HF Daily Papers · 2026-08-22

HF Daily Papers 精选（15 篇，按社区票数排序）

• [235▲] EnvHarness：唤醒静态世界以支持Agent学习 — https://arxiv.org/abs/2608.19880
• [155▲] SemComp-Bench：视频生成中的语义任务完成度基准测试 — https://arxiv.org/abs/2608.17426
• [140▲] Zetta ζ：面向自我演化物理智能的高效闭环具身框架 — https://arxiv.org/abs/2608.16590
• [114▲] SemaPLC：基于项目、验证门控的PLC代码生成Agent框架 — https://arxiv.org/abs/2608.18565
• [107▲] FACET：在终端任务合成中保留源代码意图与可执行状态 — https://arxiv.org/abs/2608.18580
• [90▲] Co-RL：多智能体强化学习中多样化协同组催生的无监督推理 — https://arxiv.org/abs/2608.17253
• [87▲] OmniScientist：全模态、全学科的AI科学家 — https://arxiv.org/abs/2608.13558
• [58▲] 4DAnyone：从随意单目视频创建4D中的任意人物 — https://arxiv.org/abs/2608.20335
• [56▲] SWE-bench Science：编码Agent能否解决科学领域的工程任务 — https://arxiv.org/abs/2608.19799
• [44▲] SPADE：自适应合成可执行环境中的自我博弈 — https://arxiv.org/abs/2608.19197
• [38▲] WithEveryone：统一规划与身份锚定的群体图像生成 — https://arxiv.org/abs/2608.20336
• [29▲] MemTrapBench：LLM内存使用中认知陷阱的基准测试 — https://arxiv.org/abs/2608.20202
• [29▲] 训练化学合理性感知的大语言模型用于单步逆合成 — https://arxiv.org/abs/2608.18940
• [27▲] SkillEvo：从多轮交互反馈中获取自我更新的演化梯度 — https://arxiv.org/abs/2608.13120
• [20▲] ForgeWM：面向少步动作条件视频世界模型的渐进式因果训练 — https://arxiv.org/abs/2608.14022