AI 每日进展速报 - 2026-07-16

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图像生成/编辑

arXiv

• Improving Sample Diversity in Autoregressive Text-to-Image Generation via Cluster Truncation

  • 赛道归属: 文生图 / 自回归图像生成 / 样本多样性优化
  • 核心创新点: 针对文生图任务中样本多样性坍塌问题，提出Cluster Truncation方法应用于自回归（AR）图像生成模型。其核心思路是在自回归解码阶段对token预测分布进行聚类截断，通过保留分布中多个语义聚类而非简单的top-k/top-p截断，从根本上扩大采样空间，在维持图像质量的同时显著提升样本多样性，推动AR模型在质量-多样性Pareto前沿上超越扩散模型。

• Stage-Aware Adaptation and Distribution Calibration for Subject-Driven Personalized Text-to-Image Generation

  • 赛道归属: 文生图 / 主体驱动个性化生成（Subject-Driven Personalized Text-to-Image Generation）
  • 核心创新点: 针对主体驱动个性化文生图任务，现有方法（如全量微调、文本嵌入优化、低秩参数更新等）普遍存在主体身份保真与文本提示遵循性之间的平衡困难问题。该工作提出阶段感知自适应（Stage-Aware Adaptation）策略，认识到扩散模型去噪过程的不同阶段对"内容结构"与"细节纹理"的贡献不同，针对性地在不同去噪阶段施加差异化的主体适配约束，使模型在保留主体特征的同时更好地响应文本引导。此外，引入分布校准（Distribution Calibration）机制，显式矫正个性化微调后模型输出分布相对于原始预训练模型的偏移，从而在主体身份一致性、文本对齐度和样本多样性三者之间取得更优平衡。相比PaRa等参数秩压缩类方法，该方法从去噪时序维度和分布层面双重约束个性化过程，提供了一个更精细化的自适应范式。

• IB-Flow: Information Bottleneck-Guided CFG Distillation for Few-Step Text-to-Image Generation

  • 赛道归属: 文生图 / 推理优化（CFG蒸馏加速）
  • 核心创新点: 针对现有CFG蒸馏方法中"盲注入"范式（全局静态引导强度）的局限，提出基于信息瓶颈（Information Bottleneck）理论的自适应CFG蒸馏框架IB-Flow。其核心突破在于：将信息瓶颈原理引入扩散模型的引导强度分配，实现对不同去噪步骤和不同语义区域的细粒度、动态化引导强度调节，而非传统的全局均一施加；通过最小化冗余引导信息、最大化与目标语义的互信息，在少步推理（few-step）场景下同时兼顾生成质量与文本对齐，从方法论上将CFG蒸馏从粗粒度升级为信息论驱动的精细化压缩范式。

• Na\"ive PAINE: Lightweight Text-to-Image Generation Improvement with Prompt Evaluation

  • 赛道归属: 文生图 / 推理优化
  • 核心创新点: 提出了一种轻量级的提示词评估机制（PAINE），在文生图推理阶段通过自动评分筛选高质量生成结果，核心突破在于无需额外训练或修改扩散模型本身，仅通过对提示词质量的预评估来预判生成结果的优劣，从而减少用户重复生成的"赌徒负担"，以极低计算开销提升整体生成满意度。

• Layout-Conditioned Autoregressive Text-to-Image Generation via Structured Masking

  • 赛道归属: 文生图 / 布局条件自回归图像生成 (Layout-Conditioned Autoregressive Image Generation)
  • 核心创新点: 提出SMARLI框架，针对自回归（AR）模型在布局条件生成中面临的稀疏条件利用不足与特征纠缠两大难题，提出结构化掩码（Structured Masking）机制作为核心技术手段。该方法通过设计专用的掩码策略，将空间布局约束显式地融入自回归生成过程，在不破坏AR模型原有序列生成范式的前提下，实现对图像中不同区域的精确空间控制，从而有效避免布局信息与图像特征之间的耦合干扰，提升生成图像与用户指定布局的空间一致性。

• Read It Back: Pretrained MLLMs Are Zero-Shot Reward Models for Text-to-Image Generation

  • 赛道归属: 文生图 / 强化学习对齐 / 奖励模型设计
  • 核心创新点: 提出SpectraReward，一种无需额外训练的零样本奖励函数，将预训练多模态大语言模型（MLLM）直接复用为文生图强化学习的奖励信号。创新点在于将奖励计算转化为"反向阅读"任务——通过单次图像条件下的teacher-forced前向推理，衡量原始文本提示能否从生成图像中被准确还原，以图像条件下的提示平均对数似然作为奖励分数，无需任何判别式微调或问题分解，实现奖励模型的零样本复用。

• Text-to-Image Generation for Projector-Camera System Registration

  • 赛道归属: 文生图 / 应用场景（投影仪-相机系统标定）
  • 核心创新点: 将文生图技术引入投影仪-相机（ProCam）系统的标定场景，核心创新在于利用文生图模型生成兼具人类可读性与足够特征分布密度的自然图像作为结构光投影图案，解决了传统结构光图案（条纹/斑点）缺乏语义意义、而普通自然图像特征分布不足导致配准精度低的双重困境，实现了高精度像素级配准与视觉友好性的统一。

• Latent-Identity Tuning in Text-to-Image Personalization Models

  • 赛道归属: 文生图 / 图像个性化 / 人脸身份精细化编辑
  • 核心创新点: 提出Latent-Identity Tuning方法，专门针对文生图个性化模型中的高精度人脸身份调整场景。区别于传统图像编辑（操作已有图像），该方法在潜在空间中对身份表征进行精细化调整，修改的是模型对特定人物的身份隐式表达，从而支持在保持整体生成能力的前提下对人脸细粒度属性（如面部特征、年龄等）进行精准、可控的编辑，突破了通用文生图模型在细粒度人脸编辑上精度不足的瓶颈。

• PIPBench: A Profile-Inclusive Framework for Personalized Image Generation Evaluation

  • 赛道归属: 个性化文生图 / 评测基准
  • 核心创新点: 提出 PIPBench，这是首个面向个性化图像生成的"用户画像感知"评测基准。其核心方法论突破在于：设计了一套数据构建流水线，能够从用户历史偏好图像中隐式提炼个人审美偏好，并将其与文本提示联合作为评测条件，从而系统性地衡量模型在满足个体视觉风格偏好方面的能力——填补了现有文生图评测体系忽视用户个性化需求的空白。

