从单语到多语：评估Mamba在南非语言语音识别中的应用
Mamba在单语ASR中与Conformer精度相当但资源更省；多语训练提升性能，语言嵌入增强跨语料鲁棒性。
FaithMed：训练大语言模型实现可信的循证医学推理
提出FaithMed框架，用步骤级奖励与优势分组强化学习，提升医学LLM推理忠实度，平均提高9%任务成功率。
《迷魂记》之迷魂记：通过预测性AI替身重建电影理想
仅用2.78%原帧AI重建《迷魂记》，73.1%帧可识别，揭示电影规范压缩于模型，引发真实性疑虑。
编码智能体强化学习中的部署基础设施税
四种执行底座对比：冷启动延迟差110倍，工时差1.8倍，应优化底座作为训练系统部分。
Ink3D：通过视频生成模型雕琢具有极其复杂纹理的3D资产
利用大规模视频生成模型，解耦几何与纹理合成，生成极复杂且忠实于参考的纹理。
SemHash-LLM：一种用于文档去重的多粒度语义哈希框架
提出多粒度语义哈希框架，融合多种哈希与LLM裁决，实现高效去重，神经验证成本低于1%。
监督式政治立场标度架构比较
本文整合文本标度方法，探究联合预测能否提升性能及分类与回归间是否存在中间地带。
OPINE-World: 基于本体错误优先的交互式探索的程序化世界建模
OPINE-World在线学习对象中心程序化世界模型，以本体错误引导探索，在ARC-AGI-3上无需训练解决20/25游戏，效率78.4。
几何感知的R结构科尔莫戈罗夫-阿诺德网络
融合R函数与KAN的几何感知网络，编码几何约束，测试RMSE降低67%，提升可解释性。
感知-推理：解耦感知与推理实现细粒度视觉推理
提出解耦感知与推理的P2R框架及交替强化学习策略，显著提升细粒度视觉推理性能。
中文标题：论生物医学领域中剪枝混合专家模型的效用与事实可靠性
中文摘要：适度剪枝可保持领域内效用与可靠性，极端剪枝增加幻觉风险，跨领域时两者快速下降。
用于噪声K空间域MRI重建的高维嵌入先验
提出高维K空间嵌入框架，提升扩散模型在噪声MRI重建中的表现，尤擅高噪声场景。
呈现差异以校准MLLM生成图像描述的感知可靠性
通过呈现多个MLLM响应差异，盲人用户识别不可靠描述能力提升4.9倍，14/15用户更偏好此方式。
参数高尔夫：什么真正有效？
资源受限下分析84种优化技术，多数贡献微小，仅少数方法降低13.6% BPB。
属性提示的核哈希用于无监督数据高效跨模态检索
提出APKH方法，利用属性先验和核映射构建紧凑汉明空间，解决数据有限下的过拟合与泛化问题。
3D点云世界模型：点云补全实现更精确的动态学习
提出3DPWM，先补全部分点云再学习动作条件动态，实现长时域可靠预测与规划迁移。
令牌几何
提出Ember优化器，利用令牌梯度几何特性，以O(V+D)显存替代Adam，提升预训练/微调/RL效果，并发现令牌优化轨迹为简单1D射线。
运动中的世界：基于单目视频的生成式动态高斯重建
提出从单目视频生成动态3D高斯表征的方法，纠正伪影、填补缺失，实现高质量4D重建与泛化。
安全自适应云修复：神经符号世界模型验证LLM生成恢复计划
PASE用LLM生成恢复计划，神经符号世界模型验证，DRL优化提示，恢复时间减少40%。
联邦学习中应对类别不平衡的类别分组归一化动量与加速超参数探索方法
FedCGNM通过分组归一化动量平衡梯度并降噪，联合XAB超参数探索，提升小规模联邦长尾分类性能。
重新思考语音-LLM集成用于ASR：通过交错实现有效的语音-文本联合训练
提出JSTIP交错预训练，在ASR中提升实体识别，减少模态差距，保留LLM先验。
AI交通科学家自主发现交通规律
TrafficSci系统自主发现交通规律，重现已知规律并揭示城市驾驶行为的新时间记忆尺度。
面向两人零和不完美信息博弈中的策略表示学习
提出创建策略数据集、学习表示及下游任务评估方法，在扑克游戏中验证了有用行为表示的存在。
超越怀疑：用适应性教学警惕框架评估LLMs的教学意图推理
提出APV框架，提升LLMs教学意图推理，与人类判断高度相关（r=0.958），稳健处理自然数据。
DRL-CLBA：基于DDPG强化学习的语音分类干净标签后门攻击
