一、趋势总览：AI创新的“三合之道”

当下AI论文聚焦“模态融合、智能自主、高效落地”三大核心，印证了《周易》“穷则变，变则通，通则久”的创新哲思。多模态不再是简单叠加，而是“视听言动”的深度协同；Agent从“工具使用者”进化为“自主决策者”；模型优化在性能与效率间寻求“平衡之道”，强化学习与基准测试则为创新提供“知行合一”的验证闭环，整体呈现从技术突破到产业落地的闭环演进。

二、论文分类与创新点解析

（一）多模态融合与通用智能

1. 🌟🌟🌟🌟🌟 Green-VLA: Staged Vision-Language-Action Model for Generalist Robots
   核心应用场景：通用机器人实时部署
   创新点：构建“L0-L1-R0-R1-R2”五阶课程体系，以统一动作接口与3000小时高质量演示数据，实现人形机器人、移动机械臂等跨形态泛化，辅以 episode 进度预测与异常检测，如“庖丁解牛”般精准破解机器人落地安全与效率难题
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.00919

2. 🌟🌟🌟🌟 Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence
   核心应用场景：多模态Agent并行任务处理
   创新点：以“文本-视觉”联合预训练、零视觉SFT等技术实现模态互促，首创Agent Swarm框架将复杂任务拆解为异质子问题并行执行，“众人拾柴火焰高”般使 latency 降低4.5倍，刷新多领域SOTA
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02276

3. 🌟🌟🌟🌟 Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models
   核心应用场景：噪声环境下多模态深度检索与推理
   创新点：突破“单次检索”局限，构建多轮、多实体、多尺度的深度研究范式，通过冷启动监督与强化学习，让模型如“侦探探案”般聚合跨源证据，超越GPT-5等闭源模型性能
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.22060

4. 🌟🌟🌟 Vision-DeepResearch Benchmark: Rethinking Visual and Textual Search for Multimodal Large Language Models
   核心应用场景：多模态检索模型评测
   创新点：针对现有基准“非视觉中心”与“场景理想化”痛点，构建2000条VQA实例与多轮裁剪检索流程，“以战验兵”般为真实场景下的模型评估提供金标准
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02185

5. 🌟🌟 UniReason 1.0: A Unified Reasoning Framework for World Knowledge Aligned Image Generation and Editing
   核心应用场景：知识驱动的图文生成与编辑
   创新点：融合“世界知识规划”与“视觉自校正”双推理范式，以30万条推理数据集为基，让生成与编辑如“笔下生花”般兼具逻辑性与视觉精度，在WISE等基准表现卓越
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02437

6. 🌟 Cognitive Supersensing in Multimodal Large Language Model
   核心应用场景：复杂认知型视觉问答
   创新点：引入LVIP头学习视觉认知 latent 嵌入序列，构建视觉推理链，辅以强化学习优化文本推理路径，“眼观六路，耳听八方”般填补感知与认知间的鸿沟
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01541

7. 🌟 Mind-Brush: Integrating Agentic Cognitive Search and Reasoning into Image Generation
   核心应用场景：意图感知型文本到图像生成
   创新点：模拟“思考-研究-创作”人类范式，动态检索多模态证据与调用推理工具，破解隐式意图与复杂知识推理难题，“胸有成竹”般提升生成内容的精准度与创新性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01756

（二）强化学习与模型对齐（核心：让模型“懂需求、守边界、强性能”）

1. 🌟 SLIME: Stabilized Likelihood Implicit Margin Enforcement for Preference Optimization
   核心应用场景：大模型偏好对齐与生成稳定性优化
   创新点：提出“似然锚定+令牌稳定+双边际约束”三支柱目标， decouple 偏好学习与生成质量，如“治大国若烹小鲜”般避免模型“忘本”与格式崩溃，提升对齐稳定性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02383

2. 🌟 RLAnything: Forge Environment, Policy, and Reward Model in Completely Dynamic RL System
   核心应用场景：LLM与Agent的强化学习优化
   创新点：通过闭环优化动态构建环境、策略与奖励模型，融合步骤与结果反馈，自动适配环境，“顺势而为”般让Qwen系列模型在OSWorld等基准性能显著提升
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02488

3. 🌟 Good SFT Optimizes for SFT, Better SFT Prepares for Reinforcement Learning
   核心应用场景：SFT与RL衔接的模型后训练
   创新点：提出PEAR算法以重要性采样重加权SFT损失，破解“强SFT弱RL”分布失配难题，“工欲善其事，必先利其器”般为后续强化学习筑牢基础，AIME2025通过率提升14.6%
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01058

