AMB3R-SLAM：基于分层后端的千米级SLAM
单卡实时单目SLAM，可重建千米级万帧轨迹；分层后端保障一致性，可处理动态场景，轨迹误差降超70%。
当招聘走向智能体中介：双智能体简历筛选中的准入与复现性评估
双智能体筛选提高通过率，但决策双向变化，且其独选案例的复现性较低。
循环神经网络中学习诱导的动力学转变
提出非平衡动力学平均场理论，揭示学习经反馈增强驱动循环网络从混沌转向稳定，并预测训练输出。
词-文档矩阵谱协同聚类的随机SVD近似
词-文档矩阵谱共聚类有两种随机SVD近似；随机投影更稳健，采样法适合稠密矩阵，稀疏文本收益有限，按数据结构选择。
通过快速树搜索实现自我改进
提出SIFT，用大模型裁判和快速树搜索实现样本高效自我改进，低资源超越现有编码自进化方法。
如何引导你的语言流
提出探针引导，用冻结扩散模型内部状态构建引导信号，无需额外前向，刷新扩散语言模型生成与问答表现。
YNU-HPCC 在 SemEval-2025 任务 11：利用多个预测头弥合基于文本的情感识别差距
YNU-HPCC团队在SemEval-2025任务11子任务A用RoBERTa改进输出头，单头优于六头，Google英译数据更佳，官方得分0.44。
PerSeM：用于长时程开放词汇无人机建图的持久语义记忆
提出免训练持久语义记忆PerSeM，通过3D体素聚合与保守细化，提升开放词汇无人机建图的语义精度和时间稳定性。
少即是多：基于多信号后期融合的无图多模态RAG
TrioRAG免图多模态RAG，融合问题、锚图与VLM查询三信号检索，成本更低、快1.6-2.3倍。
基于多模态检索增强生成的科学图像质量评估
提出多模态检索增强生成框架评估科学图像质量，融合文本语义与视觉特征，在SIQA挑战赛理解赛道夺冠。
ParticleSplat：自监督、以对象为中心的潜在粒子泼溅
自监督物体中心法，以前馈3D高斯泼溅将场景分解为潜在粒子，无监督学习对象掩码，支持3D编辑并提升机器人操作。
从参数到行为：大语言模型模型融合综述
综述界定大语言模型融合，划分参数、表示、行为三层次，梳理指标、基准与应用，总结挑战并展望方向。
面向老年护理持续监测的智能鞋垫人体活动识别
智能鞋垫采足底压力与IMU信号，HGB识别坐站走及不稳行走，跨被试宏F1达0.98，支撑老年防跌倒。
仅你可见：评估孤立语言模型实例间的协调
信号游戏测试孤立模型能否仅凭预训练与指令传递隐藏信号；多数协调难，前沿模型近完美且能误导，跨架构更弱。
个性化联邦分层高斯过程：面向异构分布式系统的隐私保护建模
提出pFedHGP，客户端函数分解为共享全局、个性化偏差和局部残差，联邦变分推断保护隐私，分类与空气建模有效。
压缩主动子空间用于可扩展贝叶斯推断
提出压缩主动子空间CAS，以结构化等距嵌入压缩参数后再构建子空间，大幅降低内存，支持大模型贝叶斯推断。
动态系统中的持续企业世界模型发现
智能体在动态企业系统中通过交互持续发现并修正业务规则，构建世界模型以预测动作效果。
基于梯度的数据归因方法中形式重于内容
梯度相似度主要反映答案格式而非任务语义，跨模型规模与训练阶段成立，LESS数据选择亦偏向目标格式。
FCx：一种寻找可行反事实解释的算法
提出FCx算法，用改进VAE与多因子损失生成真实、低成本且可行的反事实解释，并支持硬/软可行性约束。
SimLife：面向长时程人机协作的模式理解
SimLife模拟长期家庭生活，推出长上下文行为模式理解基准，发现现有模型缺乏规则推理，是具身智能体的瓶颈。
从意图到行动：车辆语音指令授权中的LLM安全性基准测试
构建202场景七类决策基准，评估车载语音LLM授权，最高对齐89.1%仍有误执行，需独立执行层。
ScientistTwo：以自主AI开拓人类知识前沿
ScientistTwo是全自主多智能体科研框架，端到端自动完成假设、实验与论文，成果超越人类SOTA。
VideoResearcher：面向长视频理解的自改进工具设计
提出免训练多智能体框架VideoResearcher，自主设计、测试、迭代长视频理解工具，在自改进智能体中达最优并逼近人工设计上限。
Bayesian Optimization with Rich Auxiliary Information via LLMs
思维链熵作为可靠性信号：一项预注册复现研究
复现发现：思维链熵轨迹形态可预测答案正确性，熵降幅度信号随设定而变。
F²DR：面向DeepSearch工作流的细粒度全流程奖励框架
提出F²DR全流程奖励框架，从内容、轨迹、答案评估DeepSearch并构建RM-Bench基准。
