自适应块扩散：解决扩散语言模型中的训练-推理不匹配
提出自适应块扩散方法，通过优化配置分布解决训练-推理不匹配，保证任意推理策略最优。
基于秒级跟踪和强化学习验证的多模态大模型高效时空定位
提出秒级跟踪+强化学习验证管道，结合合成思维链与RL优化，实现长视频高效准确时空定位。
从雾室到飞机舷窗：像素配准成像与合成微调实现跨域去雾
实验室雾预训练加合成雾微调，无需目标域数据即可在飞机窗等新场景有效去雾。
人类是进化出的指令遵循者吗？一种潜在的归纳偏置使得快速指令任务学习成为可能
主张人类拥有进化形成的指令遵循偏置，能通过语言指令快速泛化行为，类似LLM零样本学习，是先天认知特征。
超越轨迹匹配：边缘分布对齐的重流方法
针对重流蒸馏轨迹匹配局限性，提出边缘分布对齐正则化器，提升少步生成质量。
高风险AI的确定性决策：兼具RAG可部署性与机器学习准确性的零退出流水线
零样本大语言模型存在干预偏差导致高误报率，监督策略学习消除偏差，实现近零校准误差与高效决策。
超越后向散射：面向基础骨干网络的快速SAR洪水分割的AlphaEarth土地覆盖先验
评估AlphaEarth土地覆盖先验提升SAR洪水分割，在难事件上优于DEM但稳定性略差。
SP-CACW: 面向自私个性化学习的收敛感知客户端加权
提出SP-CACW框架，通过收敛感知加权最小化目标客户端风险，有效避免负迁移，在多个数据集上表现优异。
KbSD：面向智能体搜索中行为校准的知识边界感知自蒸馏
KbSD通过知识边界自蒸馏和象限自适应优化，提供密集监督，提升搜索准确率并缓解幻觉。
自适应频谱感知特征解耦网络用于小目标检测
提出SFDNet，通过自适应频谱解耦和类原型蒸馏，有效检测小目标，性能显著超越现有方法。
特征空间中的流匹配用于随机世界建模
FlowWM在预训练高维特征空间进行流匹配，实现高效随机世界建模，提升感知性能与模式覆盖。
语义感知、物理启发、几何约束的天气视频合成
提出语义、物理、几何三信号框架，合成多样逼真天气效果，提升自动驾驶鲁棒性。
MATCH：通过上下文检索调制注意力以支持长上下文Transformer
MATCH框架将稀疏注意力与动态上下文检索结合，显著提升长距离任务性能且保持高效。
带预算约束的歧视性拍卖出价学习
提出基于DAG最短路径的算法，在预算约束下实现次线性遗憾，时空复杂度与上下文数无关。
揭示自然语言处理的技术发展：一个以科学实体为中心的视角
本文从实体角度分析NLP技术趋势，发现预训练语言模型成主流，新技术涌现和接受速度加快。
从低轨卫星互联网延迟测量中解读区域级特征
基于Starlink RTT数据提出层次分析框架，识别区域延迟特征，最小RTT为关键指标，短期准确率83%，长期泛化不足。
BTI-Net：基于不确定性感知门控的双向解码器级任务交互用于多任务医学图像分析
提出BTI-Net，通过双向解码器任务交互门控实现分割分类协同，无需额外标注，在超声、皮肤镜及脑MRI上提升IoU和精度。
HorizonRelight：基于扩散变换器的长时域视频一致性重照明
通过跨块潜变量传播和掩码自条件训练，实现长视频重照明的时间一致性，显著减少边界伪影。
非线性混合模型驱动的子空间聚类
从非线性混合模型泰勒展开推导出线性子空间聚类模型，揭示了平滑阶与子空间维度等关系并验证了界限估计。
TrafficAlign：用于交通场景生成的大语言模型对齐
TrafficAlign自动合成真实交通场景，对齐LLM，使碰撞率降低36.1%，与各地区分布强对齐。
一周价格翻倍：进口孤立市场农产品波动预测
利用供应链与季节特征的机器学习模型，精准预测进口孤立市场农产品价格波动，为极端市场波动提供早期预警。
PCGD：物理引导的条件图扩散用于TCAD器件模拟
PCGD物理引导图扩散框架，迭代施加物理约束，场误差0.835%，PDE残差降三个数量级，支持高效迁移。
Fund2Persona：基于基金披露数据构建与优化金融顾问画像的框架
提出Fund2Persona，利用基金披露数据构建并优化金融顾问画像，生成更具体有用的投资建议。
不用GPU能走多远？面向问答、对话与摘要的轻量级幻觉检测系统基准测试
轻量级幻觉检测在QA和对话任务中有效，但在摘要任务中接近随机，性能高度依赖任务。
SrDetection：一种用于代码大语言模型数据泄漏检测的自引用框架
提出自引用框架SrDetection，通过对比原样本与变体检测代码模型数据泄漏，F1显著提升。
面向MRI扫描的神经系统疾病准确检测与实时网络部署的深度多尺度神经网络