• FairFlow: Demystifying and Mitigating Stereotype Bias in Text-to-Image Diffusion Transformers

  • 赛道归属: 文生图 / 公平性与偏见消除
  • 核心创新点: 针对以MM-DiT（多模态扩散Transformer）为骨干的现代文生图模型中存在的刻板印象偏见问题，提出FairFlow框架。核心突破在于：区别于既有方案主要针对旧式U-Net架构设计，本工作首次系统性地分析了MM-DiT架构中偏见产生的内在机制，并在此基础上设计了专为Transformer注意力结构量身定制的偏见缓解方法，实现在不损害生成质量的前提下对刻板印象偏见的精准修正。

GitHub

• [2026-07-16] YouMind-OpenLab/awesome-nano-banana-pro-prompts ⭐12849

• [2026-07-16] Osmantic/ODS ⭐3116

• [2026-07-16] AceDataCloud/Nexior ⭐379

• [2026-07-16] Asilcanasil/Hent-AI-Synthesis-Engine ⭐151

• [2026-07-16] yuji-hatakeyama/opencode-gpt-imagegen ⭐56

视频生成/编辑

arXiv

• M4V: Multimodal Mamba for Efficient Text-to-Video Generation

  • 赛道归属: 视频生成 / 高效架构设计
  • 核心创新点: 提出基于Mamba架构的多模态文生视频框架M4V，以线性时间复杂度替代Transformer的二次方复杂度，专门针对视频生成中长序列时空建模的计算瓶颈进行突破。核心创新在于将Mamba的线性序列建模能力与多模态条件注入机制相结合，在保持生成质量的同时显著降低时空序列处理的计算开销，为大规模视频生成提供更高效的基础架构范式。

• Aura: Consistent Multi-Subject Video Generation via VLM-Grounded Semantic Alignment

  • 赛道归属: 视频生成 / 多主体一致性生成
  • 核心创新点: 提出Aura框架，核心突破在于引入"AI导演级字幕"（AI director-level captions）对视频内容进行密集结构化描述，结合VLM驱动的语义对齐机制，在多主体场景下实现跨帧身份一致性保持与复杂主体间关系建模，从根本上解决了现有方法在多元素视频生成中身份漂移和语义混淆的问题。

• Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

  • 赛道归属: 视频生成 / 通用视觉表征学习
  • 核心创新点: 提出将大规模文本-视频生成作为计算机视觉通用预训练范式（GenCeption），核心主张是视频生成模型天然习得丰富的时空先验、视觉-语言对齐能力及良好的可扩展性，可作为视觉领域类比NLP中"下一Token预测"的统一预训练催化剂。方法论突破在于将生成式预训练目标与判别式视觉理解任务统一，验证了视频生成模型作为通用视觉基础模型的可行性，而非仅作为内容创作工具。

• AU-Guided Synthetic Video Generation for Micro-Expression Recognition

  • 赛道归属: 视频生成（合成数据生成 / 表情识别辅助）
  • 核心创新点: 提出基于动作单元（Action Unit, AU）引导的图像到视频生成流程，构建了首个大规模合成微表情数据集 EquiME（75K 视频，覆盖5类情绪、15K 源人脸图像）。核心方法突破在于将面部AU编码为可控的生成条件，驱动扩散/生成模型合成具有细粒度肌肉运动的微表情视频，同时自动推断人口统计学元数据与视频质量指标，系统性地解决了现有微表情数据集规模小、人群覆盖窄、情绪标签稀缺的瓶颈。

• Prompting-MammAlps: Fine-Grained Text-to-Video Retrieval for Camera-Trap Data

  • 赛道归属: 视频检索（文本到视频检索 / 生态相机陷阱数据）
  • 核心创新点: 提出 Prompting-MammAlps，首个面向相机陷阱生态监测数据的文本到视频检索（TVR）基准。核心创新在于针对野生动物视频的细粒度、可解释检索方法：通过结构化文本提示策略增强大型视频语言模型（VLM）的时空理解能力，弥补通用TVR方法在生态领域泛化能力不足的缺陷，并建立了专门的评估协议以支持事件级细粒度检索场景。

• SparseCtrl-HOI: Sparse Temporal Control for Human-Object Interaction Video Generation

  • 赛道归属: 视频生成（人物-物体交互视频生成）
  • 核心创新点: 针对人手与物体交互（HOI）视频生成任务，提出了一种稀疏时序控制框架 SparseCtrl-HOI，核心突破在于摒弃了传统方法对逐帧密集姿态序列的依赖，转而仅利用稀疏关键帧的手部-物体姿态作为时序条件信号，大幅降低了控制信号的标注成本与推理复杂度。通过在稀疏控制信号与视频扩散模型之间构建有效的时空传播机制，模型能够在仅给定少量关键帧约束的条件下，自动推断并合成具有物理合理性的细粒度手物交互动态，兼顾了可控性与生成灵活性，对AI驱动的直播电商等实际应用场景具有较强的实用价值。

• Video Generation Models Are Inherent Lighting Estimators

  • 赛道归属: 视频生成 / 光照估计与场景理解
  • 核心创新点: 提出V-LITE框架，将动态环境光照估计任务重新建模为有引导的视频补全（guided video inpainting）任务，创造性地借用视频生成模型内隐的光照物理知识来从单段野外视频中恢复动态环境光照图，无需专门的光照标注数据，实现了生成模型能力向逆渲染领域的迁移。

• Lights, Camera, Carbon: Architectural Scaling Laws for Video Generation Energy Consumption

  • 赛道归属: 视频生成 / 能耗分析与推理优化
  • 核心创新点: 构建了首个双向能耗估算框架，仅依赖分辨率、时长等可观测生成参数与架构基本原理，无需访问模型权重或内部实现细节，既可正向预测文生视频（T2V/T2VA）模型的推理能耗，又可反向从推理时延中还原架构缩放规律，为视频生成模型的碳足迹评估与绿色计算研究提供了方法论基础。

• ProxyUp: Training-Free Proxy-Conditioned Video Generation for Controllable Dynamics

  • 赛道归属: 视频生成 / 可控动态与运动控制
  • 核心创新点: 提出代理条件视频生成（proxy-conditioned video generation）范式，以物理仿真或真实录制的粗粒度代理视频作为动力学载体来精确控制前景物体运动，实现无需训练（training-free）的复杂动态控制，突破了单纯文本提示无法精确描述物理合理细粒度运动的瓶颈。

