# Top AI Papers on Hugging Face - 2026-07-26 > Source: > Published: 2026-07-26 12:01:32+00:00 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**. Các 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**. AREX hướng đến một **agent tự cải tiến đệ quy**. Thay vì chỉ trả lời xong là kết thúc, agent có thể: Điểm 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”. Phần 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?** SLAI 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. Điểm mới không nhất thiết nằm ở kiến trúc model, mà ở **hạ tầng và kỹ thuật huấn luyện thực dụng**: LLM 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. Paper xây dựng một **knowledge graph căn chỉnh theo chương trình K-12**