RAFT：面向故障排查智能体的有状态检索增强框架
RAFT将历史案例抽象为时间线条目链，按条目级检索，显著提升多阶段排查的案例命中率。
面向边缘洪水分割的跨架构基础模型蒸馏
3亿参数洪水教师蒸馏为70万参数边缘学生，伪标签扩增，INT8部署5.57ms、14MB内存。
面向农业领域的模型无关与语言无关语音流程改进
提出模型无关语音流程，结合音频增强、说话人分离与农业词典纠错，多说话人场景错误率最多降42%。
小校准预算下的跨用户表面肌电编码器个性化
小预算下全微调最准；免梯度原型法无需优化器，保留全微调的52%–78%收益，支持佩戴时个性化。
重排序前请三思：面向文本重排序的多视角证据与推理融合
提出MERIT-Rank，融合多视角推理轨迹与联合重排序，渐进优化训练，显著提升重排序鲁棒性。
位置无需代价，组合并非如此：拉丁方作为异构序列混合器堆栈的可证明平衡构造
拉丁方编排异构序列混合器：位置影响仅0.16%，同质化惩罚达1.68%，大规模升至2.63%。
扩散模型中置信度的局限
离散扩散按置信度选位写入，但位置常依赖，逐位置分布无法匹配联合分布；合成任务偏差达噪声底线29倍，单样本指标仍1.0
面向超低场儿科神经影像的层级伪影先验建模双流调控重建与分割网络
提出双流3D U-Net统一框架：先增强重建再分割，伪影图预测评分，配准传播标签，兼顾三项任务。
面向编码智能体的 Harness 设计实证研究
固定执行循环，变化规划、动作空间与上下文管理，实证发现各组件效果取决于模型能力与上下文预算。
通过边界感知数据增强提升离线强化学习的泛化性与鲁棒性
提出边界感知数据增强BADA，利用邻近状态构建插值边界生成保持分布的数据，提升离线RL泛化与鲁棒性。
AI应促进大规模民主审议
AI应促进大规模民主审议，降低参与门槛并保留人类自主；赋权、尊重、包容、辅助而非替代，警惕迎合偏见。
SAGG：面向异构损坏下鲁棒多模态学习的样本自适应梯度门控
提出样本自适应梯度门控SAGG，用样本级在线质量测试二元保留/丢弃梯度，消除异构损坏批级偏差，鲁棒收敛。
不要遮蔽环境：观测监督改变智能体在强化学习下的探索方式
ActObs 在 SFT 中额外监督观测 token，保留后果预测能力，使 RL 探索更充分，提升 pass@k 与跨域泛化。
DocAttriBench：文档视觉问答中答案溯源基准测试
提出MAPPET，构建元素级溯源基准DAB，含23.7万文档、29.6万问答对；模型定位支撑元素仍失败。
直播视频中的产品定位理解
提出GPUB直播产品理解基准（3000实例、3.1万商品），并发布UniPro模型提升GPrU性能。
银器金匠印记自动检索
提出银器金匠印记检索，融合定位与度量学习；最佳mAP62.63%、Top-1 73.74%，自监督与定位最关键。
8GB消费级GPU上，3B以下的开放语言模型在零样本作文评分中能走多远？
3B以下开源模型零样本作文评分最佳QWK仅0.388，远低于人工上限，仅宜作人工监督的形成性反馈。
面向文本、知识图谱与超图原生 Transformer 建模的标记关联结构
提出标记关联结构LIS，统一文本、知识图谱与超图的原生Transformer建模，并引入角色/关系感知注意力。
RawSLAM：基于线性辐射的在线HDR高斯SLAM
首个在线HDR高斯SLAM，直接基于16位线性辐射图像跟踪建图，优于MonoGS并可迁移。
代码即审计员：通过法规到代码实现可执行的合规推理
将法规转为可执行代码与清单，动态生成正反问题引导证据推理，实现可溯源、准确的自动化合规审查。
EviRec：面向双重冷启动POI推荐的持续证据学习
提出EviRec持续证据学习框架，为每个候选POI分别评估历史证据可信度，显著提升双重冷启动推荐效果。
REACT：面向实时事件驱动时间感知的全脉冲状态空间模型
REACT为全脉冲状态空间模型，逐事件处理原始事件流，无需时间累积，TTC估计延迟仅4.6毫秒且精度领先。
GAVEL：面向可验证且高效的长时程LLM任务规划的图世界模型
GAVEL构建图世界模型验证并修复LLM长时程规划，仅在需语义推理时重规划，大幅提升单/多任务成功率并降低搜索成本。
并非所有节点都生而平等：面向稳定GNN评估的同质性感知分层
提出同质性感知分层法，以节点同质性为主、类别为辅划分数据，显著提升GNN评估稳定性。
GeLaCo：一种层压缩的进化方法
GeLaCo：基于进化的层坍缩LLM压缩，支持单/多目标搜索，性能超越现有方法。
MeshKV：面向可扩展Transformer解码加速器的片上网络KV缓存架构
