{"slug": "top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26", "title": "Top AI Papers on Hugging Face - 2026-07-26", "summary": "Hugging Face's top AI papers for July 26, 2026, feature AREX, a recursively self-improving agent for research, and SLAI T-Rex, which demonstrates full-parameter post-training of DeepSeek-V4 on Ascend SuperPOD hardware. Other highlights include a K-12 aligned knowledge graph for LLMs in education, tracking for embodied AI, diffusion models for language, video extrapolation, and retrieval beyond relevance optimization.", "body_md": "Hôm nay, bảng xếp hạng paper trên Hugging Face khá thú vị: có đủ từ **AI agent tự cải tiến**, **LLM giáo dục**, **tracking cho embodied AI**, đến **mô hình diffusion cho ngôn ngữ**, **video extrapolation**, và cả **retrieval không còn chỉ tối ưu “độ liên quan”**. Dưới đây là bản tổng hợp theo góc nhìn thực dụng: mỗi paper mình sẽ tóm tắt **bài toán**, **ý tưởng**, **điểm mới**, và **ứng dụng thực tế**.\n\nCác hệ thống “deep research” hiện nay thường làm tốt ở một vòng truy vấn–tổng hợp, nhưng khó **tự phát hiện điểm yếu của chính mình** rồi cải thiện lặp đi lặp lại. Nói cách khác, agent biết tìm thông tin, nhưng chưa thật sự biết **học cách nghiên cứu tốt hơn qua mỗi vòng**.\n\nAREX hướng đến một **agent tự cải tiến đệ quy**. Thay vì chỉ trả lời xong là kết thúc, agent có thể:\n\nĐiểm đáng chú ý nằm ở khái niệm **recursively self-improving agent** cho bài toán research. Thay vì tối ưu một pipeline tĩnh, paper nhấn mạnh cơ chế để agent **tự sửa chính quy trình suy luận và thu thập thông tin**. Đây là một bước gần hơn tới agent “biết làm việc” chứ không chỉ “biết trả lời”.\n\nPhần lớn cộng đồng hiện tập trung vào huấn luyện/hậu huấn luyện mô hình trên stack NVIDIA CUDA. Điều này tạo ra phụ thuộc lớn vào một hệ sinh thái phần cứng duy nhất. Bài toán ở đây là: **liệu có thể post-train các mô hình lớn theo kiểu full-parameter trên hạ tầng Ascend không?**\n\nSLAI T-Rex trình bày quy trình **full-parameter post-training** cho họ mô hình DeepSeek-V4 trên **Ascend SuperPOD**, tức là chứng minh tính khả thi của việc tinh chỉnh quy mô lớn ngoài hệ NVIDIA phổ biến.\n\nĐiểm mới không nhất thiết nằm ở kiến trúc model, mà ở **hạ tầng và kỹ thuật huấn luyện thực dụng**:\n\nLLM cho giáo dục thường gặp vấn đề: trả lời nghe có vẻ đúng nhưng **không bám sát chương trình học**, cấp lớp, hay mối quan hệ tiên quyết giữa các kiến thức. Giáo dục K-12 đòi hỏi tính **chuẩn hóa theo curriculum** rất cao.\n\nPaper xây dựng một **knowledge graph căn chỉnh theo chương trình K-12**", "url": "https://wpnews.pro/news/top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26", "canonical_source": "https://dev.to/y_hnhnhan_2f26de65ffcc4/top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26-2h2a", "published_at": "2026-07-26 12:01:32+00:00", "updated_at": "2026-07-26 12:30:06.375137+00:00", "lang": "en", "topics": ["artificial-intelligence", "large-language-models", "ai-agents", "ai-research", "ai-infrastructure"], "entities": ["Hugging Face", "AREX", "SLAI T-Rex", "DeepSeek-V4", "Ascend SuperPOD", "NVIDIA CUDA"], "alternates": {"html": "https://wpnews.pro/news/top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26", "markdown": "https://wpnews.pro/news/top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26.md", "text": "https://wpnews.pro/news/top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26.txt", "jsonld": "https://wpnews.pro/news/top-ai-papers-on-hugging-face-2026-07-26.jsonld"}}