本文收录8月26日Hugging Face Daily Paper，解读由 Intern-S1、Qwen3 等 AI 生成可能有误。
(1) InternVL3.5: Advancing Open-Source Multimodal Models in Versatility, Reasoning, and Efficiency
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(2) Visual-CoG: Stage-Aware Reinforcement Learning with Chain of Guidance for Text-to-Image Generation
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(3) MV-RAG: Retrieval Augmented Multiview Diffusion
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由希伯来大学等机构提出了MV-RAG，该工作提出了一种检索增强的多视图扩散框架，通过结合结构化多视图数据和大规模2D图像集合的混合训练策略，有效提升了模型在处理罕见或新兴对象时的生成质量。针对现有文本到3D生成方法在分布外（OOD）场景下几何不一致和语义偏差的问题，MV-RAG创新性地引入了动态检索增强机制：在推理阶段，首先通过BM25从LAION-400M等数据集中检索与文本相关的2D图像，利用ViT编码器提取局部特征并通过可学习的Resampler模块生成条件令牌；在生成阶段，通过解耦的交叉注意力机制将文本语义与检索图像的视觉特征进行自适应融合，并设计了Prior-Guided Attention机制根据OOD程度动态调整基模型与检索信号的权重分配。训练策略上，该方法采用3D模式与2D模式交替训练：3D模式通过渲染Objaverse数据集对象并施加几何/语义增强来模拟真实检索差异，要求模型从增强视图重建原始视角；2D模式则使用ImageNet-21K数据，通过预测被遮掩视图的新型训练目标，使模型从无结构2D图像中学习3D一致性。实验方面，研究团队构建了包含196个OOD概念的评估基准OOD-Eval，对比MVDream、MV-Adapter等SOTA方法，在CLIP、DINO等图像相似度指标上分别提升5.3%和12.1%，同时保持了在Objaverse-XL等标准数据集上的竞争力。该工作不仅通过检索增强突破了传统扩散模型的语义局限，更通过混合训练范式弥合了结构化3D数据与非结构化2D图像之间的鸿沟，为文本到多视图生成开辟了新路径。
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https://hf.co/papers/2508.16577
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(4) T2I-ReasonBench: Benchmarking Reasoning-Informed Text-to-Image Generation
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由香港大学和香港中文大学等机构提出了T2I-ReasonBench，该工作构建了一个新型基准测试框架，旨在系统评估文本到图像生成模型的推理能力。研究团队针对现有模型在隐含语义理解上的不足，设计了包含800个提示词的测试集，覆盖成语解读、图文设计、实体推理和科学推理四大维度，要求模型在生成图像前完成多步骤逻辑推导。通过大语言模型生成定制化评估问题，再由多模态模型进行双阶段评分，该框架可量化推理准确率和图像质量。实验对比了14种主流模型，包括扩散模型、自回归模型和闭源商用模型，发现开源模型普遍存在显著推理缺陷，而GPT-Image-1等闭源模型虽表现更优但仍存在提升空间。研究揭示了当前文本到图像生成技术在知识整合与逻辑推理上的核心瓶颈，为构建具备深度语义理解能力的下一代生成模型提供了基准参考和改进方向。
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(5) MMTok: Multimodal Coverage Maximization for Efficient Inference of VLMs
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(6) Breaking the Exploration Bottleneck: Rubric-Scaffolded Reinforcement Learning for General LLM Reasoning
