HF Daily Papers · 2026-10-11

HF Daily Papers 精选（15 篇，按社区票数排序）

• [65▲] MiMo-V2.6: 面向自我改进的强化学习扩展 — https://arxiv.org/abs/2610.11959
• [47▲] 多智能体自我中心世界模型，具备细粒度具身交互 — https://arxiv.org/abs/2610.12299
• [38▲] 大语言模型基础 — https://arxiv.org/abs/2501.09223
• [37▲] OuroWorld: 将任意 3D 世界激活为多样化、无缝循环的 3D Cinemagraph — https://arxiv.org/abs/2610.12461
• [34▲] 超越时空先验：密集对应匹配的泛化方法 — https://arxiv.org/abs/2610.12421
• [33▲] U-Space: 揭示语言模型中不确定性何时以及为何产生 — https://arxiv.org/abs/2610.09087
• [33▲] MC-Sparse: 解析并弥合扩散 Transformer 中的密集-稀疏注意力差距 — https://arxiv.org/abs/2610.06801
• [30▲] TestPrism: 超越单一参考的测试评估再思考 — https://arxiv.org/abs/2610.12289
• [28▲] Memento 3: 基于模型的递归自我改进，借助反思式规则手册 — https://arxiv.org/abs/2610.11794
• [26▲] 通过组合偏好奖励与评分奖励对前沿文生图模型进行后训练 — https://arxiv.org/abs/2610.02967
• [20▲] OneSearch-VL: 面向图像与视频的统一多模态深度研究 Agent — https://arxiv.org/abs/2610.12419
• [15▲] Pumpire: 度量距离估计的统一基准 — https://arxiv.org/abs/2610.12423
• [14▲] 具身图灵机：用于机器人递归自我改进的有状态代码 — https://arxiv.org/abs/2610.12369
• [13▲] SparseEngine: 以稀疏为先的推理引擎 — https://arxiv.org/abs/2609.39068
• [12▲] OmniCapBench: 面向细粒度音视频描述的深度结构化评估框架 — https://arxiv.org/abs/2610.12458