4. 🌟 PromptRL: Prompt Matters in RL for Flow-Based Image Generation
   核心应用场景：流匹配模型的文本到图像生成优化
   创新点：将语言模型作为可训练提示优化Agent融入RL循环，破解样本低效与提示过拟合，“点石成金”般以0.06百万rollouts提升FLUX.1-Kontext的EditReward
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01382

5. 🌟 Adaptive Ability Decomposing for Unlocking Large Reasoning Model Effective Reinforcement Learning
   核心应用场景：大模型推理能力的强化学习提升
   创新点：提出A²D方法训练分解器将复杂问题拆分为子问题，引导推理器探索，“化整为零”般解决RLVR中盲目探索困境，无需教师模型即可提升推理效率
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.00759

6. 🌟 Alternating Reinforcement Learning for Rubric-Based Reward Modeling in Non-Verifiable LLM Post-Training
   核心应用场景：非可验证任务的模型奖励建模
   创新点：构建Rubric-ARM框架联合优化评分准则生成与评判，以交替优化降低梯度方差，“明察秋毫”般捕捉创意写作等任务的多维度质量，提升政策对齐效果
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01511

（三）Agent框架与基准测试（核心：让Agent“能做事、可评估、适场景”）

1. 🌟 FS-Researcher: Test-Time Scaling for Long-Horizon Research Tasks with File-System-Based Agents
   核心应用场景：长周期深度研究任务
   创新点：设计文件系统驱动的双Agent框架，Context Builder构建分层知识库，Report Writer分段创作，“积土成山”般突破上下文窗口限制，实现研究任务的测试时扩展
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01566

2. 🌟 Wiki Live Challenge: Challenging Deep Research Agents with Expert-Level Wikipedia Articles
   核心应用场景：深度研究Agent的评测
   创新点：以维基百科优质文章为基准，构建含39项准则的Wiki Eval框架，“以史为镜”般暴露现有Agent与人类专家的差距，为Agent研究提供精准导向
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01590

3. 🌟 AgentIF-OneDay: A Task-Level Instruction-Following Benchmark for General AI Agents in Daily Scenarios
   核心应用场景：日常场景下AI Agent的指令跟随评测
   创新点：涵盖开放流程执行、隐式指令推理等三类任务，以767个评分点构建贴近生活的评测体系，“知行合一”般验证Agent在实际场景的可用性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2601.20613

4. 🌟 TRIP-Bench: A Benchmark for Long-Horizon Interactive Agents in Real-World Scenarios
   核心应用场景：长周期交互Agent的旅行规划任务评测
   创新点：基于真实数据构建含18种工具、40+约束的基准，提出GTPO在线RL方法，“运筹帷幄”般提升Agent在长对话中的约束满足度与鲁棒性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01675

5. 🌟 RE-TRAC: REcursive TRAjectory Compression for Deep Search Agents
   核心应用场景：深度搜索Agent的高效探索
   创新点：通过结构化状态表示压缩历史轨迹，引导跨轨迹探索与迭代反思，“温故知新”般解决ReAct框架的局部最优与冗余探索问题，工具调用量显著降低
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02486

6. 🌟 Evolving from Tool User to Creator via Training-Free Experience Reuse in Multimodal Reasoning
   核心应用场景：工具自主创建的多模态推理
   创新点：提出UCT无训练框架，让Agent从推理轨迹中提炼可复用工具，通过记忆整合维护工具库，“自力更生”般实现从工具使用者到创造者的进化，多领域推理性能提升20%+
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01983

（四）生成模型优化（核心：让生成“高质量、高速度、高可控”）

1. 🌟 PixelGen: Pixel Diffusion Beats Latent Diffusion with Perceptual Loss
   核心应用场景：高效图像生成
   创新点：摒弃VAE与 latent 表示，以LPIPS损失优化局部模式、DINO损失强化全局语义，“返璞归真”般在像素空间实现超越 latent 扩散的生成质量，ImageNet-256上FID达5.11
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02493

2. 🌟 Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation
   核心应用场景：实时交互式视频生成
   创新点：以AR教师模型初始化ODE，破解双向扩散蒸馏至自回归模型的架构鸿沟，“正本清源”般提升动态度与指令跟随性，单RTX 4090即可实现实时流生成
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02214

