双向过程奖励模型
BiPRM通过并行逆向评估与门控融合实现双向过程奖励，仅增0.3%参数，推理延迟5%，性能平均提升10.6%-37.7%。
面向AI原生世界中计算机科学课程的AI韧性评估
提出基于Pareto盈余的AI韧性评估框架，允许学生自由用AI，但减少AI预算或强度造成的评分优势，衡量超越AI基线的能力。
提炼精髓：通过序列截断实现高效推理蒸馏
仅训练前50%的令牌可保留91%性能，减少50%训练时间、内存与算力。
基于储物柜的卡车-无人机路径规划：集成考虑取货、配送和禁飞区
针对集成取货、配送和禁飞区的卡车-无人机路径问题，提出两阶段深度强化学习启发式，有效降低运营成本且计算快速。
MAPE：利用多源对抗扰动消除防御可迁移对抗攻击
提出MAPE方法，通过SAPE和PPSA消除多源对抗扰动，在CIFAR-10和Mini-ImageNet上防御率超95.1%和71.5%。
替代忠实度：开放LLM何时能解释封闭模型？
研究发现开放模型预测忠实度高估归因，白盒信号弱预测因果，机制洞察不自动迁移至封闭模型。
可解释人工智能用于检测和表征B期心力衰竭
可解释AI辅助B期心衰检测，但现有研究忽视性别/种族亚组、评估不足、缺乏外部验证，制约临床推广。
MS-Resampler：面向高效多模态大语言模型的多范围视觉重采样
提出多范围视觉重采样框架，融合局部与全局信息，提升多模态大模型效率，计算开销极小。
CoMet: 面向多模态不确定性估计的上下文与多样性分解
CoMet将多模态不确定性分解为上下文与多样性两项，轻量后验模块高效估计，优于现有方法。
自适应分配测试时计算会怎样？
提出验证器引导的自适应框架，通过PRM动态分配计算，在多个基准上显著提升性能。
一视频一世界：将单目视频转化为物理4D场景
OVOW是首个无需训练的系统，从单目视频重建实例级、可物理模拟的水密4D网格场景。
AI赋能手术室质量保障
利用AI分析手术视频，实现术中质量持续评估与改进，提升手术安全与效果。
ELEVATE：面向可扩展与包容性教育的人本GenAI虚拟导师设计
提出ELEVATE框架，集成本地LLM与3D虚拟形象，实现隐私保护、低成本、多模态交互的包容性虚拟导师。
中文标题：时间保留优于处理：诊断与设计时空单阶段视频检测器
中文摘要：提出TemporalLens诊断框架和YOLO-3D架构，揭示时空模型依赖多帧而堆叠2D模型仅靠单帧，时间深度保留是性能关键（+3.7 mAP）。
InfiniteWeb：面向GUI智能体训练的可扩展Web环境合成
提出InfiniteWeb系统，自动生成大规模功能Web环境用于GUI智能体训练，在OSWorld等基准上显著提升性能。
描绘非洲人工智能鸿沟：基础设施、可及性与能力
非洲AI鸿沟源于基础设施薄弱（渗透率38%，数据中心不足1%）、数据成本高及人力短缺，但本地初创与大学正推动发展。
AdaJEPA：自适应潜在世界模型
AdaJEPA通过闭环自适应更新潜在世界模型，有效应对测试时分布偏移，提升规划成功率。
TRIAGE：智能体强化学习中的角色类型化信用分配
提出角色类型化信用分配框架，通过语义角色分类纠正结果信用的盲点，提升任务成功率并减少环境交互轮次。
FedLAB：面向联邦多模态图基础学习的可追溯语义码本
FedLAB提出可追溯语义码本框架，结合联邦预训练，提升多模态图学习性能7.53%，支持语义追溯。
FairJudge：一种自适应、去偏见且一致的LLM评判系统
FairJudge通过可学习策略和训练范式，实现自适应、去偏见且一致的LLM评判，显著提升性能。
智能体AI增强医生对临床决策的信任
智能体AI显著提升医生信任（治疗计划89.57%偏好），但存在过度依赖错误输出的局限，需临床监督。
Beyond Scalar Rewards: Dense Feedback for LLM Policy Synthesis in Sequential Social Dilemmas
迈向识别音高格里高利圣咏符号的基础模型
设计通用编码并训练共享基础模型，在四个格里高利圣咏数据集上达到新最优。
BLUEX v2：对巴西大学入学考试开放式问题的大语言模型基准测试
BLUEX v2基准测试巴西大学入学开放式问题，评估21个LLM，发现数学推理与图像理解最困难。
AeroVerse-SatAgent：受双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理
