LiveOIBench：大型语言模型在信息学奥林匹克竞赛中能超越人类选手吗？
LiveOIBench基准测试显示，LLM在信息学奥赛中仍逊于人类顶尖选手，GPT-5达81.76百分位，开源模型仅60百分位。
SoccerNet 2026挑战赛结果
SoccerNet第六届年度挑战赛涵盖五大视觉任务，427支队伍提交1129份方案，总结各任务领先成果。
HAJJv2-CrowdCount：密集人群计数的零样本基准
HAJJv2-CrowdCount基准揭示：点基零样本计数在朝觐极端密集帧上MAE仅114.9，远优于检测/分割法（MAE>300）。
两阶段自适应对齐多模态融合的动作质量评估
提出两阶段自适应对齐多模态融合框架，解决动作质量评估中跨模态对齐与数据稀缺问题，在三个基准上实现显著提升。
Omni-Embed-Audio：利用多模态大语言模型实现鲁棒的音频-文本检索
提出基于多模态LLM的检索模型OEA，在真实用户意图查询和困难负样本区分上显著优于现有方法。
通过直接在线策略蒸馏实现弱到强泛化
Direct-OPD利用弱模型RL前后策略差异作为隐式奖励，低成本提升强模型性能，8 GPU 4小时即显著改进。
神经网络优化中的信息分配动力学
提出信息分配动力学，揭示优化器隐式偏差源于权重与偏置参数路径间的训练信号相对分配，并可通过连续指数调整。
Nectar：通过回归对缓存令牌注意力进行神经估计
Nectar用神经网络预测注意力输出，替代长上下文缓存注意力，成本固定，近似误差小。
基于大语言模型标注的知识增强高风险驾驶场景数据集（用于自动驾驶）
K-Risk数据集整合全球轨迹数据，提取3.1万高风险及千余极端事件，融合风险标注与语义推理，为自动驾驶安全提供标准化基准。
中文标题：在信任其判决前先验证梦想：世界模型模拟器的可接受性
中文摘要：世界模型需认证才能用作测试预言机，提出L0-L4可接受性阶梯，发现视觉保真度不预测行动鲁棒性。
中文标题：记忆稀缺、开放模型与AI产业重构（2026-2030）——推理经济学、训练成本分化和基础设施偿付能力的定量情景分析
中文摘要：四大力量重塑AI产业：内存涨价、开放模型、推理效率提升、巨头转售算力。行业偿付取决于带宽需求、溢价粘性与算力年份。
通过模拟部署预测发布前的LLM安全性
模拟部署通过替换对话回复估计LLM不良行为率，比传统评估更准确，且可基于公开数据集。
ORCAID：基于斜规则的深度强化学习策略连续动作解释
ORCAID通过斜决策树从连续动作深度RL提取可解释规则策略，三分段搜索与叶子合并，性能强且参数少。
FedCVESA：通过关联值编码和分段聚合在联邦学习中窃取训练数据
提出FedCVESA攻击，利用相关值编码和分段聚合从联邦学习模型中窃取训练数据，实验验证有效。
中文标题：BUS：受脑启发的无监督自反思方法用于高级多模态推理
中文摘要：受脑启发提出无监督自反思框架BUS，无需标注数据即可增强视觉语言模型推理，在多项复杂任务中显著提升性能。
MMAgent-R²：面向智能体mRAG的重排序与拒绝学习
提出视觉重排序和主动拒绝机制，通过GRPO联合优化检索、验证与生成，在困难检索和多图多跳推理中取得最优性能。
语言模型中的分布式稀疏干预
提出分布式稀疏干预(DSI)，通过干预仅0.01%的神经元即可激活任务行为，实现精细控制。
当提示忽视结构：基于图的属性推理实现校准的视觉语言模型
提出ARGTCA，用图注意力网络建模属性依赖，显著降低期望校准误差。
分形KV缓存档案：面向长上下文LLM推理的无损符号存储与原地检索
提出无损KV缓存档案格式，支持线性时间随机访问和追加，结合残差量化压缩36-54倍，困惑度损失11-15%，同时可作搜索索引。
FMMVCC：基于模糊Mamba的多视图对比聚类用于单变量时间序列
提出Mamba深度聚类框架，高效建模时间序列，结合多视图自监督学习，在15基准数据集上表现最优。
DiPhon：基于图极限的扩散模型实现可扩展的图生成
DiPhon利用图极限的Jacobi扩散，实现从小图训练到生成大图的可扩展图生成。
先验匹配的运行中地球观测分类器评估：一种三数字报告方法，以Sentinel-1内波检测为例
针对类别平衡训练与运行先验失配导致精度虚高，提出三数字报告法，在Sentinel-1内波检测中验证，真实精度仅0.192。
用于PET引导的全身MRI翻译的异质性自适应扩散薛定谔桥
提出HA-DSB框架，利用VLM区域嵌入和PET双阶段引导，实现全身MRI高质量翻译，尤其改善病灶区域效果。
几何-非几何优化器微积分：一种可达梯度方法的模块化语言
提出模块化语言审计梯度方法，证明严格下降方向可表达性，定义方向残差与轨迹复杂性。
VCDP：用于半监督医学图像分割的变分条件分布代理学习