3. 🌟 FSVideo: Fast Speed Video Diffusion Model in a Highly-Compressed Latent Space
   核心应用场景：快速图像到视频生成
   创新点：设计高压缩视频自编码器与层记忆扩散Transformer，以多分辨率生成策略，“事半功倍”般在保证质量的同时提升生成速度一个数量级
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02092

4. 🌟 LatentMorph: Morphing Latent Reasoning into Image Generation
   核心应用场景：推理增强的文本到图像生成
   创新点：在 latent 空间融入 condenser、translator 等四组件，实现隐式推理与自适应优化，“润物无声”般提升抽象推理任务性能，同时降低44%推理时间
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02227

5. 🌟 PISCES: Annotation-free Text-to-Video Post-Training via Optimal Transport-Aligned Rewards
   核心应用场景：无标注文本到视频生成优化
   创新点：提出双最优传输对齐奖励，分别捕捉视觉质量与语义对齐，“不依标注，自成章法”般提升长短视频的生成保真度与提示忠实度
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01624

6. 🌟 Beyond Pixels: Visual Metaphor Transfer via Schema-Driven Agentic Reasoning
   核心应用场景：创意视觉隐喻生成
   创新点：基于概念融合理论构建多Agent框架，提炼参考图像的抽象逻辑并迁移至目标主体，“举一反三”般实现跨领域创意生成，提升隐喻一致性与视觉创新性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01335

（五）模型压缩与效率提升（核心：让模型“轻量型、高性能、易部署”）

1. 🌟 Rethinking Selective Knowledge Distillation
   核心应用场景：大模型的选择性知识蒸馏
   创新点：提出SE-KD以学生熵引导位置选择，扩展至类与样本维度形成SE-KD 3X，“取其精华”般降低70%训练时间与80%存储需求，且不牺牲性能
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01395

2. 🌟 SPARKLING: Balancing Signal Preservation and Symmetry Breaking for Width-Progressive Learning
   核心应用场景：模型宽度渐进式扩展训练
   创新点：以RMS尺度一致性保信号，非对称优化器重置破对称，“张弛有度”般解决中期宽度扩展的训练不稳定问题，MoE模型训练成本降低35%
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02472

3. 🌟 An Empirical Study of World Model Quantization
   核心应用场景：世界模型的量化部署
   创新点：系统研究后训练量化对世界模型的影响，发现分组权重量化可稳定低比特推理，“量体裁衣”般为受限环境下的模型部署提供实践指南
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02110

4. 🌟 On the Limits of Layer Pruning for Generative Reasoning in LLMs
   核心应用场景：大模型层剪枝的性能边界探索
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01997
   创新点：揭示层剪枝对生成推理的严重破坏，提出自生成响应微调缓解，“知止不殆”般明确剪枝在推理任务中的适用边界，为压缩策略提供警示
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01997

5. 🌟 PISA: Piecewise Sparse Attention Is Wiser for Efficient Diffusion Transformers
   核心应用场景：扩散Transformer的注意力效率优化
   创新点：采用“精确计算+泰勒近似”策略处理注意力块，而非简单丢弃，“智取而不蛮干”般在Wan2.1-14B上实现1.91倍加速，且保持生成质量
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01077

6. 🌟 PolySAE: Modeling Feature Interactions in Sparse Autoencoders via Polynomial Decoding
   核心应用场景：稀疏自编码器的特征交互建模
   创新点：扩展SAE解码器为多项式形式，捕捉成对与三重特征交互，“见微知著”般破解线性模型无法区分组合概念与共现的难题，提升模型可解释性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01322

（六）3D与视觉重建（核心：让视觉“辨结构、建三维、强适配”）

1. 🌟 Interacted Planes Reveal 3D Line Mapping
   核心应用场景：人造环境的3D线映射重建
   创新点：提出LiP-Map框架联合优化线与平面基元，构建线面交互而非依赖共面约束，“纲举目张”般提升3D线映射的精度与完整性，助力视觉定位
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01296

2. 🌟 LoopViT: Scaling Visual ARC with Looped Transformers
   核心应用场景：视觉推理的效率提升
   创新点：设计递归Transformer架构，通过权重绑定循环与预测熵动态退出，“循环精进”般以18M参数超越73M参数集成模型的ARC-AGI性能
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02156

3. 🌟 Making Avatars Interact: Towards Text-Driven Human-Object Interaction for Controllable Talking Avatars
   核心应用场景：可控对话虚拟人的人机交互生成
   创新点：提出InteractAvatar双流框架，PIM生成文本对齐交互动作，AIM合成逼真视频，“形神兼备”般解决虚拟人环境感知与控制质量平衡难题
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01538

