H2026.09.02 | 学生模拟器实现因材施教;自动驾驶模型融合感知规划。

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HuggingFace 每日AI论文速递·2026 年 9 月 3 日·15 分钟
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【目录】
本期的 15 篇论文如下:

[] 🎓 StudentSim: Training LLM-based Student Simulators(StudentSim:训练基于大语言模型的学生模拟器)
[] 🚗 Qwen-Drive-1.0: An Initial Step towards a Vision-Language Foundation Model for Autonomous Driving(Qwen-Drive-1.0:迈向自动驾驶视觉语言基础模型的第一步)
[] 🔁 SMELT: Scaling Laws for Compute-Matched MoE Looped Transformers(SMELT:计算匹配的MoE循环Transformer的缩放定律)
[] 🤖 UI-Venus-2 Technical Report(UI-Venus-2技术报告)
[] 🤖 ZimaBlue: Evolving Generalizable World Action Models through Scalable Video Pre-training(ZimaBlue:通过可扩展视频预训练演化可泛化的世界动作模型)
[] 🌍 H3-World: Turning Language Understanding into World Control(H3-World:将语言理解转化为世界控制)
[] 🔍 Hi-Q: Hierarchical Evidence-guided Query Refinement for Multi-Hop Question Answering(Hi-Q:层次化证据引导的多跳问答查询细化)
[] 🚁 Evaluating Multimodal LLMs as Generalist Vision-Language-Action Agents for Drone Control: Commanding, Approaching, Tracking and Searching(评估多模态大语言模型作为无人机控制的通用视觉-语言-行动智能体:指挥、接近、跟踪与搜索)
[] 🔗 Uncovering Understanding-Generation Synergy in Native Unified Multimodal Models: From Representation, Task to System(揭示原生统一多模态模型中理解与生成的协同效应:从表征、任务到系统)
[] 🛡 Safin-1: Safety from Within through Memory-Native State Evolution(Safin-1:通过记忆原生状态演化实现由内而外的安全)
[] 🏢 From Production Traffic to Post-Training: Building a Self-Hosted LLM That Covers the Corporate Request Mix(从生产流量到后训练:构建覆盖企业请求组合的自托管大语言模型)
[] 🩺 DiagEvo: Diagnosis-Guided Self-Evolution via Hierarchical Error Memory(DiagEvo:通过分层错误记忆进行诊断引导的自我进化)
[] 🧠 EM^2Mem: Event-Centric Multimodal Memory for Large Language Models(EM²Mem:面向大语言模型的事件中心多模态记忆)
[] 🤖 Harness-of-Harness: Multi-Day Autonomous Software Development with Continual Improvement(Harness-of-Harness:多日持续改进的自主软件开发)
[] 🛡 Control-Data Flow Separation: Stable Prompt Optimization in Multi-Agent LLMs(控制流与数据流分离:多智能体大语言模型中的稳定提示优化)

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[] 🔁 SMELT: Scaling Laws for Compute-Matched MoE Looped Transformers(SMELT:计算匹配的MoE循环Transformer的缩放定律)
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[] 🤖 ZimaBlue: Evolving Generalizable World Action Models through Scalable Video Pre-training(ZimaBlue:通过可扩展视频预训练演化可泛化的世界动作模型)
[] 🌍 H3-World: Turning Language Understanding into World Control(H3-World:将语言理解转化为世界控制)
[] 🔍 Hi-Q: Hierarchical Evidence-guided Query Refinement for Multi-Hop Question Answering(Hi-Q:层次化证据引导的多跳问答查询细化)
[] 🚁 Evaluating Multimodal LLMs as Generalist Vision-Language-Action Agents for Drone Control: Commanding, Approaching, Tracking and Searching(评估多模态大语言模型作为无人机控制的通用视觉-语言-行动智能体:指挥、接近、跟踪与搜索)
[] 🔗 Uncovering Understanding-Generation Synergy in Native Unified Multimodal Models: From Representation, Task to System(揭示原生统一多模态模型中理解与生成的协同效应:从表征、任务到系统)
[] 🛡 Safin-1: Safety from Within through Memory-Native State Evolution(Safin-1:通过记忆原生状态演化实现由内而外的安全)
[] 🏢 From Production Traffic to Post-Training: Building a Self-Hosted LLM That Covers the Corporate Request Mix(从生产流量到后训练:构建覆盖企业请求组合的自托管大语言模型)
[] 🩺 DiagEvo: Diagnosis-Guided Self-Evolution via Hierarchical Error Memory(DiagEvo:通过分层错误记忆进行诊断引导的自我进化)
[] 🧠 EM^2Mem: Event-Centric Multimodal Memory for Large Language Models(EM²Mem:面向大语言模型的事件中心多模态记忆)
[] 🤖 Harness-of-Harness: Multi-Day Autonomous Software Development with Continual Improvement(Harness-of-Harness:多日持续改进的自主软件开发)
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