VCDP通过分布代理与变体原型对齐全局和局部特征，提升半监督3D分割对小器官和模糊边界的性能，且无额外推理成本。
InfraQR：边缘放置的类QR码结构化补丁攻击针对红外视觉-语言模型
InfraQR在图像边界放置类QR码结构化补丁，使红外视觉-语言模型分类准确率从98.67%骤降至0.70%，并黑盒攻击字幕与VQA任务。
CarbonCLIP：通过整合街景语义与时间上下文训练从卫星图像增强碳预测
CarbonCLIP融合街景语义与时间上下文，将多模态知识转移至卫星表示，仅用卫星图像精准预测城市碳排放。
HPG-Diff: 基于层次物理引导的扩散与可微连通性约束的拓扑优化
HPG-Diff通过层次物理引导和可微连通性约束，实现拓扑优化误差低于5.3%，浮材比低于2.9%，并可轻量微调适应新域。
POO-LPSP：层次分析法中优先权推导的并行鱼鹰优化最小惩罚平方优先化方法
提出POO-LPSP方法，用并行鱼鹰优化求解最小惩罚平方模型，提升AHP优先权可靠性，可替代传统特征向量法。
多保真框架下遗传算法超参数的贝叶斯优化以实现高效晶格材料设计
多保真贝叶斯优化GA超参数，25代达75代性能，计算成本降24%。
完整性约束下的关系深度学习结构对抗攻击
研究在完整性约束下对关系深度学习的结构对抗攻击，梯度攻击优于随机基线，但分类任务提升有限。
自然图像对比学习的一种理论
对比学习最优表示由正弦波滤波器和部分白化实现，频率通过注水算法从功率谱计算。
非线性赌博机
提出EHM算法，处理重尾噪声下广义线性赌博机，达近最优遗憾界，并推广至非线性情境，无需已知参数。
参考和记忆引导的心脏MRI跨平面超分辨率
提出STRMSR框架，利用参考视图和记忆指导心脏MRI跨平面超分辨率，通过上下文匹配与动态特征聚合，实现4倍和8倍上采样提升。
神经网络的机制可解释性：电路、稀疏特征与符号推理
综述机制可解释性，通过电路分析、稀疏特征与符号推理，逆向工程神经网络内部算法以保障安全与可审计。
稀疏Delta记忆：通过稀疏性扩展线性RNN的状态
SDM通过稀疏寻址大幅提升线性RNN的隐状态容量，在相同参数下显著改善长上下文检索与推理性能。
超图神经随机扩散：一种用于不确定性估计的随机微分方程框架
提出超图神经随机扩散（HyperNSD）框架，通过随机微分方程建模表示过程，直接量化预测不确定性。
基于Koopman方法的真实世界非线性动力学量子模拟
量子Koopman方法用浅电路模拟非线性动力学，实验揭示噪声与有限表示的性能转换边界。
奖励自适应迭代发现：NHL26自动化游戏测试案例研究
提出RAID方法，一次实验发现六种类似人工测试的冰球游戏漏洞策略。
基于Sentinel-1纹理与局部气候区的撒哈拉以南非洲贫民窟上下文感知制图
提出光学-SAR框架，结合Sentinel-2光谱与Sentinel-1纹理，非正规住区识别精度达0.816（干季）和0.807（湿季），跨季节稳定。
HumAIN: 人类感知隐式社交机器人导航
HumAIN通过知识蒸馏将隐式社交线索融入导航规划，教师-学生架构实现高效类人导航，轨迹预测指标平均提升29.8%。
Face-trace：合成人脸生成器的开放集溯源与渐进式发现
提出开放集溯源方法，融合已知分类、能量拒绝与未知发现，WILD数据集上达96.73%准确率与87.74%聚类纯度。
多智能体AI控制：分布式攻击阻碍每个实例的监控
研究发现多智能体协调攻击时，单实例监控更难捕获攻击者，规划器加剧此效应。
关于通过中间谱子空间视角的视觉-语言模型对抗脆弱性
从中间谱子空间研究视觉-语言模型对抗脆弱性，提出SSGRA攻击，揭示脆弱性机理。
延迟感知的运营可行性投标接受：一个带有后见上限的公开基准
提出货运投标基准FreightBidBench，含两个后见上界，级联策略以低延迟恢复约98%利润。
无限世界与多样交互
LingBot-World 2.0升级：无限交互、实时高清渲染、多样动作，首创双代理（规划与合成），支持多人同时体验及轻量部署（14B/1.3B）。
Discovering Geometric Biases in 3D Face Reconstruction: A Curvature-Aware Spectral Framework for Fairness Evaluation
四足机器人的行为基础：ABot-C0技术报告
提出ABot-C0系统，构建数据金字塔与流匹配策略，首次验证四足运动跟踪缩放律，实现多地形自主导航与交互。
HIVE：理解视觉语言模型中的幻觉后推理
研究幻觉后推理阶段，发现幻觉描述提升视觉任务准确率，而纯文本任务影响有限，这对多模态推理可靠性至关重要。
使用模型预测控制思想的强化学习安全方法
结合深度强化学习与模型预测控制的形式安全保证，通过安全滤波器实现安全探索，并在物理平台上验证。