• Vidu S1: A Real-Time Interactive Video Generation Model

  • 赛道归属: 视频生成 / 实时交互式视频生成
  • 核心创新点: 提出Vidu S1，核心技术突破在于结合TurboDiffusion加速扩散推理与TurboServe高效服务架构，实现在消费级GPU上以最高42 FPS生成540p实时视频，支持语音实时控制数字角色、无限时长生成且无模糊/漂移/视觉失真，将实时可交互性引入扩散视频生成系统。

GitHub

• [2026-07-16] hao-ai-lab/FastVideo ⭐3840

• [2026-07-15] ZeroLu/awesome-seedance ⭐2135

• [2026-07-15] YouMind-OpenLab/awesome-seedance-2-prompts ⭐1573

• [2026-07-15] wordghost1234/agnes-ai-storyboard-studio ⭐152

• [2026-07-15] stuttlepress/ComfyUI-Wan-VACE-Prep ⭐99 🆕NEW

HuggingFace Datasets

• [2026-06-29] netflix/Vera-Layered-Video-Dataset

音频生成

arXiv

• FdAudio: MeanFlow-Anchored Fr\'echet-Distance Post-Training for One-Step Text-to-Audio Generation

  • 赛道归属: 文生音频（Text-to-Audio Generation）/ 扩散模型推理加速
  • 核心创新点: 提出FdAudio框架，在预训练的文生音频模型基础上进行后训练（Post-Training），核心突破在于：不再像MeanAudio那样单纯回归目标速度场，而是通过多表示空间的Fréchet距离直接优化单步生成的最终分布质量。该方法将MeanFlow锚定机制与分布级别的优化目标相结合，填补了单步生成与多步采样之间的质量鸿沟，在保持单步推理速度的同时显著提升生成保真度。

• Precise Video-to-Audio Generation with Cross-Modal Alignment in Latent Space

  • 赛道归属: 视频生成音频（Video-to-Audio Generation）
  • 核心创新点: 提出Flowley，一种端到端单阶段训练的视频生成音频框架。核心突破在于直接在潜在空间（Latent Space）中实现跨模态对齐（Cross-Modal Alignment），无需多阶段训练或将视觉输入转换为文本中间表示，从而在保留细粒度时序线索的同时显著降低计算成本。通过将视觉与音频特征在潜在空间中直接对齐，实现了语义一致性与时序同步性的统一优化。

• Fr\'echet Distance Loss on Speech Representations for Text-to-Speech Synthesis

  • 赛道归属: 文本转语音（Text-to-Speech Synthesis）/ 扩散模型训练优化
  • 核心创新点: 提出语音表示弗雷歇距离损失（SR-FD Loss），作为一种训练时的分布正则化器，引入到无分词器的流匹配自回归TTS模型微调中。核心突破在于打破了传统TTS仅依赖局部目标（如条件流匹配、重建损失等）的范式，通过在训练阶段引入分布级别的约束，显式要求模型生成的语音分布向高质量真实语音分布对齐，从而解决了局部损失无法感知全局分布质量的根本缺陷。

• DELTA-TTS: Adapting Autoregressive Model into Diffusion Language Model for Text-to-Speech

  • 赛道归属: 文本转语音（TTS）/ 扩散语言模型
  • 核心创新点: 提出将自回归（AR）TTS模型适配为扩散语言模型的框架DELTA-TTS。核心突破在于：通过引入扩散过程替代传统AR模型的逐步左到右生成方式，使模型能够在生成时利用双向上下文信息，从而克服AR模型因局部误差累积和幻觉传播导致的鲁棒性问题，同时显著提升推理速度。该方法保留了AR模型的基础结构，仅通过轻量级适配实现向扩散语言模型的迁移。

• VoxENES 2026: Benchmarking Generalization of Speech Spoofing Detectors Against LLM-Era TTS and Voice Conversion

  • 赛道归属: 语音生成安全评估 / TTS反欺骗检测基准
  • 核心创新点: 提出VoxENES 2026双语（英语+西班牙语）基准数据集，专门针对LLM时代TTS与语音转换系统所产生的新型合成语音，系统性地评估现有反欺骗检测器的时序泛化能力（Temporal Generalization）。核心贡献在于揭示并量化了传统基准与现代LLM驱动合成语音之间的"时代鸿沟"，包含53,628个样本、覆盖10种当代语音合成方法及真实后处理条件，为检测器在实际部署场景下的鲁棒性评估提供了更严格的现实基准。

• Towards Digital Preservation of Efik: TTS for a Low-Resource African Language

  • 赛道归属: 文本转语音（TTS）/ 低资源语言语音合成
  • 核心创新点: 针对非洲低资源调性语言Efik，构建了首个端到端TTS研究基准，创建了包含2,632条话语（共3小时）的单说话人语料库，并系统性比较了VITS、MMS-TTS、SpeechT5和Orpheus-TTS四种神经模型在极低资源条件下的表现。核心贡献在于填补了Efik语言语音合成研究的空白，为非洲低资源调性语言的数字化保护提供了可复现的实验框架和评估范式。

• Data Augmentation for L2 English Speaking Assessment using TTS

  • 赛道归属: TTS数据增强 / 第二语言（L2）口语自动评估
  • 核心创新点: 针对L2英语口语评估中标注语音数据稀缺的痛点，提出利用TTS与声音克隆技术将书面L2文本转化为合成语音进行数据增强。核心挑战与创新在于：系统性地处理书面L2与口语L2之间的根本差异（如自发语音中的停顿、话语标记等），通过针对性设计将口语特征注入合成数据，使TTS生成的增强样本能够更真实地模拟真实L2学习者的口语表现，从而有效提升自动评分模型的性能与泛化能力。

• WordVoice: Explicit and Decoupled Multi-Dimensional Word-Level Control for LLM-Based TTS

  • 赛道归属: 文本转语音（Text-to-Speech Synthesis）/ 细粒度语音控制
  • 核心创新点: 提出WordVoice，在基于LLM的TTS框架中实现显式、解耦的多维度词级声学属性控制。核心突破在于将语音属性控制从隐式端到端生成范式中解耦出来，允许用户在词级别（Word-Level）上独立、精确地操控多个声学维度（如韵律、音调、时长等），解决了LLM-based TTS在有声书旁白、视频配音等需要严格时序对齐和精细风格干预场景中控制粒度不足的瓶颈问题。