以NoC数据流传输KV块，交织分散热点、组播去重、预取重叠，互连流量降58%，带宽利用率升2.1倍。
ZeroHAT：行为条件化的零样本人类活动轨迹生成
ZeroHAT迁移源域行为并结合目标域公开上下文，零样本生成目标区域活动轨迹，十城实验下游效用达最强基线4.5–6.4倍。
低资源多语言语音到文本翻译的自动梯度驱动参数共享
提出梯度驱动的自动逐层参数共享方法，缓解低资源多语言语音翻译中的表示冲突，四个语对翻译质量持续提升。
基于生成式 AI 层实现端到端视频流媒体管线的感知精炼
以生成式层自适应退化并重建非关注区域，比特率最多降低 29.4%，背景质量更优、前景比特级保真。
PAPC：AI中介工作流中隐私传播外部性的平台调解机制
PAPC在共享状态更新前拦截信息流动事件，按策略、拓扑与内容处置，消除原始值泄露且不损任务完成。
FunArt：从生成式3D潜变量中解码功能结构与关节运动
FunArt利用生成式3D潜变量，从单次静态RGB-D观测构建铰接功能场景图，分割可动/功能部件并估计运动学，性能领先。
ERCPMP-Gx：用于结直肠息肉病形态学、组织病理学与基因组学表征的内镜图像与视频数据集
结直肠息肉病内镜图像视频数据集ERCPMP-Gx：含160张图像，八成病例为遗传性息肉病综合征，附病理与基因信息，支持AI分类。
训练神经网络以逼近密集多发射器定位中的最优贝叶斯估计器
用合成帧训练神经网络，逼近密集发射器定位的最优贝叶斯估计器，为高通量、大视场、超高时空分辨率SMLM提供依据。
SplashSplat：从真实世界多视角视频重建飞溅液体
提出20场景真实多视角飞溅液体基准与SplashSplat，优于动态高斯泼溅，支持插值与风格迁移。
AR公平元模型：公平度量的结构化框架
提出AR公平元模型，基于Tiles框架统一表示、比较与评估多种公平度量，并开源实现。
面向多跳推理的亲属关系数据基准
提出KinshipQA，覆盖七种亲属体系、最多六跳；文化分类致准确率降40.9%，深跳仅10.6%。
PROVIA：面向第一人称视频在线错误检测的流程状态跟踪
PROVIA 用事实状态与已接受进度双记录跟踪流程状态，将逐帧错误概率转为告警，在完整试验中实现第一人称视频在线错误检测，性能领先。
源自开放科学文献的大规模视觉-语言数据集，推进生物医学通用人工智能
Biomedica：源自PMC开放获取的600万文献、2400万图文对数据集，推动生物医学通用AI。
基于有限元预训练潜在动力学的稀疏观测地震场地反应预测
提出FLARE-T，以有限元预训练潜在动力学结合稀疏记录校准，提升多深度地震场地反应预测精度。
使用相同前向映射的自编码器的精确重建界
研究同一前向映射自编码器，导出最小均匀重建导数误差精确界，并用激光雷达森林扫描验证；增一隐藏维误差极低。
常数步长下非线性双时间尺度随机逼近的偏差
研究常数步长下非线性双时间尺度随机逼近，界定两迭代的均方误差与偏差为 O(α+β²/α²) 并证其紧，揭示非线性特有的有限时间效应。
该病例是否应适配？预测碎片化控制测试时自适应
预测碎片化无需标签或梯度即可预测有害适配，病例级路由显著降低有害编辑并跨域可移植。
基于流量感知校准与攻击轨道不变性的鲁棒共形入侵检测
提出流量感知共形校准与攻击轨道不变表示，实现鲁棒入侵检测精确覆盖，干净准确率降7–14点。
FlowSGS：利用随机插值改进逆成像的流匹配先验
提出FlowSGS，用随机插值与分裂吉布斯采样做流匹配后验采样，提升逆成像性能，并首次处理非线性相位恢复。
面向无数据预测与稀疏数据同化的物理信息血流动力学建模
物理信息血流动力学建模：双视角造影重建3D冠脉血流，压力降误差2.02%，FFR诊断准确率93.8%。
COMPASS：十万规模下的有序聚类路由
提出COMPASS算法求解有序聚类旅行商问题，融合搜索与学习加速，支持10万节点且性能领先。
在道德风险与逆向选择下学习面向公平小农户碳农业的委托—代理合同
用强化学习设计碳农业合同：利润最大化聚合商放大排斥小农户，因MRV成本随规模递减；按面积计费消除差距。
LMEnt：从预训练数据到表征分析语言模型知识的套件
LMEnt 提供实体标注预训练语料、高效实体检索与多检查点模型，用于知识获取、表征和编辑研究。
地表免疫系统：面向未知异常的快速监测
ESIA借鉴生物免疫机制，无需预设类别即可快速定位并识别未知地表异常，助力实时灾害响应与环境监测。
无限制有界契约下的极小极大最优在线契约设计
研究重复契约设计，m种结果下T轮极小极大遗憾达T^{m/(m+1)}，并给出最优学习策略与下界。