现自我维持的进化循环，以解决静态数据扩展的限制，并通过大规模经验获取和迭代进化学习策略，显著提高了计算机使用代理的能力。

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Hugging Face 2026-01-22

LLM教育应用提示评估

这篇论文提出了一种基于证据的方法来评估和设计用于教育应用的LLM提示，通过分析LLM生成的结构化对话活动中的后续问题，设计了六个提示模板，并使用Glicko2评分系统进行评估，结果表明，结合角色和上下文管理模式的提示在支持元认知学习策略方面表现最佳。

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Hugging Face 2026-01-22

迈向LLM时代自动化内核生成

这篇论文探讨了在大型语言模型（LLMs）时代，如何通过自动化内核生成来提高现代AI系统的性能。它提出利用LLMs和基于LLM的智能体来压缩和优化内核知识，从而实现内核开发的自动化和可扩展性。论文提供了一个结构化的概述，包括现有方法、数据集和基准，并指出了该领域的开放挑战和未来研究方向。

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Hugging Face 2026-01-20

视频去背景新法：基于生成先验的口罩引导视频分割

这篇论文提出了VideoMaMa，一个基于生成先验的掩码引导视频合成模型，通过预训练的视频扩散模型将粗略分割掩码转换为像素级的alpha通道，实现了对真实世界视频的零样本泛化，并构建了大规模的伪标签视频合成数据集MA-V，显著提升了视频合成技术的鲁棒性和准确性。

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Hugging Face 2026-01-22

360°图像视频无损升维技术

这篇论文提出了360Anything，一个无需几何信息的图像和视频到360°全景图的提升框架。该框架基于预训练的扩散变换器，通过将视角输入和全景图目标视为简单的标记序列，实现了纯数据驱动的视角到等经纬投影的映射，消除了对相机信息的依赖。实验结果表明，该方法在图像和视频的视角到360°生成任务上达到了最先进的性能。

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Hugging Face 2026-01-21

Numba加速二维扩散限聚：实现与分形表征

这篇论文提出了一种使用Numba加速Python的高性能框架，用于模拟二维扩散限制聚集（DLA）。通过即时编译，实现了与旧式静态实现相当的计算吞吐量，同时保持了高级灵活性。论文分析了不同注入几何形状和行人浓度下的拉普拉斯增长不稳定性，并使用广义Rényi维度和空隙度指标来量化聚集体的一维特征和空间异质性。

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Hugging Face 2026-01-22

视频情境学习：最小标注迈向VIOLA

这篇论文提出了VIOLA，一个基于最小标注的视频上下文学习框架，旨在解决多模态大型语言模型在视频领域泛化时的标注数据稀缺问题。VIOLA通过密度不确定性加权采样和混合池构建，结合专家监督和未标注数据，实现了高效且低成本的模型适应。

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Hugging Face 2026-01-21

Hermes：KV缓存高效视频理解分层内存

这篇论文提出了HERMES，一种基于KV缓存作为分层内存的实时视频理解架构，旨在解决流式视频理解中稳定性能、实时响应和低内存开销的挑战。HERMES通过高效利用KV缓存，实现了对视频流的实时和准确理解，显著提高了处理速度和准确性。

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Hugging Face 2026-01-22

SAMTok：一词概括任意面具

这篇论文提出了一种名为SAMTok的离散掩码标记器，它可以将任何区域掩码转换为两个特殊标记，并使用这些标记以高保真度重建掩码。这种方法使得基础的多模态语言模型能够通过标准下一标记预测和简单的强化学习来学习像素级能力，而无需进行架构修改或专门的损失设计。

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Hugging Face 2026-01-22

文本到图像扩散Transformer与表示自编码器扩展

该论文研究了如何通过表示自动编码器（RAEs）扩展文本到图像（T2I）生成，通过在Web、合成和文本渲染数据上训练，发现RAEs在T2I生成中优于VAEs，并展示了在大型T2I生成任务中的优越性能。