• SynSFX: Multi-Model Sound Effects Synthesis Dataset for Deepfake Detection and Evaluation

  • 赛道归属: 音频深度伪造检测（Audio Deepfake Detection）/ 声音效果合成数据集
  • 核心创新点: 构建了SynSFX——首个面向合成音效深度伪造检测的大规模数据集，包含43,374条音频片段（26,452条合成、16,922条真实），覆盖7种主流文本生成音频（Text-to-Audio）模型。核心创新在于聚焦此前被深度伪造检测研究忽视的"孤立音效"场景，填补了现有环境音频数据集（如EnvSDD）在规模与生成溯源方面的不足，为研究合成音效检测器的泛化能力提供了系统性的评估资源。

• LuxSQA: Ask Me in Luxembourgish with TTS-Augmented Spoken Question Answering

  • 赛道归属: 语音问答（Spoken QA）/ 低资源语言 / TTS数据增强
  • 核心创新点: 针对卢森堡语这一低资源语言，提出了一种无需大规模人工录音的语音问答数据构建范式：将文本QA资源翻译为卢森堡语后，通过多套TTS系统合成口语问题，以此替代人工录制语料进行任务训练。核心贡献在于验证了TTS合成数据在低资源语音-LLM任务中的可行性，并为稀缺语言的口语理解任务提供了低成本的数据扩充路径。

GitHub

• [2026-07-15] huggingface/diffusers ⭐34067

• [2026-07-13] Stability-AI/stable-audio-tools ⭐3816

• [2026-07-14] apocas/restai ⭐512

• [2026-07-14] xiaomi-research/controlfoley ⭐142

• [2026-07-14] dgrauet/ltx-2-mlx ⭐81

语言大模型

arXiv

• Detecting Answer-Driven Reasoning in LLM-Based Educational Tutors via Truncated Chain-of-Thought Auditing

  • 赛道归属: 教育AI / LLM可信性与推理审计
  • 核心创新点: 提出"截断式思维链审计"（Truncated Chain-of-Thought Auditing）方法，通过在推理链的不同截断位置注入或屏蔽答案信息，检测LLM教学辅导系统是否存在"答案驱动推理"现象（即模型在生成解释前已隐式获知答案，导致解释流程倒置）。该方法无需修改模型本身，仅通过行为观测手段揭示LLM教辅系统中推理真实性的缺失，填补了教育场景下LLM推理可信度评估的空白。

• CAP-CoT: Cycle Adversarial Prompt for Improving Chain of Thoughts in LLM Reasoning

  • 赛道归属: 推理优化 / 思维链增强
  • 核心创新点: 提出CAP-CoT（循环对抗提示优化）框架，核心突破在于引入"对抗-纠错"循环机制：在单次前向推理链之外，增设对抗提示模块对已生成的CoT推理步骤进行批判性挑战，再通过纠错轮次迭代修正，形成闭环优化。与传统仅优化单次前向推理的CoT方法不同，该框架通过多轮对比性修正提升复杂多步推理的一致性和鲁棒性。

• Hierarchical Chain-of-Thought: Enhancing LLM Reasoning Performance and Efficiency

  • 赛道归属: 推理优化 / 思维链提示工程
  • 核心创新点: 提出层次化思维链（Hi-CoT）范式，将传统扁平、无结构的推理链重构为分层子步骤结构。核心突破在于通过层级分解机制消除推理冗余，使复杂多步推理问题被系统性地拆解为有层次依赖关系的子任务，在提升推理准确性的同时降低推理步骤冗余度，实现性能与效率的双重优化。

• LLM-Guided Transportation Hub Capacity Planning with Textual Business Inputs

  • 赛道归属: LLM Agent / 运筹优化决策
  • 核心创新点: 提出将LLM作为枢纽容量规划的决策代理，核心创新在于设计了一套"结构化决策表"生成协议：LLM通过思维链推理将自然语言业务描述（定性文本）映射为具体容量调整参数，从而将传统量化运筹模型无法处理的定性业务上下文纳入容量规划流程，实现文本业务语义与量化调度优化的迭代融合。

• Multi-Task Instruction Tuning via Data Scheduling for Low-Resource Arabic SpeechLLMs

  • 赛道归属: 多语言语音大模型 / 低资源语言适配
  • 核心创新点: 针对阿拉伯语-英语混合场景下音频LLM的多任务指令微调，系统研究了数据调度策略对低资源语言模型性能的影响。核心创新在于通过受控实验设计，探索在ASR、语音/文本摘要（生成任务）与方言识别、语音情感识别（判别任务）等异构任务之间的数据调度方案，揭示了任务混合顺序与比例对阿拉伯语中心音频LLM跨任务泛化能力的关键作用，为资源匮乏的方言丰富语言场景提供了系统性的多任务调度方法论。

• One Prompt, Many Sounds: Modeling Listener Variability in LLM-Based Equalization

  • 赛道归属: 音频处理 / LLM多模态控制
  • 核心创新点: 提出基于LLM的自然语言驱动音频均衡框架，突破传统静态均衡器需手动调参的局限。核心创新在于利用受控听音实验数据建模"听众个体差异"，通过上下文学习（in-context learning）使同一文本提示能够生成反映不同用户偏好分布的均衡曲线，而非单一确定性输出，从而实现对听众主观偏好变异性的概率化建模。

• Fin-Analyst at FinMMEval 2026 Task 3: A Live Hybrid Trading Agent with LLM Specialists and Rule-Based Signals 🆕NEW

  • 赛道归属: 金融智能体 / LLM应用（量化交易）
  • 核心创新点: 提出Fin-Analyst混合交易智能体，针对股票与加密货币两类资产采用差异化策略：对特斯拉（TSLA）构建八路专家LLM流水线，分别覆盖新闻、SEC文件、基本面、分析师预测、技术指标、社交情绪等多维信号，并由Meta-Agent进行聚合决策；对比特币（BTC）则采用轻量级三信号规则投票机制。核心突破在于将多专家LLM协同与规则驱动信号相结合的混合架构设计，并在实盘环境（而非回测）中加以验证，弥补了现有LLM交易研究局限于美股且缺乏真实部署证据的空白。

