HF Daily Papers · 2026-09-16

HF Daily Papers 精选（15 篇，按社区票数排序）

• [532▲] Vidu S2: 实时交互、可编辑的空间视频生成 — https://arxiv.org/abs/2609.11638
• [369▲] Atria Dawn: 智能体超级智能的黎明 — https://arxiv.org/abs/2609.15818
• [291▲] ZGCM-1: 面向数学与智能体搜索的全开放、高效率基础模型 — https://arxiv.org/abs/2609.13356
• [263▲] Dream-RSI: 通过演化世界实现递归自我改进 — https://arxiv.org/abs/2609.14858
• [169▲] PhysBrain 1.5: 从视觉-语言模型到物理基础模型 — https://arxiv.org/abs/2609.14973
• [110▲] DataFlex-RL: 面向 RLVR 数据策略的评估平台 — https://arxiv.org/abs/2609.06107
• [61▲] RSIAgent: 面向新环境中递归自我改进的自主探索 — https://arxiv.org/abs/2609.15364
• [58▲] Grouped Value Attention: 通过按需键重建实现高效 KV 缓存 — https://arxiv.org/abs/2609.13285
• [44▲] LynnReal-Omni: 面向智能体视觉工作流的原生多模态视频生成 — https://arxiv.org/abs/2609.15863
• [41▲] Occamy-1.0: 面向协作的开源帕累托前沿 35B 智能模型 — https://arxiv.org/abs/2609.11977
• [41▲] ReactHuman: 面向具身多模态 LLM 类人反应式决策的物理基础基准 — https://arxiv.org/abs/2609.10895
• [26▲] 无损推测解码究竟有多无损？数值精度在 Orthrus 中的作用 — https://arxiv.org/abs/2609.15504
• [24▲] 发现基础模型：迈向开放式发现智能 — https://arxiv.org/abs/2609.15973
• [22▲] BVB: 通过 Blender 中程序化重建评估智能体视频理解能力 — https://arxiv.org/abs/2609.15478
• [20▲] AlayaVista: 从全景状态到透视视频的流式世界建模 — https://arxiv.org/abs/2609.14462