论文趋势总结

“穷则变，变则通，通则久。” 当下AI研究正处于技术迭代与实用落地的关键交汇点，论文趋势集中呈现四大核心脉络：其一，效率革新成为LLM演进核心，从嵌入缩放、令牌压缩到量化训练，追求“精算算力、提质增效”；其二，多模态融合突破单向生成局限，聚焦跨模态协同与幻觉抑制，打通视觉、语言、音频的感知壁垒；其三，Agent赋能科研自动化，从长上下文推理到科研流程闭环，推动AI从工具走向“协作者”；其四，实用导向凸显，基准测试与数据集精准度量技术瓶颈，领域专用模型深耕垂直场景，让技术落地“有的放矢”。这些研究既扎根“卡脖子”的技术痛点，又贴合产业与科研的实际需求，彰显了AI从“实验室理论”到“规模化应用”的演进逻辑。

一、LLM架构与效率优化

• ★★★★★ Idea2Story：核心应用场景为自主科学发现。创新点：秉持“凡事预则立，不预则废”的古训，提出预计算驱动框架，将文献理解从在线实时推理转向离线方法论知识图谱构建，破解实时处理的高算力、上下文窗口受限与幻觉难题，为科学研究自动化筑牢根基。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.20833
• ★★★★☆ Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts in Language Models：核心应用场景为LLM稀疏性缩放。创新点：突破混合专家（MoE）架构的性能衰减与系统瓶颈，论证嵌入缩放比专家缩放更具帕累托优势，结合系统优化与投机解码，实现性能与效率的双重飞跃。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21204
• ★★★★ ConceptMoE：核心应用场景为LLM动态计算分配。创新点：践行“物尽其用，人尽其才”的智慧，提出令牌-概念自适应压缩机制，动态合并语义相似令牌形成概念表征，减少注意力计算与KV缓存开销，让算力向核心推理任务精准倾斜。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21420
• ★★★☆ Shaping capabilities with token-level data filtering：核心应用场景为LLM能力调控。创新点：在预训练阶段介入能力塑造，令牌级过滤比文档过滤更精准，随模型规模增效显著，既移除非期望能力，又保持对齐稳定性与鲁棒性，实现“去芜存菁”的模型优化。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21571
• ★★★☆ Scalable Power Sampling：核心应用场景为LLM推理优化。创新点：遵循“大道至简”的逻辑，无需额外训练与验证器，通过分布锐化近似全局幂分布，推理延迟降低10倍，性能媲美强化学习后训练，为LLM推理效率提升提供轻量方案。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21590
• ★★★ Latent Adversarial Regularization for Offline Preference Optimization：核心应用场景为LLM偏好优化。创新点：突破令牌级约束的语义局限性，提出GANPO框架，通过 latent 空间对抗正则化对齐政策与参考模型表征，在分布偏移与高熵场景下保持结构连贯性，提升偏好优化的鲁棒性。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22083
• ★★☆ ECO: Quantized Training without Full-Precision Master Weights：核心应用场景为LLM量化训练。创新点：设计误差补偿优化器，彻底移除高精度主权重的内存开销，在FP8/INT4低精度量化中保持近无损性能，为大规模LLM训练的资源压缩提供关键突破。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22101
• ★★☆ KromHC：核心应用场景为神经网络超连接优化。创新点：采用克罗内克积残差矩阵 parametrize 流形约束超连接，既保证残差矩阵的双重随机性，又将参数复杂度从O(n³C)降至O(n²C)，解决训练不稳定与 scalability 难题。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21579
• ★★☆ Hybrid Linear Attention Done Right：核心应用场景为长上下文LLM。创新点：提出HALO蒸馏流水线与HypeNet混合架构，仅需2.3B令牌即可将Transformer高效转换为RNN-注意力混合模型，兼顾长上下文性能与推理效率，打破长文本处理的算力壁垒。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22156

二、多模态模型与跨模态交互

• ★★★★☆ Everything in Its Place：核心应用场景为文本到图像模型空间智能评估。创新点：深知“差之毫厘，谬以千里”的空间推理要义，构建SpatialGenEval基准与SpatialT2I数据集，通过信息密集提示词覆盖25类场景与10大空间子域，精准度量并提升T2I模型的空间感知与推理能力。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.20354
• ★★★★ MMFineReason：核心应用场景为多模态推理。创新点：以“精雕细琢出精品”的态度，构建1.8M样本多模态推理数据集，通过Chain-of-Thought标注与难度感知筛选，让小参数量模型（4B/8B）超越更大规模模型的推理性能，彰显高质量数据的核心价值。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21821
• ★★★★ OCRVerse：核心应用场景为端到端OCR。创新点：打破传统OCR“重文本、轻视觉”的局限，统一文本中心与视觉中心OCR任务，通过SFT-RL跨域训练覆盖文档、图表、网页等多场景，实现 holistic的视觉信息提取。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21639
• ★★★★ DynamicVLA：核心应用场景为动态物体操纵。创新点：聚焦动态场景下的感知-执行鸿沟，提出紧凑VLA模型，融合卷积视觉编码器、连续推理与 latent 感知动作流，搭配DOM基准的200K合成与2K真实数据，赋能机器人动态物体操纵能力。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22153
• ★★★ MAD: Modality-Adaptive Decoding：核心应用场景为多模态幻觉抑制。创新点：挖掘模型自我评估潜力，提出训练无关的模态自适应解码方法，通过模态相关性权重调节解码分支，有效抑制跨模态干扰导致的幻觉，提升多模态推理的可靠性。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21181
• ★★★ VTC-R1：核心应用场景为长上下文推理。创新点：开辟“视觉-文本压缩”新路径，将文本推理轨迹渲染为紧凑图像作为“光学记忆”反馈给VLM，实现3.4倍令牌压缩与2.7倍推理提速，在数学、竞赛等长推理任务中保持性能优势。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22069
• ★★☆ MetricAnything：核心应用场景为度量深度估计。创新点：提出稀疏度量提示词，从20M异源3D数据中学习通用深度表征，无需任务特定架构即可在深度补全、3D重建、VLA规划等任务中取得SOTA，赋能多模态模型的空间智能。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22054