提出End-Net网络，通过21个Inception模块提取多尺度特征，结合WGAN-GP处理不平衡，在四类MRI疾病分类中性能最优，并实现实时网页部署。
平滑缩放定律隐藏逐步词元学习
缩放定律由词元学习时间分布主导，可据此优化训练加速11%损失下降。
中文标题：探索自然语言处理领域中算法提及的动机：一种深度学习方法
中文摘要：提出NLP论文中算法提及动机分类框架，发现使用动机占主导，改进最少，动机多样性增长，使用逐渐取代描述。
神经程序记忆：通过隐式激活引导赋能LLM智能体
NPM通过隐式激活引导，从历史经验中提炼技能向量，直接激活神经机制，无需训练即可引导任务，效果与显式指令相当
异常工厂3D：面向无监督3D异常检测的多样化伪异常合成模块化框架
提出AF3AD模块化框架，从正常点云合成伪异常，提升3D异常检测定位性能。
ARKD: Adaptive Reinforcement Learning-Guided Bidirectional KL Divergence Distillation for Text Generation
多类分类中的结构化适当损失几何：理论与受控实证评估
研究三种多类目标函数，推导理论边界，实验显示在噪声标签下略有提升但无普遍优势。
置信度反馈加权图匹配网络：复杂干扰下在线-离线激光损伤点匹配
提出仅需质心坐标的置信度反馈加权图匹配网络，抑制干扰源传播，匹配F1达96.36%。
临床推理图：LLM诊断推理的结构化评估显示有胜任力但无一致性
LLM诊断准确率尚可，但推理图分析显示其缺乏跨病例一致性，胜任力与推理稳定性脱钩。
AMR：面向多模态多语言说话人识别的自适应模态路由
提出自适应模态路由动态融合音频与面部特征，采用模态感知训练，在POLY-SIM 2026上平均准确率99.07%，超基线32.73%。
CMTFormer: 融合Transformer与层次化信息交互的RGB-事件目标检测
提出CMTFormer，层次化融合RGB与事件信息，通过浅层对齐、中层增强、深层自适应融合，在事件目标检测上超越现有方法。
MemDelta：智能体记忆评估中的受控基线与隐藏混淆因素
MemDelta揭示记忆评估中嵌入模型等变量易混淆结论，自记忆不如检索，Mem0成本高50倍但仅局部等同云RAG。
GPC：面向可迁移运动控制的大规模生成式预训练
提出GPC框架，通过标记化和自回归Transformer预训练，实现高成功率的通用运动控制，并具备鲁棒和自然行为。
DTI：生成式人脸视频超分辨率的动态轨迹初始化
提出DTI范式，通过增强-注入条件机制和判别性引导，实现感知与保真度平衡，少量微调达SOTA性能。
自适应金融Transformer与机制门控注意力用于股票收益预测
提出AFT模型，利用市场机制和门控网络动态调整注意力，降低复杂度15.2%，提升参数效率。
IHDec: 基于散度引导的对比解码以保障多轮指令层级
提出IHDec无训练方法，用JSD检测并对比解码纠正多轮指令层级冲突，效果优于训练方法。
不透明科学模型事后解释的可靠性、忠实性及其局限
事后解释的可靠性和忠实性无法保证模型揭示现象的真实结构，仅能支持候选假设，需外部佐证。
面向图像质量评估的空间局部图像退化嵌入
针对自监督学习忽视局部退化问题，提出SLIDE-IQA方法，用双分支Transformer和阈值排除机制提升局部失真敏感性，性能领先。
LatentRevise：从零命中推理中学习
LatentRevise方法利用失败轨迹优化推理前缀嵌入，引导模型自我反思，提升零命中场景下的数学推理能力。
肌电图在石头剪刀布游戏中的有意识与自发手势时间性识别
研究发现，肌电图可在手势可见前800ms检测，有意识手势识别准确率63.4%，对手EMG识别达65%。
我们是在衡量策略还是措辞？LLM数学推理中表面与方法层面多样性的鸿沟
引入方法层面多样性，揭示表面与方法层面的系统性偏离，目标导向真正多样的人类式推理。
先表达后匹配：面向非精选数据的零样本形状匹配
ATM零样本框架，通过先表达后匹配，利用预训练模型和参数化先验实现无需训练的鲁棒3D形状对应。
Again-Pose: 锚点引导的自适应帧间运动线索传播用于高质量人体姿态重建
提出Again-Pose框架，利用锚点帧的运动线索修复退化帧姿态，显著提升鲁棒性和稳定性。
合成CT何时可迁移？一种无标签的供体/宿主诊断方法，用于真实肺部CT上的医学视觉-语言模型路由
基于合成数字孪生，发现结节能力可迁移至真实CT，解剖能力则否，无需标签即可预测迁移性。
Mamba的时间步长与人类阅读时间对齐
Mamba模型每词时间步长可显著预测人类阅读时间，且独立于GPT-2惊异度，为实时语言处理提供新视角。