6G网络中联合OFDM波形设计与RIS配置的优化算法：从凸松弛到基础模型
综述联合OFDM-RIS优化四类方法，ML推理快且达95-99%谱效，但缺标准基准与跨论文比较。
基于结构化自回归建模的长期交通仿真
提出RosettaSim框架，利用LLM实现长期交通仿真，并引入RTE评估方法，在WOSAC上达到SOTA。
思考先行：基于战略规划与自我批评的鲁棒零样本组合图像检索
提出PEC-CIR框架，通过规划-执行-批评多阶段推理构建查询，提升零样本组合图像检索的鲁棒性。
BlockPilot：面向基于扩散的投机解码的实例自适应策略学习
BlockPilot基于预填充表征预测最优块大小，适应样本差异，实现扩散式投机解码高效加速。
顺序稀疏高斯过程分位数回归
利用拉普拉斯近似和自适应机制，高效处理计算挑战并提升预测不确定性量化。
通过梯度反转和变分信息瓶颈缓解语音欺骗检测中的语言偏差
本文提出语言不变欺骗检测框架，利用梯度反转和变分信息瓶颈缓解语言偏差，EER相对降低36.2%。
CLExEval：一种人机协作的LLM临床推理定性评估框架
CLExEval框架揭示LLM临床推理存在冗长偏差、隐藏知识悖论等失败模式，且LLM自评不可靠，需专家验证。
具身CAD：基于求解器的LLM智能体用于参数化B-Rep装配建模
利用求解器反馈驱动LLM智能体迭代执行动作，实现高可执行率的参数化B-Rep装配建模。
合规门：面向受监管行业的分类器门控多层次LLM路由推理
提出推理前分类路由架构，实现合规与低成本，延迟降39%，成本省33-52%，分类准确率99.2%。
中文标题：代理构思：面向科学构思代理的样本高效代理轨迹合成
提出Agentic-Ideation框架，采用Oracle引导策略高效合成轨迹并训练代理LLM，质量提升11.91%，样本效率提升10倍以上。
Fleet：少量样本实现高效AI生成图像检测
Fleet框架通过动态少量样本适应，将新型AI图像检测性能从20.4%提升至73.1%。
从无混合的格劳伯轨迹学习高斯图模型
提出从单条格劳伯轨迹学习高斯图模型的多项式算法，无需混合时间，通过局部边测试和稳健估计保证准确性。
TDGT: 支持自适应GPU加速贝叶斯混合模型、扩散模型和潜在空间生成建模的表格数据生成工具包
TDGT是集自适应贝叶斯混合、VAE混合及GPU加速于一体的web工具，通过多维度评估实现高保真合成与隐私保护。
CasaMaestro：用于房屋级三维重建的多视角全景图
CasaMaestro仅需20-50张多视角全景图，直接预测深度与位姿，实现全屋快速三维重建。
面向跨基准医学问答的临床结构化等级门控LoRA
BiRG-LoRA在医学问答四个基准上平均准确率69.31%，超越MoELoRA，参数减少28.1%。
AI辅助研究中的校准转向：证据许可主张的概念与方法框架
AI辅助研究需校准证据，提出五算子框架，核心原则：无许可不主张、验证不决定主张级别、自动化加剧校准需求。
层级化三维场景图构建与基于信念的语义导航规划
在线构建层级化场景图，基于信念规划进行有限步长估计，实现全局语义导航，长距离场景下成功率提升9.4%。
Team MKC在CLPsych 2026：通过社交媒体时间线动态捕捉与刻画心理健康变化
提出基于LLM的流水线，对社交媒体帖子序列进行心理健康分析，实现帖子级与用户级时间建模。
Delta-JEPA：通过潜在差异解码学习对动作敏感的世界模型
Delta-JEPA用潜在差异解码监督动作，防止表示塌缩，学习动作敏感世界模型，提升连续控制规划性能。
通过语言与符号表征之间的模态切换进行空间推理
研究将文本空间故事转为几何模态（如网格），使LLM性能提升42%，并提出基于可信度与复杂度的模态切换度量。
修正RVL-CDIP：量化错误与训练-测试重叠
发现12%标签错误和35%训练-测试重叠；错误修复提升准确率，错误校正数据改善分布外泛化（最高提升14%）。
面向灵活、自然、高效的对话式说话人脸生成交互
InterTalk框架实现多参与者实时对话人脸生成，灵活自然，达30 FPS。
Transformer作为贝叶斯上下文实验者：平滑自适应的高效ATE估计
提出贝叶斯上下文实验者，用Transformer模仿后验分配，实现平滑自适应的高效ATE估计。
ISM：面向持续数学推理的自我改进策略记忆
ISM通过自进化策略记忆库，不更新参数即提升持续数学推理，效果显著优于基线。
构建用于训练和评估儿童阅读的ASR系统
针对班巴拉语儿童阅读，开源ASR系统最佳模型将词错误率降至0.22，字符错误率降至0.08，10岁以下儿童为主要误差来源。
大语言模型浮点错误分类基准测试