受双视觉通路启发，提出无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建与多视角对齐，在复杂环境推理中大幅超越现有模型。
本地信息素网络：具有多尺度突触痕迹、巩固和回放的稀疏局部学习
本文提出一种稀疏局部学习网络，通过信息素加权更新、自适应预算和巩固回放机制，减少任务冲突与遗忘。
动态对比增强4DCT中左心房与左心耳分割的时间训练策略
动态4DCT左房心耳分割：全帧训练早期最佳，生理子集后期相当；时间多样性重要，子集可平衡性能效率。
MediEncoder：高维因果中介分析中的非线性表示学习
提出MediEncoder框架，联合学习协变量与中介表示，实现高维非线性因果中介分析，提升估计精度。
RARE：面向高相似语料的冗余感知检索评估框架
现有评估忽视冗余，RARE通过分解事实和CRRF生成构建真实基准，揭示鲁棒性缺口。
VAMOS++的七维轨迹重建
VAMOS++磁谱仪采用七维轨迹重建方法，利用深度神经网络克服大束斑或扩展靶限制，提升质量分辨率。
使用深度神经网络和部分标记事件分析VAMOS++磁谱仪的原子电荷态和原子序数
深度神经网络仅用少量标记事件，将原子电荷态和原子序数分析时间从数月缩短至数小时，实现标准化、可重复的结果。
边建图边思考：用于增量式3D场景图的异步视觉-语言智能体
提出异步架构，在线建图与语义精化并行，支持查询且语义渐增，性能超越现有方法。
共享的词汇任务表示解释大语言模型中的行为变异性
LLM提示敏感源于共享词汇任务表示，其激活程度解释行为变异，失败因竞争表示稀释信号。
中文标题：倾听言外之意：ASR嵌入与LLM增强语言学的联合学习用于痴呆检测
中文摘要：提出融合Whisper声学特征与LLM语言特征的多模态框架，在痴呆检测数据集上F1达90.14%，优于单一模态。
PRISM: 基于潜在组合一致性的单幅图像反射去除
利用潜在空间线性分离与一致性策略，实现单幅图像反射去除，性能领先。
Localized Conformal Prediction for Image Classification with Vision-Language Models
MV-GEL：语言驱动的网格多视图几何实体定位
提出MV-GEL框架，通过语言驱动选择最佳视图，实现网格上精细几何实体定位，性能大幅提升。
分子扩散模型的无监督热力学：作用-算子语义与可审计自由能读取
提出作用-算子框架使分子扩散模型无监督读取自由能差异，实验误差约1 k_BT。
DSIP：基于扩散模型的多智能体运动规划的无信号交叉口动态协调规划器
提出DSIP框架，用扩散模型实现无信号交叉口连续轨迹优化，显著减少延迟并提高速度。
建模细胞周期感知的单细胞药物扰动响应
提出scCycleMol框架，通过细胞周期监督提升单细胞药物扰动预测，表达与相位准确率显著提高。
多语种刑法法院中大语言模型的过度对齐测量与缓解
提出TF-RefusalBench基准评估多语刑事法律LLM过度对齐，发现abliteration有效缓解。
观点：视觉-语言-动作模型无法被验证执行物理推理
当前评估指标无法区分语义映射与物理推理，性能提升可能源于语义匹配而非真正物理泛化，需设计对照实验验证。
语言统计中的对称性塑造了模型表示的几何结构
语言统计的平移对称性决定模型表示的几何结构，鲁棒性源于潜在变量。
处于稳定性边缘的SGD：大学习率的随机稳定化
SGD的随机性使动态在稳定边缘与稳定区间交替，但自稳定机制确保大学习率下收敛，实验验证其优势。
ALM2Vec：基于大型音频语言模型学习通用音频检索的音频嵌入
ALM2Vec利用大型音频语言模型学习统一音频嵌入，实现指令感知与可控检索，在标准基准上表现优异。
提问语言决定立场：语言条件引发的大模型分析争议政治文件中的意识形态分歧
语言而非内容决定大模型对争议政治文件的立场解读，俄语贬低、乌克兰语认可，模型无中立性。
噪声等变量子神经网络可训练性的相干性定律
噪声下等变电路梯度存活由因果和相干性决定，相干率作为训练定律，读出可见扇区相干性主导可训练性。
基于人工智能的物联网安全服务提供方案
本文提出深度强化学习与联邦学习结合的物联网安全服务框架，选择可靠对象并监控行为，在资源受限设备上有效。
基于组合重要性评分的临界性约束迭代剪枝用于节能脉冲神经网络
提出CQP方法，融合权重幅度与临界性指标，解决剪枝精度丢失问题，90%稀疏度下准确率95.6%，结合时间截断节能73%。
缓解3D掩码自编码器中的位置泄露以实现鲁棒表示学习
提出MPL-MAE缓解位置泄露，通过重校准嵌入与门控接口平衡空间和语义特征。