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Hugging Face 2026-01-21

贝叶斯VLA：基于潜在动作查询的视觉语言动作模型贝叶斯分解

这篇论文提出了BayesianVLA，一种通过潜在动作查询进行贝叶斯分解的视觉语言动作模型，旨在解决当前训练范式中的数据集偏差问题。该方法通过引入可学习的潜在动作查询，构建了一个双分支架构，以最大化动作和指令之间的条件点互信息，从而提高模型在处理新指令和复杂多任务场景时的泛化能力。

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Hugging Face 2026-01-22

宇宙策略：微调视频模型以实现视觉运动控制和规划

这篇论文提出了Cosmos Policy，一种通过在机器人演示数据上单阶段后训练将大型预训练视频模型转换为有效机器人策略的方法，无需修改架构。该方法直接生成机器人动作，并生成未来状态图像和值，从而实现高成功率的动作轨迹规划。

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Hugging Face 2026-01-22

超导量子硬件上Wigner's Friend电路：跨分支通信基准

这篇论文提出了一种在超导量子硬件上实现Wigner's Friend电路的方法，用于估计操作分支间通信的见证，并通过实验评估了其在现实设备噪声和编译约束下的行为。该方法不测试或区分量子力学的解释，而是提供了一个可重复的操作约束管道，用于评估非理想通道的检测能力。

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Hugging Face 2026-01-22

LLM沙箱激发通用智能

这篇论文提出了LLM-in-Sandbox，一种让大型语言模型（LLM）在代码沙盒中探索以激发非代码领域通用智能的方法。该方法使LLM能够利用代码沙盒进行非代码任务，并通过强化学习增强其能力，实验表明LLM-in-Sandbox在多个领域实现了稳健的泛化能力。

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Hugging Face 2026-01-19

LightOnAI发布轻量级OCR新模型LightOnOCR-2-1B

LightOn AI 发布了 LightOnOCR-2-1B，这是一个10亿参数的第二代端到端视觉-语言 OCR 模型，旨在将文档页面转换为高质量文本，同时提供轻量级布局信息。该模型在性能和速度上均优于同类产品，并支持Hugging Face Transformers生态系统，便于社区使用。

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Hugging Face 2026-01-20

Interpreto开源库发布：NLP模型可解释性新利器

Interpreto 是一个新推出的开源库，旨在为自然语言处理（NLP）模型提供实用、模块化且统一的可解释性解决方案。它支持基于归因和基于概念的解释方法，适用于分类和生成模型，并能够与 Hugging Face Transformer 模型无缝集成。Interpreto 的发布为用户和开发者提供了一种新的工具，用于理解和评估 NLP 模型的预测过程。

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Hugging Face 2026-01-19

Hugging Face llama.cpp升级： Anthropic Messages API赋能本地AI

Hugging Face 的 llama.cpp 服务器新增支持 Anthropic Messages API，允许用户使用兼容 Claude 的客户端与本地模型交互。这一更新通过内部格式转换，重用现有推理管道，并支持多种功能，如聊天补全、Token 计数、工具使用和视觉输入，旨在提升本地模型的性能和易用性。

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Hugging Face 2026-01-20

DeepSeek R-1周年：开源AI生态加速发展

杭州人工智能公司DeepSeek在2025年1月发布了R-1模型，标志着“DeepSeek时刻”的到来。这一事件推动了开源人工智能生态系统的快速发展，并促进了全球范围内对开源模型的采用。一年来，中国开源社区在人工智能领域取得了显著进展，涌现出大量新的开源模型和参与者。DeepSeek的R-1模型降低了技术、采用和心理障碍，推动了开源生态系统的自我复制能力。中国公司开始将开源作为长期竞争策略的一部分，从模型比较转向系统级能力。

