HF Daily Papers · 2026-07-02

HF Daily Papers 精选（15 篇，按社区票数排序）

• [176▲] Orca：世界在你心中 — https://arxiv.org/abs/2606.30534
• [86▲] Dockerless：面向编码 Agent 的免环境程序验证器 — https://arxiv.org/abs/2606.28436
• [75▲] DOPD：双 On-policy 蒸馏 — https://arxiv.org/abs/2606.30626
• [67▲] BlockPilot：基于扩散的投机解码的实例自适应策略学习 — https://arxiv.org/abs/2606.31315
• [41▲] VLA 是否连基础知识都掌握？视觉-语言-动作模型中常识与世界知识保留度的衡量 — https://arxiv.org/abs/2606.19297
• [34▲] 场景即对象而非基元：来自无位姿视图的实例结构化 3D Token 化 — https://arxiv.org/abs/2606.29513
• [28▲] GEAR：用于图像合成的引导式端到端自回归 — https://arxiv.org/abs/2606.32039
• [23▲] 进化微调：在 371 项优化任务中学习发现 — https://arxiv.org/abs/2606.29082
• [22▲] 多块扩散语言模型 — https://arxiv.org/abs/2606.29215
• [21▲] SkillHone：通过持久决策历史实现 Agent 技能持续进化的训练框架 — https://arxiv.org/abs/2606.08671
• [20▲] 单步梯度延迟并非大规模异步流水线并行 LLM 预训练的障碍 — https://arxiv.org/abs/2606.30634
• [18▲] MemLearner：面向视频世界模型的上下文记忆查询学习 — https://arxiv.org/abs/2606.31734
• [17▲] LLM Agent 中程序性记忆的管理：控制、适应与评估 — https://arxiv.org/abs/2606.23127
• [16▲] DataEvolver：面向富文本图像生成的自进化多 Agent 数据构建 — https://arxiv.org/abs/2606.31537
• [16▲] 引入元认知反馈的强化学习激发 LLM 中忠实的不确定性表达 — https://arxiv.org/abs/2606.32032