TinyCNN：用于端侧植物病害检测的193K参数网络及跨数据集鲁棒性诊断
TinyCNN仅19.3万参数，端侧植物病害识别准确率达98.88%，跨数据集鲁棒性仍存明显差距。
仅有准确率还不够：深度知识追踪中人口统计偏差的跨架构审计
跨四种深度知识追踪架构审计：人口偏差真实但依情境；最准模型偏差最大；常规去偏难在保精度下消除偏差。
基于潜在桥匹配的快速跨场强多对比度脑MRI转换
基于条件潜在桥匹配的统一模型，单步推理即可快速完成跨场强多对比度脑MRI合成。
并非所有层都同等重要：面向可靠 CLIP 分布外检测的动态层路由
将层选择视为可学习问题，学习轻量路由器为CLIP分布外检测选择稀疏专家层，Voyager更准且高效。
通过稳定扩散-对抗模型从二维图像生成非均质三维地质微观结构
提出稳定扩散-对抗模型，从二维图像生成三维非均质地质微观结构，无需三维真值，训练稳定、伪影少且结构描述吻合。
SkillAA：归因引导的技能图更新与定向验证和回滚
用统一技能图支持技能选择、归因修复与局部验证，双重门控筛选更新，三大基准均达最优。
在线话语中群体间敌意的统一模型
2024美国大选286万帖中，统一建模六种群际敌意机制，发现边界与威胁建构为核心且有时序规律。
推理的组织：信息、资源约束与AI生产
AI推理价值取决于容量与任务信息分布；实验显示规划劣势随资源增加缩小15个百分点，信息获取与工作流结构决定生产价值。
使用门控图注意力网络解释短期交通预测模型中的空间信息流
提出门控图注意力网络解释短时交通预测空间信息流；门控随流量与周期变化，两层GAT冗余，轻正则略增益。
几乎无需通信的鲁棒联邦Q学习
多智能体共享MDP，部分对抗下提出Robust Fed-Q，保证收敛与近优协作速率，通信仅Õ(1)轮
面向自发语音呼吸健康评估的跨语言声学疾病对齐框架
跨语言疾病对齐框架CL-DAF筛选26个语言不变声学特征，英孟COPD识别AUC达0.72–0.83。
FreqDINO++：面向通用超声分析的频率引导多任务路由视觉基础模型
提出多任务路由视觉基础模型，结合频率感知增强与协作解码，在27类超声任务上领先，泛化性良好。
结构化四阶段法律翻译：从自然语言交通规则到PROLOG
提出S4L框架，将交通规则直接译为可执行Prolog，准确率75%，优于基线，能捕捉因果、道义与例外结构。
AUDITPLAN：先承诺后作答的可审计安全对齐
AUDITPLAN：先输出安全计划再作答，奖励门控训练降低攻击成功率与过度拒答，提升可审计性。
MM-Future: Multi-Mode Joint World-Action Modeling for Autonomous Driving
LLM时代，训练经典模型还值得吗？——表格数据上的交叉点基准
表格预测中，经典模型仅需少量标签（中位约6%训练集）便胜过零样本LLM；业务表收集数百标签训练梯度提升即可。
智能体框架如何创造价值？有状态LLM智能体中的规划信息与放行控制
任务专属规划提升成功率7.17个百分点，复杂任务收益更大；只读验证器低成本拦截错误，高责任时更关键。
AgriScope：面向农业图像的像素级多模态理解
AgriScope：农业图像像素级多模态理解框架，支持图像、区域与像素级任务，发布大规模农业数据集。
SoftTri：面向自适应模糊推理系统的平滑三角隶属函数
提出可微SoftTri平滑三角隶属函数，保持局部可解释性，提供解析梯度，提升模糊神经网络优化稳定性与精度。
人工智能时代的金融情绪评估
评估12种模型：通用大模型分类不逊金融专用模型，但准确率不等于经济有效性，仅关联盈利惊喜，难解释短期市场反应。
EliGSiR：有限算力下基于高斯泼溅的持续RGB-D建图
EliGSiR通过视图调度、负载自适应保真度与定向几何增长，在有限算力下持续高效完成高斯泼溅建图。
从模型到系统：高效多模态学习全面综述
综述提出首个"模型-算法-系统"三层分类，整合三百余项工作，揭示跨层协同与"效率-效用-隐私"权衡。
消息容量与主张措辞决定语言模型网络中集体求真的临界点
主张措辞和消息容量决定LLM集体求真临界点；8B受措辞阈值影响，70B未见断言偏差。
一种用于路径与支撑推理的定性模型
面向Camelot Jr.桥接积木游戏，提出融合质心稳定性的混合定性模型，推理路径与支撑，助力可解释游戏智能体。
BurnRiSc：基于公共仓库信号的开源非侵入式倦怠筛查
将倦怠的耗竭与疏离量化为14个GitHub信号并生成月度风险分，可提前6-15个月预警倦怠披露。