• Comparing Semantic Navigation in Humans and Large Language Models using Natural Language Processing 🆕NEW

  • 赛道归属: LLM认知评估 / 语义表征分析
  • 核心创新点: 将人类认知科学中的"语义记忆检索即概念空间导航"框架引入LLM评估，通过对82名人类被试与三款主流LLM（GPT-4o、Gemini-2.5-Pro、Claude-Sonnet-4.5）在词语流畅性任务上的输出进行基于轨迹的NLP度量分析，从熵（步长可预测性）、下一步语义距离（连续语义相似度）等多维度定量刻画语义搜索动态。核心方法突破在于将温度参数（八档设置）纳入对比变量，系统揭示LLM语义游走行为与人类认知策略之间的结构性差异，为理解LLM内部语义组织方式提供了可量化的认知科学对照基准。

• RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

  • 赛道归属: 知识图谱增强生成（GraphRAG）/ 检索增强生成
  • 核心创新点: RAGU 将传统单次提取式知识图谱构建拆分为"提取-整合"两阶段流程：先进行带类型约束的两阶段实体与关系抽取，再依次经过 DBSCAN 聚类去重、LLM 摘要压缩和 Leiden 社区检测，从而大幅降低图谱噪声并提升检索鲁棒性。此外，通过在紧凑型领域适配 LLM 上运行上述流程，实现了轻量化部署与模块化开源，突破了现有 GraphRAG 系统"一次抽取、噪声难控"的结构性瓶颈。

• MAGIC: Transition-Aware Generation of Navigable Multi-Scene Game Worlds with Large Language Models

  • 赛道归属: 游戏世界生成 / LLM 驱动程序化内容生成（PCG）
  • 核心创新点: MAGIC 专门解决多场景游戏世界的"过渡一致性"难题，引入"过渡感知"生成机制：在场景合成时显式建模传送门的双端端点约束，确保跨场景传送门在几何与语义上双向对齐；同时结合可导航性验证，在家具摆放后动态检测并修复阻塞路径，维持跨多个场景文件的全局连通一致性。相比已有单场景 LLM/MLLM 生成方法，核心突破在于将"场景间拓扑约束"纳入生成过程，而非事后拼接。

GitHub

• [2026-07-16] sgl-project/sglang ⭐30348

• [2026-07-16] NVIDIA/TensorRT-LLM ⭐14128

• [2026-07-16] openJiuwen-ai/jiuwenswarm ⭐1183

• [2026-07-16] khromov/svelte-bench ⭐184 🆕NEW

• [2026-07-16] Extraltodeus/J-Wash ⭐157 🆕NEW

HuggingFace Models

• froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates

• ATH-MaaS/OvisOCR2 🆕NEW

HuggingFace Datasets

• [2026-07-15] openbmb/UltraX-Preview

• [2026-06-29] Glint-Research/Fable-5-traces

• [2026-07-07] Crownelius/Complete-FABLE.5-traces-2M

多模态大模型

arXiv

• AVA-VLM: Adaptive Visual Attention-Vision Language Model for In-the-Wild Construction Site Monitoring

  • 赛道归属: 多模态理解 / 垂直领域视觉语言模型（建筑工地监控）
  • 核心创新点: 提出 AVA-VLM 框架，针对野外建筑工地监控场景的三大痛点进行专项突破：①引入自适应视觉注意力机制，使模型能在不同分辨率输入下自动聚焦关键区域，提升低分辨率场景下的可靠性；②突破单一全局图像的直接 QA 微调范式，改为结合局部感知的多尺度视觉理解策略，扩展实际部署的操作范围；③通过注意力驱动的推理优化降低不必要的计算开销，提升推理效率，使模型更适配真实工地的在线部署需求。

• MLLM-LLaVA-FL: Multimodal Large Language Model Assisted Federated Learning

  • 赛道归属: 多模态理解 / 联邦学习与隐私保护分布式训练
  • 核心创新点: 提出 MLLM-LLaVA-FL 框架，将多模态大语言模型（以 LLaVA 为代表）引入联邦学习体系以解决客户端数据异质性问题。核心突破在于：利用 MLLM 强大的图文理解与描述能力，对各客户端的异构图像数据生成语义一致的多模态表征或增强描述，从而弥合不同客户端间的数据分布差异；相较于传统 FL 方法仅依赖局部数据微调的策略，该方法通过 MLLM 的跨模态知识泛化能力提升全局模型在数据非独立同分布（Non-IID）场景下的聚合性能。

• VLM-CASE: Vision-Language Model Enabled Context-Adaptive Safety Envelopes for Anticipatory Safe Autonomous Driving

  • 赛道归属: 自动驾驶安全 / 多模态理解与规划
  • 核心创新点: 提出VLM-CASE框架，将视觉语言模型（VLM）引入自动驾驶的前瞻性安全规划。核心突破在于利用VLM对复杂驾驶场景（如恶劣天气）进行语义推理，动态生成"上下文自适应安全包络"（Context-Adaptive Safety Envelopes），提前调整速度、跟车距离和转向策略，将被动反应式安全机制升级为主动预判式安全控制，弥合了感知退化与物理可行性约束之间的鸿沟。

• VLM-Aware Meta-Optic Front-End Design for Frozen Vision-Language Models 🆕NEW

  • 赛道归属: 多模态理解 / 光学-视觉协同设计
  • 核心创新点: 提出CODA（Co-Design框架），针对冻结的视觉-语言模型（VLM），将前端元光学（meta-optic）的物理设计与VLM的推理特性联合优化。核心突破在于：不改变VLM参数的前提下，以VLM的任务损失（而非传统图像质量指标如分辨率、像差）作为光学设计的优化目标，使紧凑型元光学直接针对下游视觉-语言任务进行端到端共同设计，实现了物理光学层与AI推理层的跨模态协同优化。

• Gaussian Mixture Modeling for Event-Aware Visual Allocation in Long Video Understanding 🆕NEW

  • 赛道归属: 多模态理解 / 长视频理解
  • 核心创新点: 提出GMM-EVA框架，将高斯混合模型（GMM）引入长视频帧采样，实现事件感知的视觉预算动态分配。核心突破在于：将视频帧序列的语义分布建模为多个高斯分量，自动识别高层语义事件边界，并依据事件密度差异化地分配视觉token预算（而非均匀采样），从而在减少冗余计算的同时保留关键语义结构，突破了现有方法将帧视为孤立原子单元的局限。