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由浙江大学、理想汽车、南洋理工大学等机构提出了Rubric-Scaffolded Reinforcement Learning（RuscaRL），该工作通过引入评分标准（rubrics）作为显式指导和可验证奖励，突破了强化学习在大语言模型（LLM）推理中的探索瓶颈。研究指出，LLM的推理能力提升依赖高质量样本学习，但现有探索能力受限于模型固有局限，形成"无法探索则无法学习"的恶性循环。RuscaRL创新性地将教育心理学中的脚手架理论引入LLM训练，通过两阶段机制实现突破：在rollout生成阶段，以评分标准作为外部指导（显式脚手架），通过组内差异化和跨步衰减策略提升响应多样性；在模型训练阶段，利用评分标准构建多维可验证奖励（LLM-as-a-Judge），实现开放域任务的有效强化学习。实验显示，该方法在HealthBench-500上使Qwen2.5-7B-Instruct的得分从23.6提升至50.3，超越GPT-4.1；其微调版本Qwen3-30B-A3B-Instruct更达到61.1，领先OpenAI-o3等领先模型。消融实验证实了组内差异化策略和sigmoid衰减函数的关键作用，分析表明该方法显著提升了策略熵和响应新颖性（重要性比率中位数达2.1939，最高达263万倍）。研究揭示了结构化评估标准在LLM训练中的双重价值，为突破推理能力边界提供了新范式。
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(7) Beyond Memorization: Extending Reasoning Depth with Recurrence, Memory and Test-Time Compute Scaling
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(8) PosterGen: Aesthetic-Aware Paper-to-Poster Generation via Multi-Agent LLMs
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由 Stony Brook University 等机构提出了 PosterGen，该工作针对学术海报生成中忽视设计美学的问题，提出了一种基于多智能体大语言模型的美学感知框架。现有方法在布局重叠、色彩单调、排版混乱等方面存在显著缺陷，而 PosterGen 通过四个协作智能体（解析与策展、布局、风格、渲染）构建了完整的生成流程：解析器从论文中提取结构化内容，策展器基于 ABT 叙事框架规划故事板，布局器通过 CSS 盒模型实现三栏平衡布局，风格器应用主题色与排版层级，最终生成符合 WCAG 对比度标准的海报。研究引入了包含布局平衡、色彩协调、字体一致性等11项指标的 VLM 评估体系，实验表明 PosterGen 在保持内容保真度的同时，设计质量评分较 SOTA 方法提升0.17-0.18分（5分制），其中主题一致性提升0.5-0.8分。该方法通过专业设计师式的工作流重构，首次系统性地将学术海报的四大核心设计原则（叙事性、布局结构、色彩理论、排版层级）转化为可执行的智能体逻辑，使生成的海报在视觉吸引力、信息层次和空间利用率方面达到演讲级标准，显著降低人工调整需求。
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https://hf.co/papers/2508.17188
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(9) Hermes 4 Technical Report
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(10) UQ: Assessing Language Models on Unsolved Questions
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https://hf.co/papers/2508.17580
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(11) MEENA (PersianMMMU): Multimodal-Multilingual Educational Exams for N-level Assessment
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由 Sharif University of Technology 等机构提出了 MEENA (PersianMMMU)，该工作构建了首个面向波斯语视觉语言模型（VLMs）的多模态多语言教育考试评估数据集。MEENA 包含约 7,500 个波斯语和 3,000 个英语问题，覆盖推理、数学、物理、图表、艺术与文学等学科，涵盖从小学到高中各教育阶段。数据集提供难度分级、详细答案、陷阱选项标识等丰富元数据，并通过原生波斯语内容保留文化特征，同时采用双语结构支持跨语言模型评估。研究团队设计了零样本、少样本、视觉描述、错误图像和无图像等五种实验场景，对 GPT-4o、Gemini-2.0 等模型进行系统测试，发现知识型任务准确率显著高于推理型任务（波斯语差距达 10-19%），Gemini-2.0 在检测图像不匹配方面表现最优（波斯语检测率超 GPT-4o Mini 400 例），而 GPT-4o 系列在图像存在性判断上更稳定。实验还揭示模型在化学和数学高难度问题中准确率随复杂度提升显著下降，凸显多模态模型在复杂推理和领域知识获取上的现存挑战。该数据集的建立为非英语语种多模态模型评估提供了重要基准，推动跨文化多模态人工智能研究发展。
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https://hf.co/papers/2508.17290