提出利用DDPG强化学习和音频隐写的干净标签后门攻击，实现高成功率并绕过防御。
基于学习机载风估计的小型四旋翼飞行器风感知强化学习控制（模拟大气湍流）
两阶段学习管道：先风估计后RL控制，使四旋翼轨迹误差降低48%，强风中优雅退化。
自信扩展：为自适应测试时缩放校准大语言模型的置信度
提出C3RL算法校准LLM置信度，基于此的CAS自适应测试时缩放，节省推理预算12.33倍且性能更优。
别让收益衰减：剖析强化学习中的策略梯度权重
提出FADE方法，自适应优势函数加速训练并平衡准确性与多样性，优于静态基线。
揭示拜占庭鲁棒性下隐私对泛化的非单调效应
隐私对拜占庭鲁棒分布式学习泛化误差影响非单调：强隐私降低误差，弱隐私则增加。
中文标题：空间支撑至关重要：面向降雨场重建的几何感知图融合
中文摘要：提出几何感知多支撑图网络，融合点、线、网格观测重建降雨场，RMSE降低23.2%，优于基线。
DiPS：面向高风险说服场景的对话策略选择
提出DiPS框架，用Q-learning动态选择说服策略，在火灾逃生场景中比零样本LLM和RAG方法更有效。
KV缓存压缩的风险
揭示缓存压缩的极小风险与内在可压缩性关系，提供理论指导设计原则，实现最优风险。
认知护目镜：通过梯度编辑诱导认知框架的预训练模块
Goggles模块在微调时编辑梯度，使模型将文档内容视为虚构（91%准确率），同时保持性能，且框架可迁移。
在无原始心电图回放的持续心电部署中区分专家保留与自主源推断
无回放持续心电部署中，冻结特征与独立专家可保留性能，但自主源推断仍是主要瓶颈。
Human-Centric Transferable Tactile Pre-Training for Dexterous Robotic Manipulation
ForAug: 通过受控图像组合缓解图像分类中的偏见
ForAug通过分解并重组图像前景与背景，控制对象位置、尺度和背景，打破偏见，在ImageNet上准确率提升最高达6%，分布偏移基准提升19%。
生成内容丰富化
提出生成内容丰富化方法，通过图卷积网络和对抗框架丰富场景图，生成语义更丰富、结构连贯的视觉内容。
ProWAFT: 一种面向FPGA CNN加速器的工作负载感知动态容错ROMA-LPD实例
通过部分重构选择性应用三模冗余，优化延迟、能耗与可靠性，实现低成本动态容错。
多头递归记忆智能体
提出多头分区记忆框架MHM-LRU，解决长上下文递归记忆的覆盖瓶颈，显著提升保留率与精度。
COMFYCLAW：面向图像生成工作流的自进化技能驾驭系统
COMFYCLAW通过图编辑与区域视觉语言模型验证器进化技能库，在六种代理配置中均获最佳图像生成评分。
通用专家覆盖修剪稀疏混合专家语言模型
提出覆盖感知修剪法，用通用语料保留各语料高效专家，提升多模型准确率并降低困惑度。
推理的几何特征：任务难度的谱视角
提出有效维度d_rho衡量CoT轨迹复杂度，平坦谱对应更难任务；运动特征可早停预测正确性。
生成更多数据何时有用？合成数据扩展中固定源合成与源扩展的区分
分离固定源合成与源扩展，发现后者在大预算下更优，前者有界。
面向机器人规划的结构化4D潜在预测模型
提出结构化4D潜在预测模型，预测3D场景演变，实现强一致性与多视图连贯，在复杂机器人操作中表现优异。
认证世界模型用作感知时钟：主动感知中的漂移感知截止期限
将模型有效期限转化为漂移感知时钟，在部署中减少异常违规，优于传统调度。
结构化数据的进化特征工程
EFE利用LLM进化自动发现结构数据预处理变换，提升时间序列和表格预测精度与可解释性。
一次学习，随处编辑：扩散模型的视觉方向迁移
ViDiT从图像编辑对中学习连续视觉方向，无需微调即可零样本地应用于任意图像，实现精细解耦的属性编辑控制。
关于偏好对齐生成中引导向量的局限性
研究揭示引导向量在偏好对齐中的局限：特征表达不均、任务迁移降级、多向量组合性能下降且需调参。
中文标题
将证据分为公共和私有子集，实现信息不对称，使智能体持有独有知识，通过协商降低误差相关，提升预测准确性12-18%。
自回归图像生成的连续推测解码
提出连续推测解码加速视觉自回归模型，解决低接受率和分布难解析问题，实现2倍以上加速且保持图像质量。