• MQAdapter: Multi-Modal Quantum Adapter for Coarse-to-Fine VLM Fine-tuning 🆕NEW

  • 赛道归属: 多模态理解 / VLM参数高效微调
  • 核心创新点: 提出MQAdapter（多模态量子适配器），将量子计算中的态叠加与纠缠机制引入VLM的适配器设计，实现从粗粒度到细粒度的两阶段分类优化。核心突破在于：利用VLM已有的高Top-K准确率能力筛选候选类别（粗粒度阶段），再通过量子态表示对视觉相似类别进行细粒度判别（细粒度阶段），以量子叠加态编码类间相关性，弥补VLM在细粒度视觉辨别上的不足，显著提升Top-1分类性能。

• Continual Learning with Elastic Regularization and Synthetic Replay for Federated MLLM Fine-Tuning 🆕NEW

  • 赛道归属: 多模态理解 / 联邦学习 & 持续学习
  • 核心创新点: 提出一种面向多模态大语言模型（MLLM）联邦微调的持续学习框架，融合弹性权重巩固（Elastic Weight Consolidation, EWC）正则化与合成数据回放（Synthetic Replay）两大机制。核心突破在于：在分布式隐私保护场景下，通过EWC约束视觉、语言及跨模态表示的参数重要性漂移，同时利用模型自身生成合成样本替代真实历史数据进行回放，在无需共享原始数据的前提下有效缓解跨任务顺序更新导致的灾难性遗忘，适配安全敏感的动态网络环境。

• Beyond the Single Camera: Agentic Multi-View Reasoning in Sports Video Understanding

  • 赛道归属: 多模态理解 / 视频理解 / 多视角推理
  • 核心创新点: 针对现有多模态大语言模型（MLLM）仅支持单视角视频理解的局限性，该工作提出了首个专注于多视角体育视频理解的评测基准。核心突破在于将真实体育赛事中多摄像机角度所提供的互补视觉证据引入评测体系，模拟裁判多角度判决的实际场景，系统性地评估 MLLM 在密集遮挡、快速运动和复杂交互等高难度条件下的跨视角推理与信息融合能力，填补了该方向评测空白。

• TreeSoc: Tree-Structured Dynamic Reasoning and Tool Synergy for Soccer Video Understanding

  • 赛道归属: 多模态理解 / 视频问答 / 结构化推理
  • 核心创新点: 提出 TreeSoc 框架，将足球视频问答任务重新建模为层次化树状搜索问题，而非传统的单次前向预测。核心方法创新在于引入动态树状推理结构，通过多步分层搜索分解复杂推理链路，并结合工具协同机制（Tool Synergy）整合多种外部视觉分析工具，克服了现有视觉-语言模型跨模态对齐浅层化、多步推理能力不足以及工具协调能力欠缺等根本性缺陷，显著提升了对复杂足球场景的自动化理解能力。

• 3D-DefectBench: A Controlled Factorial Study of Vision-Language Model Evaluation Pipelines for Fine-Grained 3D Generation Defects

  • 赛道归属: 3D生成 / 生成质量评估 / 自动化评测
  • 核心创新点: 提出 3D-DefectBench，一个针对3D生成细粒度缺陷的系统性评测基准与分析框架。核心创新在于采用受控因子实验设计（Controlled Factorial Study），将评测流水线拆解为多个独立变量进行系统分析，包括渲染方式、视觉证据形式、任务描述规范及人工参考标注构建方式等，揭示了自动化评测结果并非仅依赖底层 VLM 能力，而受整体评测管线的综合影响。该工作为3D生成系统的可靠自动评估提供了方法论层面的重要指导。

GitHub

• [2026-07-15] Blaizzy/mlx-vlm ⭐5164

• [2026-07-15] liudaizong/Awesome-LVLM-Attack ⭐567 🆕NEW

• [2026-07-15] VITA-Group/VLM-3R ⭐425

• [2026-07-15] YuyangSunshine/Awesome-Continual-learning-of-Vision-Language-Models ⭐209 🆕NEW

• [2026-07-13] THUSI-Lab/GameVerse ⭐50

HuggingFace Models

• InternScience/Agents-A1

强化学习

arXiv

• OOD-RL-Bench: A Benchmark Framework for Out-of-Distribution Detection in Reinforcement Learning 🆕NEW

  • 赛道归属: 强化学习 / 分布外检测与鲁棒性评估
  • 核心创新点: 提出首个专门面向强化学习场景的OOD检测基准框架OOD-RL-Bench，突破了现有OOD基准仅针对图像分类器或静态低维数据集的局限。核心创新在于将OOD检测问题系统性地拆解为三个维度——观测偏移、状态转移偏移和轨迹动态偏移，覆盖传感器故障、动态扰动、环境渐变等真实部署场景，为评估RL智能体在非训练分布下的可靠性提供了标准化的测试协议与统一评价体系。

• RL-AWB: Deep Reinforcement Learning for Auto White Balance Correction in Low-Light Night-time Scenes

  • 赛道归属: 图像处理 / 自动白平衡（Auto White Balance）
  • 核心创新点: 提出 RL-AWB 框架，将统计方法与深度强化学习结合，专门针对低光夜间场景的白平衡校正问题。核心突破在于：①设计了面向夜间场景的统计算法，融合显著灰色像素检测与新型光源估计；②在此基础上，首次将深度强化学习引入自动白平衡任务，使模型能够通过与环境的交互学习动态校正策略，突破了传统监督学习方法在复杂夜间光照条件下泛化能力不足的瓶颈。

• ICR-RL: Deep Reinforcement Learning via In-Context Regression

  • 赛道归属: 强化学习 / 基础模型 / In-Context学习
  • 核心创新点: 提出ICR-RL框架，将In-Context回归（ICR）作为RL的值函数估计器，无需在大规模RL任务集上预训练基础模型，而是通过少量上下文样本动态拟合值函数。核心突破在于将监督学习中的In-Context泛化能力迁移至RL的策略评估阶段，绕过了构建多样化RL训练环境的工程瓶颈，实现了对新任务的快速适应。

• RL-Ballast: Ship Ballast Water Path Planning and Clog Prediction via Reinforcement Learning