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(12) Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning
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由Monash University、Stanford University、University of Washington等机构的研究者提出的《Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning》系统性地总结了2023至2025年间260余篇关于组合视觉推理（CVR）的论文，填补了该领域缺乏专门综述的空白。该工作通过构建统一分类体系、绘制技术演进路线图及提出关键挑战，为CVR研究提供了基础框架。论文将CVR发展划分为五个阶段：从提示增强的语言中心方法（Stage I）、工具增强的大语言模型（Stage II）到工具增强的视觉语言模型（Stage III），再到链式推理视觉语言模型（Stage IV），最终迈向统一的代理视觉语言模型（Stage V）。每个阶段均分析了代表性模型的架构设计、技术突破及局限性，如Stage V的SEAL、ZoomEye等模型通过动态视觉探索和内部视觉想象提升推理能力。研究还系统梳理了60+基准测试（如CLEVR、GQA、V*Bench）及评估指标（如IoU、CLIP相似度、步骤级一致性），揭示了当前评估体系在中间推理步骤验证和难度分级上的不足。论文指出CVR面临的核心挑战包括LLM推理的局限性（缺乏物理模拟能力）、幻觉问题（语言偏差导致错误结论）、演绎推理的单一性（需引入归纳/溯因推理）、数据效率（合成数据噪声与标注成本）、工具集成瓶颈（跨模态对齐与计算开销）及评估污染（语言捷径与分布偏差）。未来方向聚焦于整合世界模型（支持反事实推理）、人机协作推理（动态反馈机制）、多模态评估协议（步骤级监督与难度感知评分）等。该综述通过全面的技术分析和前瞻性洞察，为构建可解释、可泛化、与人类认知对齐的视觉推理系统提供了关键参考。
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https://hf.co/papers/2508.17298
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(13) TaDiCodec: Text-aware Diffusion Speech Tokenizer for Speech Language Modeling
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由香港中文大学深圳等机构提出了 TaDiCodec，该工作设计了一种基于扩散自编码器的文本感知语音分词器，通过端到端优化和文本引导解码实现了极低比特率（0.0875 kbps）的语音离散表示。TaDiCodec 采用二值球面量化（BSQ）和扩散损失统一量化与重构过程，避免了传统方法依赖的多层残差量化、对抗训练或两阶段流程。其核心创新在于：1）通过扩散自编码器实现端到端优化，仅需单一损失函数即可完成离散化与重构；2）引入文本和提示信息引导解码，在6.25Hz极低帧率下保持高保真重构质量；3）在零样本语音合成任务中验证了生成友好性，显著缩小重构与生成的性能差距。实验表明，TaDiCodec 的词错误率（WER）达2.73，说话人相似度（SIM）达0.69，语音质量（UTMOS）达3.73，优于同等比特率的现有方法。在零样本TTS任务中，其自回归模型在英语和中文测试集上分别取得2.28和1.19的WER，且支持0.29实时率的高效推理。该方法为语音语言模型的离散表示学习提供了高效且生成友好的解决方案。
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https://hf.co/papers/2508.16790
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(14) Limitations of Normalization in Attention Mechanism
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由卢森堡大学和伦敦数学科学研究所提出了关于注意力机制中归一化局限性的理论与实证研究，该工作通过数学建模与实验揭示了softmax归一化在长序列处理中的三大核心问题：当选择的token数量随序列长度增长时，模型区分有效token的能力显著下降，注意力分布趋于均匀化；在低温度参数下梯度敏感度激增导致训练不稳定；并首次从几何角度证明单个注意力头最多只能有效区分约80%的高权重token。研究团队通过非渐近性理论推导了token表示距离的上界，量化了"softmax瓶颈"的数学本质——当top-N选择比例趋近序列长度时，表示距离必然坍缩至零；基于球面嵌入假设的几何分析表明，即使在理想条件下，注意力头的几何分辨能力也存在硬性上限；梯度敏感性分析则揭示了温度参数与Jacobian范数的反比关系，解释了低温度下训练不稳定的根本原因。实验部分基于GPT-2模型的144个注意力头进行验证，结果完美匹配理论预测：当top-N超过序列长度6%时注意力分布趋近均匀，几何可区分token比例稳定在70-85%区间，梯度范数严格遵循1/(4T)衰减规律。研究建议在长序列场景中优先采用稀疏归一化方法，将活跃token集控制为序列长度的亚线性函数，并通过监控注意力熵值判断头容量饱和状态，为改进Transformer架构提供了可量化的理论指导。