提出InterFLOPBench基准，测试14个模型在6类浮点错误上的分类性能，最新模型F1>0.88，不同类型误差表现差异显著。
CryoACE：面向原子的冷冻电镜精确自动建模框架
CryoACE原子中心框架，从密度图精确重建原子结构，静态动态均优于现有方法。
FinPersona-Bench：自主金融智能体纵向心理稳定性基准
提出FinPersona-Bench评估LLM金融智能体指令随时间衰退现象，发现保守与激进代理需差异化干预。
AutoTrainess：教会语言模型自主改进语言模型
AutoTrainess通过将人类经验外化为接口和规则，引导语言模型自主完成训练迭代，在PostTrainBench上超越纯CLI基线。
重新审视体积假说
研究显示，训练数据增大时，梯度学习泛化优势减弱，解决了体积假说的实验矛盾。
HistoriQA-第三共和国：面向历史研究的多跳问答语料库——法国第三共和国（1870-1940）议会辩论
基于法国第三共和国议会辩论和报纸构建的多跳历史问答数据集（1782题），支持跨源综合与时序推理，用于评估检索增强与大语言模型。
血管勿损：面向血管图像翻译的结构保持平均流方法
提出结构保持平均流框架，通过拓扑不变传输与正交约束实现血管图像翻译，PSNR分别达24.96dB和24.83dB。
基于双重语义嵌入的大型语言模型鲁棒文本水印
提出DEW语义水印，通过双重嵌入增强鲁棒性，抵抗释义和翻译，保持文本质量，实现可靠AI部署。
Horizon3D：面向自动驾驶远距离3D感知的稀疏雷达-相机融合
提出稀疏雷达-相机融合框架，结合高斯原语实现远距离3D检测，在TruckScenes上NDS提升3.0、mAP提升1.6，达SOTA。
锚定现实：突破化妆迁移中的伪目标天花板
提出ART两阶段框架，第二阶段以真实参考为锚点，通过可微循环重建，突破伪目标局限，实现高保真化妆迁移，并发布2K数据集MF2K。
WaterGen：水下图像生成中场景与介质的解耦
提出解耦场景与介质的WaterGen方法，生成大规模真实多样水下图像，提升下游任务性能。
雅可比化身：从单目视频中重建时间一致性的半刚性化身
利用神经雅可比场和自监督学习，通过约束泊松求解器及正则化，从单目视频重建时间一致、几何可靠的半刚性化身。
多视角透视：通过选择性神经元进行参数高效微调以实现一致的放射学报告生成
提出View-PNDF框架，通过选择性神经元实现参数高效微调，提升多视角放射学报告生成的一致性与质量。
小米GUI-0技术报告
提出真实设备闭环多模态GUI代理，混合架构与三阶段训练，显著提升执行稳定性与异常识别。
STEB：风格文本嵌入基准
STEB是首个标准化风格嵌入评估的开源基准，含96数据集7语言，显示语义嵌入不适用于风格任务，且无通用最优方法。
谁来决定情绪的意义？情感主权作为测量局限性的认知后果
情绪感知AI存在认知差距，个体情绪意义的最终解释权应归于体验主体，即情感主权规范。
ReGRPO：面向工具使用智能体的反射增强策略优化
ReGRPO通过反思三元组联合优化反射与纠正动作，在多工具任务中超越强基线，取得最佳性能。
基于流匹配的概率反演
将AI流匹配技术用于地震概率反演，通过简单模型和OpenFWI数据集验证其有效性。
超越对话的心智理论与说服：评估LLMs通过规划与行动诱导信念状态的能力
GPT-5在非对话规划心智理论任务中成功率80%，超越人类但不够稳健；模型诱导真实信念优于错误信念。
中文标题：基于平滑安全结构化策略组合的安全在线学习
中文摘要：AutoSafe通过结构化安全监控实现平滑风险依赖的安全行为过渡，在连续控制中兼顾安全与学习平滑性，并获物理实验验证。
世界模型崩溃的相变现象
长时域语言智能体世界模型在临界边界处突现相变式崩溃，状态保真度先于动作失效，构成可测量瓶颈。
大型电动汽车车队的智能充电：独立多智能体强化学习方法
比较上下文组合臂与策略梯度两种独立多智能体强化学习方法，在动态电价下优化电动汽车分散充电性能。
看见不等于共享：一些视觉-语言模型在不对称对话中高估共同基础
VLM高估共同基础，将地图内容误认为已共享理解，而非通过对话历史跟踪建立。
SkillSpotter：第一人称-第三人称视频中基于姿态感知的多视角熟练动作检测与评分
SkillSpotter通过姿态感知多视角架构，将熟练动作检测与评分mAP提升76%，平衡准确率达60.40%。
Patch-PODiff-ViT：基于分块POD的结构化潜在扩散用于超分辨率与不确定性量化
提出Patch-PODiff-ViT，用分块POD构建结构化潜在扩散，实现高效超分辨率与可解释不确定性量化，参数少、重建强、不确定性校准好。