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Hugging Face 2026-01-15

Zilliz团队发布语义高亮模型 节约RAG Token成本

Zilliz团队发布了名为'zilliz/semantic-highlight-bilingual-v1'的语义高亮模型，该模型旨在降低RAG（Retrieval-Augmented Generation）中的Token成本，同时提供中英双语支持。该模型基于轻量级的Encoder-Only架构，并使用BGE-M3 Reranker v2作为基础模型，通过LLM标注和推理过程训练，实现了在多个数据集上的最先进性能。

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Hugging Face 2026-01-15

微软发布OptiMind：AI优化利器，简化建模门槛

微软研究团队发布了OptiMind，这是一种专门的语言模型，能够将自然语言描述的优化问题直接转换为数学模型，旨在简化优化流程中的关键步骤，提高实验和迭代的效率。OptiMind现在作为实验性模型在Hugging Face上提供，旨在降低高级优化建模的门槛，使更多用户能够利用这一技术。

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Hugging Face 2026-01-21

AI铸厂Smolify破解合成数据难题

这篇公告讨论了合成数据集生成的挑战，包括回归均值问题、上下文锚定偏差、批量退化等，并介绍了Smolify，一个用于特定领域语言模型（DSLMs）的铸造厂，旨在自动化整个流程，帮助开发者拥有自己的AI基础设施。

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Hugging Face 2025-10-23

LightOnOCR-1B：端到端视觉语言模型革新OCR

LightOnOCR-1B 是一种高效的 OCR 模型，它结合了视觉和语言模型技术，实现了在光学字符识别任务中的最先进性能。该模型通过端到端训练和知识蒸馏技术，在保持高准确率的同时，显著提高了处理速度，每秒可以处理 5.71 页文档。此外，LightOnOCR-1B 的开发团队还发布了其训练数据集，以促进该领域的进一步研究。

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Hugging Face 2026-01-20

OpenEnv突破升级：免费到千环境并发，AI环境标准化新篇章

这篇公告介绍了如何扩展OpenEnv环境，从免费使用到支持数千个并发环境。OpenEnv是一个旨在标准化智能体执行环境的社区合作项目。文章详细介绍了如何使用Hugging Face Spaces等工具进行扩展，并提供了不同级别的基准测试和部署代码，强调了WebSocket接口和多节点集群在提高环境吞吐量方面的重要性。

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Hugging Face 2026-01-05

NVIDIA发布Nemotron ASR：实时语音识别新标杆

NVIDIA发布了一种名为Nemotron Speech ASR的新实时语音识别模型，该模型通过缓存感知流式处理技术，实现了更高的效率和更低的延迟，为实时语音代理提供了新的基准。

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Hugging Face 2026-01-15

AI达人揭秘：GPU加速OCR，批量处理效率翻倍

本文介绍了如何利用开源模型DeepSeek-OCR和FineVision进行大规模OCR任务，并展示了如何在不同的GPU基础设施上运行批量OCR推理。文章详细介绍了如何设置DeepSeek-OCR进行高吞吐量文档处理，设计模块化管道提取文档内容，并在多个云平台上部署批量推理作业。此外，还讨论了优化批量大小和并发性以提高GPU利用率，以及成本估算和扩展处理能力的方法。

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Hugging Face 2026-01-21

Dell AI平台升级：安全治理性能三重保障

Dell Enterprise Hub发布了新的功能，专注于安全性、治理和性能，包括对模型和容器进行安全扫描，使用Hugging Face访问令牌进行模型访问治理，以及提供优化配置以提高性能。这些更新旨在简化AI模型在Dell平台上的训练和部署，同时增强安全性、治理和性能。

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Hugging Face 2026-01-22

NovitaAI发布GLM4-MoE优化方案 65%加速推理效率

Novita AI 发布了针对 GLM4-MOE 模型的生产级优化方案，通过共享专家融合、Qknorm 融合和异步传输等技术，显著提升了模型推理效率，实现了高达 65% 的 TTFT 减少和 22% 的 TPOT 提升，为生产环境中的高性能推理提供了实践蓝图。