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https://hf.co/papers/2508.17821
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(15) German4All - A Dataset and Model for Readability-Controlled Paraphrasing in German
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由慕尼黑工业大学等机构提出了German4All，该工作发布了首个大规模德语可读性控制改写数据集及配套模型。数据集包含25,000余个样本，覆盖从简易语言到学术语言的五个复杂度等级，通过GPT-4合成并经人工与LLM双重验证。研究团队采用Wikipedia段落作为输入文本，通过精心设计的系统提示词引导GPT-4生成多级改写结果，并构建了包含25,459个训练样本的Main集、150个专家修正样本的Corrected集以及标注错误类型的Annotated集。在模型层面，基于Flan-T5-xl框架插入LoRA适配层训练轻量化模型，仅需12GB显存即可运行。评估显示该模型在德国文本简化基准测试中取得SOTA成绩，SARI指标超越现有系统，但BLEU/BERTScore较低可能源于参考文本质量。研究特别采用OECD定义的素养能力框架而非CEFR标准，更贴合残障人士等特殊群体需求。数据集通过Langdetect和spacy进行质量过滤，并利用Gemma-3-27B作为LLM裁判完成全量评估。值得注意的是，模型在复杂度5级文本中出现信息增补现象，而简易语言级别存在适度信息删减，符合文本简化的基本原则。该工作突破了德语领域单一样本简化范式，为多级改写研究提供基础设施，但需注意LLM生成数据的潜在偏差及目标用户群体参与度不足的局限性。
论文来源：hf
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(16) MeshSplat: Generalizable Sparse-View Surface Reconstruction via Gaussian Splatting
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由中科大和上海人工智能实验室提出了MeshSplat，该工作提出了一种基于高斯溅射的通用稀疏视图表面重建框架。针对现有方法在极端稀疏输入下几何恢复困难的问题，研究者创新性地将2D高斯溅射（2DGS）作为连接新视角合成与几何先验学习的桥梁，通过自监督方式从渲染任务中学习可泛化的几何特征。核心贡献包括：1）设计了端到端网络预测像素对齐的2DGS，通过深度图和法线图驱动高斯位置与朝向，实现无需3D标注的表面重建；2）提出加权Chamfer距离损失（WCD Loss），通过视图间点云匹配置信度加权，显著提升重叠区域的几何一致性；3）构建不确定性引导的法线预测网络，利用单目法线估计器监督高斯朝向，确保表面法线对齐精度。实验表明，该方法在ScanNet和RE10K数据集上较MVSplat等SOTA方法在CD指标上分别提升30.3%和12.8%，在跨数据集泛化任务中F1值提升208%，同时保持0.1秒级实时渲染速度。该研究为稀疏视角下的高效高质量表面重建提供了新范式。
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https://hf.co/papers/2508.17811
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(17) ST-Raptor: LLM-Powered Semi-Structured Table Question Answering
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由上海交通大学、清华大学、人民大学等机构提出了ST-Raptor，该工作针对现实场景中广泛存在的半结构化表格（如Excel报表、医疗记录等）的问答难题，创新性地构建了层次化正交树（HO-Tree）结构来精确建模复杂表格布局（包含合并单元格、嵌套表头等），并通过树操作流水线实现大语言模型的精准问答。核心贡献包括：①提出HO-Tree树状模型，通过元数据树（MT）和主体树（BT）的双树结构，有效捕捉表格的层级与正交关系；②设计基于视觉语言模型（VLM）和启发式规则的HO-Tree构建算法，解决表头识别与子表分割难题；③开发问题分解与流水线生成机制，通过语义对齐和列类型感知标记策略提升大规模表格检索精度；④引入两阶段验证机制，前向验证确保操作执行正确性，后向验证通过问题重构评估答案可靠性；⑤构建包含102个真实场景表格、764个问题的SSTQA数据集，其嵌套深度和复杂度显著高于现有基准。实验显示ST-Raptor在SSTQA上以72.39%的准确率超越9种基线方法（如GPT-4o、TableLLaMA等），在复杂表格场景下领先优势达20%，验证了树结构建模与操作流水线在半结构化表格问答中的有效性。
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https://hf.co/papers/2508.18190