  • 赛道归属: 强化学习 / 工业自动化 / 路径规划
  • 核心创新点: 提出RL-Ballast系统，将深度强化学习应用于船舶压载水路径规划与管道堵塞预测。核心创新在于以图神经网络建模压载水管路拓扑结构，结合RL智能体在稀疏传感器条件下完成液压异常（阀门故障、管道堵塞）的自适应诊断与路径重规划，突破了传统规则系统对密集传感器依赖和低适应性的局限。

• A Technical Survey of Reinforcement Learning Techniques for Large Language Models

  • 赛道归属: 大语言模型 / 强化学习对齐 / 综述
  • 核心创新点: 系统梳理了RL技术与LLM结合的完整技术图谱，涵盖PPO、Q-Learning、Actor-Critic等基础算法，以及RLHF、RLAIF、DPO等专用对齐方法。核心贡献在于从算法原理、工程实现到应用场景提供了多层次的技术分类框架，尤其对非人类反馈驱动的新型对齐策略进行了系统化归纳，为该领域提供了结构化的技术参考基线。

• Environment Parameter Gradient Theorem for Policy-Environment Co-Design in Reinforcement Learning 🆕NEW

  • 赛道归属: 强化学习 / 策略-环境协同优化
  • 核心创新点: 提出"环境参数梯度定理"（Environment Parameter Gradient Theorem），首次从理论层面严格推导出联合优化策略与环境设计参数时，关于环境参数的策略梯度解析表达式。核心突破在于将传统RL中"环境固定"的假设拓展至"环境可调"的共设计范式，使工程系统中物理或操作参数的梯度优化具备了严格的理论基础，为策略-环境联合优化提供了可微分的统一优化框架。

• Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning 🆕NEW

  • 赛道归属: 大语言模型推理 / 大规模零样本强化学习训练
  • 核心创新点: 提出Ring-Zero框架，首次将无需人工标注数据的零样本强化学习（Zero RL）扩展至万亿参数量级，系统性探索了超大规模下的训练动态与涌现推理能力。核心创新在于：识别并解决了朴素扩展时出现的训练不稳定性问题，通过针对性的训练策略设计（如奖励机制与优化流程改进）使链式思维推理行为能够在超大模型中有效涌现，填补了Zero RL在大规模模型上训练规律的研究空白。

• In-Context Reinforcement Learning under Non-Stationarity: A Survey 🆕NEW

  • 赛道归属: 强化学习 / 上下文强化学习与非平稳环境适应
  • 核心创新点: 系统梳理并综述了上下文强化学习（ICRL）在非平稳环境下的最新进展，整合了决策预训练Transformer、算法蒸馏、长上下文元强化学习和检索增强智能体等多个前沿方向。核心贡献在于构建了统一的ICRL分析框架，聚焦于"无需测试时参数更新"的核心能力，系统归纳了不同类型的上下文信号（奖励、转移、演示、反馈、检索经验）在非平稳任务规则推断中的适用条件与局限，为该方向的研究提供了理论导图与开放问题指引。

• A Minimalist Retargeting-Guided Reinforcement Learning Recipe for Dexterous Manipulation

  • 赛道归属: 机器人灵巧操作 / 强化学习
  • 核心创新点: 提出REGRIND流水线，将人类动作重定向（retargeting）作为RL的运动学参考信号，迁移至灵巧操作任务。核心突破在于：最小化设计原则下，系统性地研究了重定向引导RL在接触丰富、力调控敏感的灵巧手操作场景中的适用性与有效性，证明该极简配方可跨越从全身控制到精细操作的技术鸿沟，无需复杂的奖励工程或专用感知模块。

• Active Offline-to-Online Reinforcement Learning

  • 赛道归属: 离线到在线强化学习（Offline-to-Online RL）
  • 核心创新点: 提出"主动离线到在线RL"框架，核心创新在于将策略选择与部署阶段纳入主动决策过程：在离线训练多个候选策略后，通过主动评估与探索机制（而非被动评估）智能地选择最优策略进行在线微调，显著降低非平稳环境下有限在线交互的成本与风险，解决了传统O2O-RL流程中评估效率低下与在线交互预算浪费的问题。

GitHub

• [2026-07-16] OpenPipe/ART ⭐10475

• [2026-07-16] google-deepmind/dm_control ⭐4633 🆕NEW

• [2026-07-15] pytorch/rl ⭐3490

• [2026-07-16] natolambert/rlhf-book ⭐2146 🆕NEW

• [2026-07-16] radixark/miles ⭐1734

HuggingFace Models

• open-gigaai/Giga-World-1

HuggingFace Datasets

• [2026-07-12] AlicanKiraz0/Turkce-Atlas-Instruct

• [2026-07-09] ByteDance-Seed/EdgeBench

世界动作模型

arXiv

• FlowWAM: Optical Flow as a Unified Action Representation for World Action Models 🆕NEW

  • 赛道归属: 世界动作模型 / 视频生成与机器人控制
  • 核心创新点: 提出以光流（Optical Flow）作为统一的动作表示形式，用于世界动作模型（WAMs）。核心方法论突破在于：针对"数值动作表示与预训练视频生成器语义空间不对齐"以及"现有视觉动作表示忽略跨帧时序运动结构"这两大问题，将光流作为桥梁——它既与视频生成器的视觉特征空间天然兼容，又能显式编码跨帧的连续时序运动信息。通过将光流作为统一的动作表示，使得预训练视频生成器可以在无需大幅架构改动的前提下，同时胜任世界建模（预测未来帧）和动作预测（推断控制信号）两项任务，实现了控制精度与生成质量的协同提升。

• From World Action Models to Embodied Brains: A Roadmap for Open-World Physical Intelligence

  • 赛道归属: 世界动作模型（World Action Model）/ 具身智能 / 综述与路线图
  • 核心创新点: 该工作系统性地提出了从"世界动作模型（WAMs）"迈向"具身大脑"的技术路线图，核心贡献在于：首次明确定义并统一了WAMs的概念框架——将其界定为能够将候选干预动作与预测后果相连接的模型，区别于单纯的视觉-语言-动作策略（VLA）和纯世界模型；深入剖析了当前领域碎片化的根源，包括动作空间不兼容、预测目标不统一、数据集与任务标准不一致，以及运行时系统差异等结构性问题；在此基础上，提出了一套覆盖模型架构、数据规范、评测体系和部署接口的系统性整合方案，旨在打通感知、预测与决策的闭环，推动开放世界物理智能的落地。该工作的方法论突破在于：以"后果预测"作为连接模型与物理世界的核心纽带，为跨任务、跨平台的具身智能统一建模提供了理论抓手。