三、Agent与科研自动化

• ★★★☆ Exploring Reasoning Reward Model for Agents：核心应用场景为Agent强化学习。创新点：构建多维度Agent-RRM奖励模型，提供推理轨迹、针对性批评与过程分数三重反馈，统一反馈整合策略（Reagent-U）显著提升Agent在GAIA、WebWalkerQA等基准的性能，让Agent训练“有的放矢”。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22154
• ★★★☆ AgentLongBench：核心应用场景为长上下文Agent评估。创新点：“工欲善其事，必先利其器”，基于横向思维谜题构建动态环境推演基准，揭示工具响应信息密度是Agent长上下文处理的核心瓶颈，为Agent优化指明方向。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.20730
• ★★★ DeepSearchQA：核心应用场景为深度研究Agent评估。创新点：构建900提示词基准覆盖17领域，聚焦信息 collation、去重与终止判据推理，暴露当前Agent“过早停止”与“过度 hedging”的缺陷，为科研自动化Agent的能力提升提供度量标尺。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.20975
• ★★★ Language-based Trial and Error Falls Behind in the Era of Experience：核心应用场景为非语言环境Agent。创新点：秉持“博观而约取，厚积而薄发”的理念，提出SCOUT框架，用轻量“侦察器”高效探索环境并收集轨迹，通过SFT与RL赋能LLM，大幅降低非语言场景的探索成本与GPU消耗。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21754

四、视觉生成与3D重建

• ★★★☆ LoL: Longer than Longer：核心应用场景为长视频生成。创新点：破解自回归视频生成的“sink-collapse”难题，提出多头部RoPE抖动方法打破注意力同质化，实现12小时实时流式视频生成，突破长视频生成的长度与连贯性限制。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.16914
• ★★★★ PLANING：核心应用场景为流式3D重建。创新点：松散耦合三角形几何基元与神经高斯表示，decouple 几何建模与外观优化，实现高质量渲染与精准几何重建的双赢，比2D高斯拼接快5倍，适配大规模场景建模与 embodied AI 需求。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22046
• ★★☆ One-step Latent-free Image Generation with Pixel Mean Flows：核心应用场景为图像生成。创新点：分离网络输出空间与损失空间，提出pixelMeanFlow实现单步无 latent 图像生成，在ImageNet 256×256（2.22 FID）与512×512（2.48 FID）分辨率下取得优异性能，填补该领域技术空白。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22158

五、基准测试与数据集构建

• ★★★☆ EEG Foundation Models：核心应用场景为脑机接口（BCI）模型评估。创新点：构建统一分类框架，系统评估12个开源EEG基础模型与专用模型，揭示“模型规模与泛化性能非正相关”的关键发现，为EEG模型研发提供公平可比的基准参考。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.17883
• ★★☆ FineInstructions：核心应用场景为LLM预训练。创新点：将互联网规模无结构文本转化为数十亿合成指令-响应对，以纯指令调优目标实现LLM从头预训练，性能超越传统预训练与其他合成数据方法，为LLM训练数据创新提供新范式。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22146

六、领域专用模型与训练方法

• ★★★☆ Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B：核心应用场景为网络安全推理。创新点：通过SFT与RLVR两阶段训练，融合 cybersecurity 分析、指令遵循与数学推理数据，打造开源安全领域专用推理模型，兼顾专业任务性能与通用能力，筑牢网络安全AI防线。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21051
• ★★★☆ Typhoon-S：核心应用场景为低资源主权语言LLM。创新点：践行“因地制宜”的研发理念，提出极简后训练方案，结合SFT、策略蒸馏与小规模RFT，以学术级资源实现泰语等主权语言模型的高效构建，突破高资源语言垄断。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.18129
• ★★☆ Self-Improving Pretraining：核心应用场景为LLM预训练优化。创新点：遵循“学而不厌，诲人不倦”的精进逻辑，利用后训练模型评判生成质量，通过RL优化预训练过程，在事实性（+36.2%）、安全性（+18.5%）与生成质量上显著提升，实现模型自我迭代。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21343
• ★★☆ Beyond Imitation: Reinforcement Learning for Active Latent Planning：核心应用场景为LLM潜在推理。创新点：突破潜在令牌的模仿学习局限，将监督过程建模为条件VAE，结合一致性奖励强化学习，实现推理准确性（+4.1%）与令牌效率（-3.3%）的双重提升。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.21598
• ★★☆ Discovering Hidden Gems in Model Repositories：核心应用场景为模型检索与价值挖掘。创新点：正如“千里马常有，而伯乐不常有”，提出多臂老虎机驱动的Sequential Halving优化算法，通过共享查询集与激进淘汰策略，从海量模型中快速识别被忽视的高性能微调模型，挖掘模型仓库的隐藏价值。论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22157

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