（七）垂直领域与其他创新（核心：让AI“接地气、补空白、强适配”）

1. 🌟 Ebisu: Benchmarking Large Language Models in Japanese Finance
   核心应用场景：日语金融领域的语言理解评测
   创新点：针对日语黏着结构与高语境特点，构建隐式承诺识别与术语提取任务，“因地制宜”般暴露现有模型在垂直领域的能力缺口
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01479

2. 🌟 SWE-Universe: Scale Real-World Verifiable Environments to Millions
   核心应用场景：软件工程Agent的大规模评测环境构建
   创新点：从GitHub拉取请求自动构建80万+真实SWE环境，以自验证与黑客检测保证质量，“海量实践出真知”般为编码Agent训练提供充足数据
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02361

3. 🌟 CoDiQ: Test-Time Scaling for Controllable Difficult Question Generation
   核心应用场景：竞争级难题的可控生成
   创新点：通过测试时扩展实现难度精细控制，构建44K高难度题库，“以难促强”般提升大推理模型的训练效果，题库可解性达82%
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01660

4. 🌟 Why Steering Works: Toward a Unified View of Language Model Parameter Dynamics
   核心应用场景：大模型控制方法的统一解析
   创新点：将微调、LoRA等控制方法统一为动态权重更新，提出偏好-效用权衡分析，“融会贯通”般解释控制机制并提出SPLIT方法，平衡目标倾向与生成有效性
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02343

5. 🌟 VIBE: A Systematic Benchmark for Visual Instruction-Driven Image Editing
   核心应用场景：视觉指令驱动的图像编辑评测
   创新点：构建三级交互体系（指示定位、形态操作、因果推理），以LMM-as-a-judge框架评测，“按图索骥”般填补视觉指令编辑的评测空白
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.01851

6. 🌟 RPG-Encoder: Closing the Loop: Universal Repository Representation with RPG-Encoder
   核心应用场景：代码仓库的理解与生成
   创新点：将仓库解析与生成视为闭环，编码代码为Repository Planning Graph，“纲举目张”般提升SWE-bench Verified准确率至93.7%，实现细粒度定位
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02084

7. 🌟 WildGraphBench: Benchmarking GraphRAG with Wild-Source Corpora
   核心应用场景：GraphRAG的真实场景评测
   创新点：基于维基百科构建含1100个问题的基准，涵盖单事实、多事实与摘要任务，“实事求是”般暴露GraphRAG在长上下文与异质文档中的性能短板
   论文地址：https://huggingface.co/papers/2602.02053

三、思维导向图

AI前沿论文创新思维导向图
├─ 核心趋势：模态融合、智能自主、高效落地
│  ├─ 多模态融合与通用智能
│  │  ├─ 跨模态协同（视觉-语言-动作/文本-视觉）
│  │  ├─ 深度检索与推理（多轮/多实体/多尺度）
│  │  └─ 生成与编辑（知识对齐/意图感知）
│  ├─ 强化学习与模型对齐
│  │  ├─ 偏好优化（稳定似然/双边际约束）
│  │  ├─ 奖励建模（评分准则驱动/无标注适配）
│  │  └─ 训练衔接（SFT-RL分布匹配/探索引导）
│  ├─ Agent框架与基准测试
│  │  ├─ 长周期任务（文件系统/轨迹压缩）
│  │  ├─ 场景化评测（日常场景/专家级基准）
│  │  └─ 自主进化（工具创建/记忆整合）
│  ├─ 生成模型优化
│  │  ├─ 效率提升（像素扩散/稀疏注意力）
│  │  ├─ 质量增强（感知损失/隐式推理）
│  │  └─ 视频生成（实时交互/无标注优化）
│  ├─ 模型压缩与效率提升
│  │  ├─ 蒸馏剪枝（选择性蒸馏/层剪枝边界）
│  │  ├─ 量化扩展（宽度渐进/低比特稳定）
│  │  └─ 结构优化（多项式解码/特征交互）
│  ├─ 3D与视觉重建
│  │  ├─ 三维映射（线面交互/递归推理）
│  │  └─ 虚拟人交互（文本驱动/动作对齐）
│  └─ 垂直领域与其他创新
│     ├─ 垂直场景（金融日语/软件工程）
│     ├─ 评测基准（视觉指令/GraphRAG）
│     └─ 代码与仓库（统一表示/理解生成）
└─ 核心目标：技术突破→产业落地→价值创造

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