欢迎大家收看《rwkv 社区最新动态》，本期内容收录了 rwkv 社区 2025 年 10 月的最新动态。

10 月动态省流版（TL;DR）

1. RWKV 模型新闻动态

   • RWKV7-G0a3 7.2B 发布
   • RWKV8 ROSA 机制公布

2. RWKV 学术研究动态

   • WKV-sharing embraced random shuffle RWKV high-order modeling for pan-sharpening（基于 RWKV 的图像全色锐化，发表于 CCF A 类会议 NeurIPS 2025）
   • RWKV3D: An RWKV-Based Model with Multiple Training Strategies for Point Cloud Analysis（基于 RWKV 的点云分析，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025）
   • RWKV-PCSSC: Exploring RWKV Model for Point Cloud Semantic Scene Completion（基于 RWKV 的点云语义场景补全，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025）
   • Learning Structural Priors via Laplacian RWKV Diffusion with Light-Effect Dataset for Nighttime Visibility Enhancement（基于 RWKV 的图像增强，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025）
   • Freq-RWKV: Granularity-Aware Spatial-Frequency Synergy via Dual-Domain Recurrent Scanning for Pan-sharpening（基于 RWKV 的遥感图像全色锐化，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025）
   • RS3-RWKV: Leveraging RWKV for Efficient Remote Sensing Semantic Segmentation（基于 RWKV 的图像分割，发表于 JCR Q1 分区期刊 IEEE JSTARS）
   • FS-RWKV: Leveraging Frequency Spatial-Aware RWKV for 3T-to-7T MRI Translation（基于 RWKV 的医学图像转换，发表于 CCF B 类会议 BIBM 2025）
   • GDSR: Global-Detail Integration through Dual-Branch Network with Wavelet Losses for Remote Sensing Image Super-Resolution（基于 RWKV 的图像超分辨率，发表于 CCF B 类期刊 IEEE TGRS）
   • SleepRWKVNet: A multimodal sleep staging network integrating bidirectional interactive RWKV and physiological prior-driven sequence-aware loss（基于 RWKV 的睡眠分期模型，发表于中科院 2 区 期刊 BSPC）
   • Bridging Transformers and RWKV: Towards Efficient Multimodal Video Understanding（使用 RWKV 替代部分 Transformer 层的视频理解模型）

3. RWKV 社区市场活动

   • RWKV 团队受邀参加 YOLO Vision 2025

RWKV 模型新闻动态

RWKV7-G0a3 7.2B 发布

2025 年 10 月 30 日， RWKV7-G0a3 7.2B 推理模型开源发布。它基于 RWKV7-G0a2 7.2B 继续训练高质量数据，显著提升能力。

详细报道：RWKV7-G0a3 7.2B发布：迄今最强RNN，高并发vibe coding

RWKV8 ROSA 机制公布

RWKV 架构作者 PENG Bo 已证实 RWKV8 ROSA 直接可 scale，堆越多越强：

详细报道：

• RWKV7+ROSA用1M参数做40位加减法（纯端对端训练）
• RWKV8 ROSA直接可scale：准备开练小语言模型
• RWKV8多层ROSA：AI自动发明内部语言解决问题
• RWKV8 ROSA训练Demo：世界首个认真的Neurosymbolic模型？
• RWKV-8 ROSA 机制：开启未来之路

RWKV 学术研究动态

WKV-sharing

• 论文名称：WKV-sharing embraced random shuffle RWKV high-order modeling for pan-sharpening
• 论文链接：https://openreview.net/forum?id=gqfQfqDQhx
• 发布日期：2025-10-29

该研究提出一种基于 RWKV 的遥感图像全色锐化新范式 RS-RWKV。为解决 Vision RWKV 中的固定扫描偏差，引入了贝叶斯启发的随机洗牌（Random Shuffle）扫描策略。同时，通过 WKV 共享机制实现高阶建模，有效降低延迟并提升了模型性能，在多个基准测试中表现优越。

文中方法非常出色，发表于 CCF A 类会议 NeurIPS 2025。

RWKV3D

• 论文名称：RWKV3D: An RWKV-Based Model with Multiple Training Strategies for Point Cloud Analysis
• 论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3746027.3755658
• 发布日期：2025-10-27

本文提出一种基于 RWKV 架构的点云分析模型 RWKV3D，通过引入局部特征混合器 (LFM) 和双向多头移位 (BMS) 机制，有效提升了特征提取能力。该模型支持多种训练策略，在点云分类等任务中以更少的计算成本超越了 Transformer 和 Mamba 模型，取得了 SOTA 性能。

文中模型具有极高的精度和效率，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025。

RWKV-PCSSC

• 论文名称：RWKV-PCSSC: Exploring RWKV Model for Point Cloud Semantic Scene Completion
• 论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3746027.3754908
• 发布日期：2025-10-27

该研究提出 RWKV-PCSSC，一个受 RWKV 机制启发的轻量级点云语义场景补全网络。通过创新的 RWKV 种子生成器 (RWKV-SG) 和点反卷积 (RWKV-PD) 模块，该方法在多个数据集上实现了 SOTA 性能，同时显著减少了模型参数量和内存占用。