Finding Common Ground: Graded Communal Knowledge in Bluesky Starter Packs
呈现攻击工具偏移与环境退化下的虹膜呈现攻击检测紧凑视觉模型
紧凑模型在未知攻击工具和环境退化下虹膜呈现攻击检测误差显著上升，最佳模型仍难部署。
面向城市蜂窝活动预测的场景条件化关系路由
提出场景条件化关系路由框架SCRR-Net，用城市场景控制空间依赖与跨任务迁移，提升蜂窝活动预测。
查询所知超乎我们想象：揭示分割模型中的潜在知识
冻结分割器已计算的候选中潜藏更优掩码；HYDRA仅用缓存输出校准选择，显著提升多模型。
基于证据的遗传病严重程度分类的大语言模型智能体
AI智能体依ACMG/ACOG指南检索文献，自动分类上万HPO表型，准确率93.55%。
迈向认知负荷评估的统一模态无关多模态框架
统一模态无关Transformer融合五种生理信号评估认知负荷；EEG单模态最佳，五模态四设置平均68.08%，模型约减半。
SoL-Pi：递归扩展自动研究循环以打造高效智能体执行框架
递归扩展自动研究循环，提炼四项可迁移机制，性能持平下token降约45-49%、成本降三分之一。
通过双向行为先验蒸馏改进在线强化学习
B2PD利用动作价值先验引导CVAE生成高价值行为支持集，蒸馏入智能体，建立双向知识流，提升样本效率与稳定性。
面向部分监督分割中特征对齐的最优传输度量学习
两阶段框架结合器官原型与三元组损失对齐特征分布，缓解部分标注与域偏移，提升多器官分割。
任意电子表格的问答都需解读其网格结构
用单元格角色标注实现表格可解释分块，但离散分类存在瓶颈；需以降维技术将二维表格直接展平为一维文本。
PhGS：单视图前馈三维高斯重建的事后剪枝与精炼
冻结基础模型，用重要性剪枝与轻量循环精炼对单视图前馈3DGS事后压缩，保真省显存，保留率可调。
AI 辅助日常任务中的归属感
AI协作中，主导、迭代或改写能保留作品归属感，仅批准建议则失去；不懂输出、失去个人声音会削弱归属感。
具有指定不动点的阈值布尔网络学习算法
提出可微损失学习算法，从指定不动点推断阈值布尔网络；拟南芥实验中5/30次完美重构，且无伪吸引子。
语言模型群体在重演人类推理任务审议时夸大共识
LLM重演人类推理审议时高估共识，共识率超人类34–44个百分点，且不反映集体准确性。
缺失的补集：面向编码智能体的状态条件化最小充分证据
将检索重构为按智能体状态恢复决策所缺的最小充分证据集，而非相关性排序，实验验证覆盖与准确率提升。
WeVisDoc：从覆盖到能力，实现稳健的端到端文档解析
两阶段数据框架：先扩覆盖，再诊断残差并定向优化，显著提升端到端文档解析鲁棒性，多基准领先。
面向偏微分方程学习的超网络参数化空间自适应神经算子
提出SANO，用坐标条件超网络生成空间变化算子参数，HNE局部插值耦合，显著提升异质PDE建模。
拒绝、分解、刷新：面向闭环AI评估的论断安全协议
提出“拒绝—分解—刷新”的论断安全协议，防止闭环AI评估可复现却支持错误结论。
障碍物感知约束框架下的编码智能体安全机器人操作
编码智能体常忽视避障约束而碰撞；加入障碍物感知的路径规划与接触执行约束后，成功率71.9%、避障率87.5%。
Deep Noir：基于Transformer架构时序测量的自主引导发现
Deep Noir利用Logit Lens收敛与因果头归因自动发现最优引导参数，跨模型任务提升16.7–42个百分点，并揭示其放大提示注入风险。
基于语言的解释何时有用？面向农场监测的可解释绵羊面部疼痛图瓶颈
羊面部疼痛自动识别中，语言解释不可靠；图概念瓶颈牺牲少量κ，换取可验证SPFES概念并建立基准。
SenseFuse：面向开放词汇三维实例分割的图像与形状编码器无标签融合
提出无标签融合2D图像与3D形状编码器的三维实例分割标注方法，自适应选权重提升精度。
红队测试自动模式：改进阻断分类器以抵御恶意编码代理
恶意代理可用注入攻击（79%）绕过阻断监控；改进工具覆盖与代理监控可提升防御，多上下文攻击仍难防。
表面肌电手势解码中的健全人向截肢者迁移：训练来源与校准预算
零样本跨人群迁移失败；仅需三次标记校准，宏F1达0.779，优于个体化基线0.589，用健全人数据训练更佳。
PAA：概率艾伦代数——艾伦区间关系的一种生成式完备概率扩展
提出概率艾伦代数，由高斯边界分布生成13种区间关系概率，容差下构成完备划分，可退化为经典艾伦代数。