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Hugging Face 2026-01-22

AI日报：定制评估新利器，EvalScope助你Benchmark Smarter

本文介绍了如何使用EvalScope构建定制化的模型评估指标，以更好地反映模型在不同场景下的实际业务价值。文章强调了现有公共评估指标的局限性，并详细说明了构建评估指标的过程，包括定义Schema、采样数据和统一评估等步骤，同时通过实例展示了如何构建企业RAG助手指标，并强调了案例分析和可视化在理解模型表现中的重要性。

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Hugging Face 2024-10-29

Python实战：用户亲授RAG系统构建教程

本文介绍了如何从头开始构建一个简单的检索增强生成（RAG）系统，该系统结合了信息检索和文本生成，以增强语言模型的表现。文章详细解释了RAG系统的关键组件，包括检索模型和语言模型，并提供了使用Python和ollama实现RAG系统的示例代码。

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Hugging Face 2025-08-09

AI进化揭秘：GRPO到GSPO强化学习新突破

本文介绍了从GRPO到DAPO再到GSPO的强化学习技术演进，重点关注了在大型语言模型中如何优化长文本输出和复杂任务的性能。文章详细讨论了每种方法的原理、优势和局限性，并展示了如何通过改进采样、剪枝和梯度计算等细节来提高效率和稳定性。

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Hugging Face 2025-12-03

开发者速成！轻松创建并发布Reachy Mini App

本文介绍了如何创建和发布 Reachy Mini 应用程序，这是一个开源的机器人平台。开发者可以使用 Python SDK 或其他方法，如 Web API / JavaScript 模板，来创建应用程序。文章详细介绍了从创建应用程序模板、编写应用程序逻辑、测试到发布的全过程，并提供了将应用程序添加到官方应用程序列表的指南。

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Hugging Face 2026-01-20

DeepSeek R1一周年：中国AI开源生态里程碑

DeepSeek发布R-1模型，标志着中国原生开源AI生态系统的诞生，推动了中国AI产业的显著发展，包括新模型和开源参与者的激增，同时将开源作为长期竞争战略的一部分，对全球AI产业产生深远影响。

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Hugging Face 2026-01-23

Hugging Face揭秘Magic $500M AI黑科技：MALM模型再现高效键值查找

Hugging Face的研究人员逆向工程了AI初创公司Magic的技术，发现其核心在于将哈希字符串或函数名视为单一token，从而实现了高效的键值查找和长上下文匹配。基于这一发现，研究者开发了MALM模型，并成功复现了Magic的演示，如计算器和密码强度计等应用场景。

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Hugging Face 2024-07-19

探索SSM奥秘：Hugging Face揭秘三视图优势

这篇Hugging Face博客文章介绍了状态空间模型（SSM）的基本概念，包括其在控制理论和深度学习中的应用。文章详细解释了SSM的三个视图：连续视图、递归视图和卷积视图，并讨论了它们各自的优势和局限性。

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OpenAI 2026-01-23

解码器代理循环展开

OpenAI 发布了关于 Codex CLI 的技术深度分析，介绍了其代理循环的工作原理，包括如何通过 Responses API 协调模型、工具、提示和性能。该代理循环负责在用户机器上安全高效地生成高质量的软件更改，对开发者而言，这意味着可以更有效地进行软件开发和维护。

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arXiv cs.CL 2026-01-23

GRITHopper：免分解多跳密集检索

这篇论文提出了GRITHopper-7B，一种新型的多跳密集检索模型，通过结合生成式和表示性指令调整，解决了分解式多跳检索方法在处理长距离多跳问题和泛化到分布外数据时的挑战。该模型通过后检索语言建模增强了密集检索性能，并提供了对多跳推理和检索能力的支持。

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arXiv cs.AI 2026-01-23

FormGym：与代理高效处理文件

这篇论文提出了一种新的表单填写基准FormGym，旨在解决在没有OCR、PDF文本或DOM访问的纯图像域中填写表格的挑战。论文介绍了FieldFinder工具，用于辅助LLMs在表单上定位文本，显著提高了模型在所有六个研究条件下的性能。