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(18) SpotEdit: Evaluating Visually-Guided Image Editing Methods
论文简介：
由Sara Ghazanfari等研究者提出了SpotEdit，该工作针对视觉引导图像编辑任务构建了首个系统性评估基准，重点解决现有方法在复杂场景和幻觉场景下的性能评估难题。研究团队通过构建包含500个样本的多模态数据集，系统评估了扩散模型、自回归模型和混合生成模型在视觉引导编辑任务中的表现，特别设计了40%的幻觉测试样本用于检测模型对缺失视觉线索的鲁棒性。
SpotEdit的创新性体现在三个方面：首先采用视频关键帧构建数据集，包含多物体复杂场景、多尺度变化和姿态变化，显著提升任务难度；其次设计了包含参考图像、输入图像、文本指令和真值图像的四元组结构，实现编辑结果的定量评估；最重要的是首次引入幻觉评估子集，通过刻意移除参考或输入图像中的目标物体，测试模型在异常情况下的错误编辑行为。
实验结果显示当前主流模型在该基准上表现有限，最强开源模型仅达到0.685的全局相似度得分。模型间呈现互补特性：BAGEL在背景一致性上表现突出但目标编辑能力较弱，OmniGen2能精准遵循视觉引导但背景保持能力不足。特别值得注意的是，GPT-4o在幻觉场景下出现严重错误，其目标物体误检率高达91.7%，揭示了现有模型在异常处理能力上的重大缺陷。
该研究通过构建高难度基准测试集，系统揭示了视觉引导编辑任务的核心挑战，为后续研究提供了明确改进方向。代码和数据集的开源为领域发展提供了重要基础设施，其幻觉评估方法为提升模型鲁棒性提供了新的研究视角。
论文来源：hf
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https://hf.co/papers/2508.18159
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(19) REGEN: Real-Time Photorealism Enhancement in Games via a Dual-Stage Generative Network Framework
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由亚里士多德大学等机构提出了REGEN，该工作提出了一种实时照片级真实感增强的双阶段生成网络框架。针对动态游戏环境中视觉质量与性能难以平衡的问题，REGEN通过结合非配对与配对图像到图像翻译技术，先利用非配对Im2Im方法生成语义一致的高质量数据集，再训练轻量级配对模型实现实时推理。该框架在《侠盗猎车手V》中的实验显示，相比传统非配对方法EPE，REGEN在保持相近视觉效果的同时将推理速度提升32倍，达到30FPS实时性能，且显著优于直接使用轻量级非配对方法CUT的效果。其核心创新在于通过两阶段策略将复杂非配对问题转化为易处理的配对任务，同时无需访问游戏引擎底层信息，适配主流引擎的ONNX部署方案。实验数据表明，REGEN在Fréchet Inception Distance和Kernel Inception Distance指标上与EPE相当，但内存占用更优，为商业化游戏实现实时照片级渲染提供了可行路径。
论文来源：hf
Hugging Face 投票数：0
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https://hf.co/papers/2508.17061
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https://paperscope.ai/hf/2508.17061
(20) Neither Valid nor Reliable? Investigating the Use of LLMs as Judges
论文简介：
由McGill University、Mila - Quebec AI Institute和Statistics Canada等机构提出了关于大语言模型（LLM）作为评判者（LLJs）的有效性及可靠性研究，该工作基于社会科学测量理论框架，系统性分析了LLMs在自然语言生成（NLG）评估中被广泛采用的四个核心假设及其潜在缺陷。研究指出，当前LLJs的广泛应用可能缺乏充分验证，其作为人类判断代理、评判能力、可扩展性和成本效益等关键假设均面临多重挑战。通过文本摘要、数据标注和安全对齐三个典型应用场景的案例分析，论文揭示了LLMs在指令遵循偏差、评估解释性不足、对抗攻击脆弱性以及社会偏见传递等方面的局限性。研究强调，现有NLG评估实践中人类判断标准的不一致性、LLJs对基准数据的污染风险、以及自动化评估带来的伦理问题（如劳动力替代和环境成本）均可能削弱其测量效度。作者呼吁建立更严谨的评估规范，包括任务特异性设计、评估流程透明化及社会影响评估，以平衡效率与责任。该研究为推动LLM评估工具的负责任应用提供了理论依据和实践指导。
论文来源：hf
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https://hf.co/papers/2508.18076
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https://paperscope.ai/hf/2508.18076