GAPrompt++：面向3D视觉模型的多粒度几何感知点云提示
提出GAPrompt++多粒度几何感知提示，以不足2%可训练参数提升3D点云适配，性能超越全量微调。
通过选择性奖励激励改进离线目标条件强化学习
提出RSIQL，在离线轨迹的中间进展状态注入额外奖励以提供更及时监督，无需分层策略，性能具竞争力。
中文标题：机器学习评估炎症生物标志物对老年西班牙裔成年人队列认知障碍的预测价值
老年西班牙裔队列中，贝叶斯模型显示I-309(CCL1)显著提升认知障碍预测，是唯一稳健增量标志物。
SeetaPsych v1.0：面向行为心理测量的开源计算机视觉工具包
SeetaPsych v1.0是开源可扩展计算机视觉工具包，统一提取面部图像与视频中的心理相关信号，涵盖表情、心率、视线等模块。
STAR：面向基于扩散的光场重建的结构感知测试时自适应
首个从焦距堆栈重建光场的测试时自适应框架：冻结扩散先验，为每个光场拟合三个轻量适配器适配其空角结构。
全双工语音模型在被问到时才开口，而非在需要时
全双工语音模型更易被点名和停顿触发，却难因错误事实或危险主动插话，纠正与警告比例也很低。
近因强制：弥合自回归视频生成的长时程鸿沟
针对自回归视频生成的KV驱逐失配，提出近因强制：在注意力上加时步偏置，零开销提升长时程质量。
基于领域知识增强的农业信息神经网络
提出知识增强农业信息神经网络KAINN，融合领域知识，提升农业N2O排放预测精度与可解释性。
基于分层LLM与RAG抽象的原始遥测语义层归纳
分层LLM与RAG框架从原始遥测自动归纳业务语义层：质量50→80+，维护降80%，滤噪74%。
重新规划、修复还是编辑？资源中断下旅行智能体行程修订的统一实证评估
评测三类旅行智能体行程修订：LLM-Z3重规划复合中断成功率最高，分层修复编辑更少、保留更多承诺，计算开销各异。
以采样为代价的搜索：近乎瞬时的潜空间贝叶斯优化
利用球面约束线性模型，实现潜空间贝叶斯优化近乎闭式解，较SOTA提速百倍且性能相当或更优。
抵达还是求解？用检查点交接归因智能体强化学习增益
提出检查点交接评估，无需重训，将RL终点收益拆为REACH与SOLVE，跨基准交互为正。
超越补丁移除：视觉-语言-动作策略中的持续性对抗效应
对抗补丁移除后，VLA策略仍受持续影响；仅36.2%任务可恢复，及时干预至关重要。
AutoData：面向预训练数据选择的智能体搜索
AutoData 以智能体搜索可执行算法选择预训练数据，自动发现特征交互，方案优于人工流程并可迁移提升 CORE。
通过结构相似性提升研究论文中句子序列分类的跨语言迁移
构建13语种SSC数据集；发现结构/标签分布比语言邻近更能预测迁移；提出结构感知生成法提升跨语言迁移。
先学后判：面向可解释仇恨表情包检测的渐进式知识到决策对齐
现有可解释仇恨表情包检测将解释与分类耦合训练，相互干扰致性能受限；ProKDA采用三阶段渐进对齐，先学背景知识再检测与边界对齐，刷新三项基准最优。
理解与利用自回归图像生成中的对角注意力稀疏性
揭示自回归图像生成的对角注意力稀疏性，提出对角感知稀疏注意力，吞吐提升3.1倍、质量损失不足2%。
泰老统一纯ASCII音位罗马化方案：系统性跨语言对应与面向中文用户的友好设计
泰老统一纯ASCII音位罗马化方案，标记音段、元音长短与声调，一音一符，兼容拼音粤拼，便学习与机器处理。
元胞自动机上的 LSTM-UT 与循环深度 Transformer
研究表明，LSTM-UT 的有界门控记忆在规则30外推与延迟回忆中优于 BUT 和 CoTFormer。
面向大语言模型标注数据的非分词语言词典约束字音转换
提出词典词格CRF神经G2P方法，借大模型生成数据缓解标注稀缺，在多语言基准上显著超越传统方法。
面向细粒度MLLM感知的区域级策略优化
提出区域级强化学习Vision-RL2，无需区域标注优化提议网络，以约四分之一视觉token超越基线精度。
面向隐私保护的肾结石检测联邦学习框架
联邦学习结合YOLOv8检测CT肾结石，无需共享数据，mAP@50达0.733，兼顾隐私与边缘部署。
IMFD：基于指令的大型视觉语言模型端到端多人脸伪造检测
IMFD用指令式大型视觉语言模型端到端联合定位多人脸并检测伪造，借人脸框增强指令，优于现有方法。
LearnActCoder：面向自适应临床编码智能体的角色感知错误记忆
将少量标注错误转为结构化错误记忆库，按角色分派给编码器与评判器，无需更新权重即可提升临床编码表现。