下面把你提到的几项逐一整理成「论文（Paper）/ 代码（Code）」入口。备注：你写的 “Alpameo” 目前主流官方拼写是 NVIDIA Alpamayo（我按官方名称给链接）。另外 HiStream、Emu2 并非 DeepSeek 出品（HiStream 作者来自 Meta AI/NTU，Emu2 来自 BAAI），但我仍按你的清单提供对应论文与代码。

1) NVIDIA Cosmos（世界模型 / World Foundation Models）

• Paper（Cosmos World Foundation Model Platform）：arXiv 2501.03575 (arXiv)
• Code（Cosmos-Predict 系列）：nvidia-cosmos/cosmos-predict1、nvidia-cosmos/cosmos-predict2.5 (GitHub)
• 官方开发者入口：NVIDIA Cosmos 开发者页面 (NVIDIA Developer)

2) NVIDIA Alpamayo（你写的“Alpameo”，开源自动驾驶模型/仿真/数据）

• Paper（Alpamayo-R1）：arXiv 2511.00088 (arXiv)
• Code（Alpamayo）：NVlabs/alpamayo (GitHub)
• Code（仿真框架 AlpaSim）：NVlabs/alpasim (GitHub)
• 官方发布/说明：NVIDIA Newsroom / Investor PR、开发者入口 (NVIDIA Newsroom)
• 模型权重（可选）：Hugging Face nvidia/Alpamayo-R1-10B (Hugging Face)

3) HiStream（高分辨率视频生成）

• Paper：arXiv 2512.21338 (arXiv)
• Code：arthur-qiu/HiStream (GitHub)

4) DeepSeek mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）

• Paper：arXiv 2512.24880 (arXiv)

• Code（我没找到 DeepSeek 官方仓库；以下为社区实现/复现）：

  • mmprotest/mHC (GitHub)
  • Chenhao-Guan/deepseek-mhc (GitHub)

5) Emu2（BAAI 多模态生成模型）

• Paper：arXiv 2312.13286 (arXiv) （CVPR 2024 版本页面也可用 (CVF Open Access)）
• Code（Emu 系列仓库，含 Emu2）：baaivision/Emu (GitHub)
• 模型权重（可选）：Hugging Face BAAI/Emu2 (Hugging Face)

统一汇总（可直接复制的“地址清单”）

[Cosmos]
Paper: https://arxiv.org/abs/2501.03575
Code:  https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict1
Code:  https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2.5
Info:  https://developer.nvidia.com/cosmos

[Alpamayo (你写的“Alpameo”)]
Paper: https://arxiv.org/abs/2511.00088
Code:  https://github.com/NVlabs/alpamayo
Sim:   https://github.com/NVlabs/alpasim
Info:  https://developer.nvidia.com/drive/alpamayo

[HiStream]
Paper: https://arxiv.org/abs/2512.21338
Code:  https://github.com/arthur-qiu/HiStream

[mHC (DeepSeek)]
Paper: https://arxiv.org/abs/2512.24880
Code:  https://github.com/mmprotest/mHC
Code:  https://github.com/Chenhao-Guan/deepseek-mhc

[Emu2 (BAAI)]
Paper: https://arxiv.org/abs/2312.13286
Code:  https://github.com/baaivision/Emu
Weights: https://huggingface.co/BAAI/Emu2

如果你希望我把这些按研究方向（世界模型/自动驾驶推理VLA/视频生成/连接结构/多模态）再做一版“怎么用、适用场景、训练/推理门槛”的对比表，也可以继续发我你更关心的应用侧重点。