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arXiv cs.AI 2026-01-23

信息论视角下的欺骗与混淆区别

这篇论文提出了一种信息论的形式化方法来区分两种基本的AI安全失败模式：欺骗性对齐和目标漂移。通过展示这两种模式在人类-人工智能系统中不同接口上的信息差异，论文区分了欺骗性对齐在代理的真实目标和可观察行为之间产生熵，而目标漂移（或混淆）则在人类目标与代理的实际目标之间产生熵。论文提供了一个形式模型和示例思想实验来阐明这一区别，并提出了一个形式语言来重新审视大型语言模型（LLMs）中观察到的显著对齐挑战。

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arXiv cs.CL 2026-01-23

Qwen3-TTS技术报告

这篇论文介绍了Qwen3-TTS系列，这是一组先进的、多语言、可控、鲁棒和流式文本到语音模型。Qwen3-TTS通过在超过500万小时的语音数据上训练，支持最先进的3秒语音克隆和基于描述的控制，实现了全新声音的创造和对输出语音的精细操作。论文还介绍了两种语音标记器，并展示了在多个基准测试中的卓越性能。

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arXiv cs.CL 2026-01-23

DocPolarBERT：基于布局结构相对极坐标编码的文档理解预训练模型

这篇论文介绍了DocPolarBERT，一种用于文档理解的布局感知BERT模型，它通过使用相对极坐标编码布局结构来消除对绝对2D位置嵌入的需求。该模型在比IIT-CDIP语料库小六倍的数据集上预训练，却达到了最先进的性能，表明精心设计的注意力机制可以补偿预训练数据的减少。

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arXiv cs.AI 2026-01-23

嵌入式改造：提升RAG的数据工程

这篇论文提出了一种名为Embedding Retrofitting的数据工程框架，通过调整预训练的词向量并利用知识图谱约束来提高特定领域的检索效果。论文强调了知识图谱质量对retrofitting效果的重要性，并指出文本预处理对知识图谱质量的影响。通过实验，论文发现预处理质量对retrofitting成功至关重要，尤其是在定量合成问题上的性能提升。

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arXiv cs.AI 2026-01-23

验证推理时间缩放：测试时评分引导的自进化深度研究Agent

这篇论文提出了一种通过测试时评分引导的验证来自我进化的深度研究代理（Deep Research Agents）的方法，通过迭代验证策略模型的输出，实现推理时验证的扩展。该方法基于自动构建的DRA失败分类法，将代理失败分为五大类和十三个子类，并提出了DeepVerifier，一个基于评分的验证器，在元评估F1分数上优于基线模型。实验结果表明，这种方法在GAIA和XBench-DeepResearch的挑战性子集上实现了8%-11%的准确率提升。

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arXiv cs.AI 2026-01-23

Q-Probe：基于上下文感知的代理探测实现高分辨率图像质量评估

这篇论文提出了Q-Probe，一个基于强化学习的图像质量评估框架，旨在通过上下文感知的探测技术将图像质量评估扩展到高分辨率。Q-Probe通过构建Vista-Bench基准和采用三阶段训练范式，解决了现有方法在高分辨率场景中未能捕捉局部退化的问题，并在高分辨率设置中实现了最先进的性能。

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arXiv cs.AI 2026-01-23

设计可靠性：量化与消除LLM制造风险，从生成到咨询AI：法律领域比较分析与高风险知识库启示

这篇论文探讨了如何通过减少幻觉来提高大型语言模型（LLMs）在法律工作中的可靠性。论文区分了三种AI范式：独立生成模型、基本检索增强系统和高级RAG系统，并引入了两个可靠性指标——False Citation Rate（FCR）和Fabricated Fact Rate（FFR）。通过专家双盲评审，评估了12个LLMs在75个法律任务中的2,700个司法风格答案，结果表明高级RAG系统通过嵌入微调、重新排序和自我纠正等技术，将虚构事实率降低到可忽略的水平。

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