论文中模型具有强大的性能和效率，发表于 CCF A 类会议

ACM MM 2025。

Learning Structural Priors via Laplacian RWKV Diffusion

• 论文名称：Learning Structural Priors via Laplacian RWKV Diffusion with Light-Effect Dataset for Nighttime Visibility Enhancement
• 论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3746027.3755510
• 发布日期：2025-10-27

该研究提出一种基于 RWKV 与扩散模型的夜间图像增强方法，通过设计的双环路拉普拉斯 RWKV (Lap-RWKV) 提取结构先验，以指导模型同时抑制光效并增强低光区域。作者还构建了首个包含光效的配对夜间数据集 NightLight。

文中模型具有优秀的精度和效率，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025。

Freq-RWKV

• 论文名称：Freq-RWKV: Granularity-Aware Spatial-Frequency Synergy via Dual-Domain Recurrent Scanning for Pan-sharpening
• 论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3746027.3755521
• 发布日期：2025-10-27

本文为解决遥感图像全色锐化问题，首次提出 Freq-RWKV 框架。该框架改进了 RWKV 架构，通过小波引导的双域扫描策略克服其固有的局部一致性缺陷。其 U 形网络协调空间与频率域扫描，实现了从粗到细的特征增强，有效恢复高频细节。

文中模型效果突出，发表于 CCF A 类会议 ACM MM 2025。

RS³-RWKV

• 论文名称：RS³-RWKV: Leveraging RWKV for Efficient Remote Sensing Semantic Segmentation
• 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11214221
• 发布日期：2025-10-22

该研究基于 RWKV 架构提出 RS3-RWKV 框架，用于高分辨率遥感图像语义分割。通过设计的邻近敏感 WKV 注意力 (PS-WKV) 和尺度自适应位移机制 (SA-Shift)，模型有效捕捉了空间连续性和多尺度特征，在提升分割精度的同时保持了计算效率。

文章对遥感图像分割做出了贡献，发表于 JCR Q1 分区期刊 IEEE JSTARS。

FS-RWKV

• 论文名称：FS-RWKV: Leveraging Frequency Spatial-Aware RWKV for 3T-to-7T MRI Translation
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.08951
• 发布日期：2025-10-10

本研究提出基于 RWKV 的 FS-RWKV 框架，用于将低场 3T MRI 图像转换为高场 7T 图像。该模型引入频率空间全向位移 (FSO-Shift) 和结构保真度增强模块 (SFEB)，通过结合小波分解与多域特征融合，有效提升了合成图像的解剖细节与全局对比度，性能优于现有方法。

论文的工作出色，发表于 CCF B 类会议 BIBM 2025。

GDSR

• 论文名称：GDSR: Global-Detail Integration through Dual-Branch Network with Wavelet Losses for Remote Sensing Image Super-Resolution
• 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11192566
• 发布日期：2025-10-06

论文首次将 RWKV 模型应用于遥感图像超分辨率，提出了 GDSR 双分支网络。该网络并行 RWKV 与 CNN 分别捕获全局和局部特征，通过特定模块进行融合，并结合小波损失函数增强细节恢复。实验表明，GDSR 在提升重建质量的同时，计算效率优于现有先进方法。

论文有效提升了重建精度和效率，发表于 CCF B 类期刊 IEEE TGRS。

SleepRWKVNet

• 论文名称：SleepRWKVNet: A multimodal sleep staging network integrating bidirectional interactive RWKV and physiological prior-driven sequence-aware loss
• 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809425012248
• 发布日期：2025-10-30

该研究提出 SleepRWKVNet，一种基于双向交互 RWKV 的多模态睡眠分期网络。模型通过创新的 Bi-IFM 模块高效融合长序列生理信号并解决模态贡献不一致问题，同时引入基于生理先验的序列感知损失函数 PS-Loss，有效缓解类别不平衡，提升了自动睡眠分期的准确性。

论文的工作新颖有效，发表于中科院 2 区 期刊 BSPC

Bridging Transformers and RWKV

• 论文名称：Bridging Transformers and RWKV: Towards Efficient Multimodal Video Understanding
• 论文链接：https://openreview.net/forum?id=kmNqnwA4aV
• 发布日期：2025-10-08

该研究为解决长视频理解的效率瓶颈，提出一种 RWKV-Transformer 混合架构。通过将部分 Transformer 层替换为 RWKV 模块，并利用参数重用和渐进式蒸馏策略，模型在不进行令牌压缩的情况下显著提升了推理吞吐量，同时在多个视频理解基准上保持了与原模型相当甚至更优的性能。

社区市场活动

RWKV 团队受邀参加YOLO Vision 2025

2025 年 10 月 26 日，元始智能受邀参加 YOLO Vision 2025 并分享 RWKV 技术在视觉模型中的应用。

加入 RWKV 社区

欢迎大家加入 RWKV 社区，可以从 RWKV 中文官网了解 RWKV 模型，也可以加入 RWKV 论坛、QQ 频道和 QQ 群聊，一起探讨 RWKV 模型。

• ? RWKV 中文文档：https://www.rwkv.cn
• ? RWKV 论坛：https://community.rwkv.cn/
• ? QQ 频道：https://pd.qq.com/s/9n21eravc | QQ 交流群：224287095
• ? BiliBili 视频教程：https://space.bilibili.com/3546689096910933

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