• Learning 4D Geometric Priors for Inference-Efficient World Action Models

  • 赛道归属: 世界动作模型 / 机器人操控 / 4D几何感知
  • 核心创新点: 现有视频-动作联合训练方法主要优化面向外观的视频潜变量，难以捕捉精确操控所需的时序几何变化。MECo-WAM提出"多专家联合训练"框架，将4D几何先验（如点云、深度、光流等时序几何信息）注入视频-动作联合表示中，以弥补纯外观潜变量对三维运动理解的不足。核心突破在于：①通过多专家协同训练机制，在无需推理时额外几何输入的前提下，将4D几何知识蒸馏融合进统一的动作表示；②实现了推理高效性（Inference-Efficient），即几何先验仅在训练阶段引导表示学习，推理阶段不增加额外计算开销；③将时序几何感知能力与可执行动作序列预测相结合，提升了机器人操控任务中对空间运动轨迹的预测精度。

• ABot-M0.5: Unified Mobility-and-Manipulation World Action Model

  • 赛道归属: 具身智能 / 移动操作世界动作模型（World Action Model for Mobile Manipulation）
  • 核心创新点: 针对移动操作任务中现有WAM方法的三大结构性缺陷（粗粒度视频块处理、导航-操作动作耦合建模、逆动力学监督与自回归推理不匹配），ABot-M0.5提出了统一的移动操作世界动作模型框架。核心突破包括：① 以细粒度帧级别取代粗粒度视频块进行时序建模；② 将导航与操作动作解耦，分别建模以适配两类任务的异质性结构；③ 重新对齐逆动力学训练目标与自回归推理范式，使模型在推理阶段的动作生成更加一致。该工作将反应式VLA策略提升为具备显式世界建模能力的统一框架，实现对移动操作全流程的端到端动作预测。

• WAM4D: Fast 4D World Action Model via Spatial Register Tokens

  • 赛道归属: 世界动作模型 / 机器人操控 / 4D场景理解
  • 核心创新点: 提出通过引入轻量级"空间寄存器令牌（Spatial Register Tokens）"来桥接2D视频生成与4D时空表征的方法，无需模型直接预测密集点云或深度图。核心突破在于：利用少量可学习的空间寄存器令牌隐式编码3D几何约束与遮挡接触信息，将几何基础模型的先验以极低计算代价注入WAM的时序预测过程，从而在保持快速推理的同时显著提升操控任务中对三维空间结构的感知与精度，克服了现有WAM仅在2D视频/隐空间中建模导致的空间约束缺失问题。

• From World Models to World Action Models: A Concise Tutorial for Robotics

  • 赛道归属: 具身智能 / 世界模型综述与设计空间分析（World Model Survey & Design Space for Robotics）
  • 核心创新点: 本文以教程形式对机器人领域的世界模型研究进行系统性梳理，核心贡献在于提出了一套统一的"设计空间视图"（Design-Space View）分析框架。将世界模型统一定义为"动作条件化的预测模型"（action-conditioned predictive models），并按建模空间将其划分为观测空间世界模型（Observation-Space）与状态空间世界模型（State-Space）两大类，从视觉保真度、空间结构性、物理可解释性和计算效率等维度系统比较其权衡关系。进一步厘清了"世界模型"与"世界动作模型（WAM）"之间的概念边界，填补了跨社区之间概念模糊的空白，为后续研究提供了清晰的方法论参照。

• WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time

  • 赛道归属: 机器人基础模型 / 世界动作模型 / 测试时训练（Test-Time Training）
  • 核心创新点: 提出 WAM-TTT 框架，核心突破在于无需机器人演示数据、无需任务特定微调，仅通过观看人类操作视频即可在测试时动态引导冻结的世界动作模型（WAM）适应新任务变体或用户偏好行为。方法上的关键创新是引入"轻量级自适应记忆模块"（lightweight adaptive memory），以自监督视频预测为训练信号，将人类视频中的行为先验"吸收"进该记忆模块，而非将人类视频直接视为模仿轨迹或长上下文输入。这一设计解耦了人类视频理解与机器人策略执行，使得在测试阶段即可实现低成本、高效率的行为转向，同时保持主干模型参数冻结，规避了灾难性遗忘问题。

• UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

  • 赛道归属: 世界动作模型 / 自动驾驶 / 视频-轨迹联合生成
  • 核心创新点: 提出统一视频与动作生成的单一DiT架构UNIVERSE，通过"灵活掩码调制的模态生成（Flexible Mask-Modulated Modality Generation）"机制，将视频预测与轨迹生成在同一模型中联合建模，打破现有级联式或双DiT设计中视频分支与动作分支之间的信息壁垒。核心突破在于：通过可灵活控制的模态掩码，使模型在训练和推理时动态切换"仅生成视频""仅生成轨迹"或"联合生成"等多种模态组合，迫使轨迹预测分支直接继承并复用视频建模所习得的世界动态表征，从根本上解决了视频学到的场景动态知识无法有效迁移至轨迹预测的痛点。

• DSWAM: A Dual-System World Action Foundation Model for Fine-Grained Robot Manipulation

  • 赛道归属: 世界动作模型 / 机器人操控 / 双系统层次化规划
  • 核心创新点: 提出双系统世界动作基础模型DSWAM，将VLM级别的语言规划能力与WAM的视频-动作执行能力有机融合。核心突破在于：借鉴认知科学中"快慢双系统"思想，构建慢速语言规划系统（基于VLM，负责将粗粒度用户指令分解为细粒度子任务序列）与快速视频-动作执行系统（基于WAM，负责对每个子任务进行精细操控）的协同框架，既保留了WAM在物理接地执行上的优势，又补齐了其缺乏显式语言级任务分解接口的短板，专门针对家庭场景中复杂多步骤操控任务的细粒度执行需求而设计。

GitHub

• [2026-07-15] open-gigaai/giga-world-policy ⭐1318

• [2026-07-15] OpenMOSS/Awesome-WAM ⭐1108

• [2026-07-15] DravenALG/awesome-vla-wam ⭐847

• [2026-07-12] gangweix/next-forcing ⭐109

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由 Research Daily 自动生成 生成时间: 2026-07-16 01:46:05