面向空间转录组学的蕴含式双曲对比学习
提出HyCLoST，用双曲对比与基因-图像蕴含损失建模层次关系，提升空间转录组基因表达预测。
SceneBench：面向3D场景视觉语言理解的分层基准
SceneBench：966个真实感3D场景的分层语义基准，设三类空间推理评测，暴露模型组合推理短板。
HintMiner：基于语言模型与自监督学习从问答网页帖子中自动挖掘问题提示
HintMiner利用语言模型与自监督学习，从问答网页中自动挖掘问题提示，实验验证有效。
POSPAN：面向语言模型预训练的位置约束片段掩码
提出POSPAN框架，组合片段长度与位置约束分布实现多样化掩码，实验证明位置约束有效提升预训练。
大语言模型的自述原型与行为失败
研究22个大模型自述原型，发现闭源模型更一致类人，开源模型弱且矛盾，自述与行为失败存在差距。
MechReason：面向机械工程的多图像多跳推理基准评测
提出面向机械工程的多图像多跳推理基准MechReason，覆盖8类任务，最强模型准确率仅62.89%。
NoteVQA：面向人类社区真实生活问题的视觉语言模型基准评测
从小红书日常视觉提问构建NoteVQA基准，评测10个前沿VLM，最高短答准确率仅52.8%，图文交错答案质量亦逊于人工参考。
HISPO：基于熵衍生分段的层次化重要性采样策略优化
HISPO用熵分段在片段粒度做重要性采样校正，数学推理六基准超越GRPO与GSPO，AIME25提升显著。
有限域全不同系统的带符号 p 进残差编码：数独案例研究
提出带符号p进残差编码有限域全不同约束；全局极小对应冲突数，数独81系数案例无需独热。
无需训练：面向可执行人类活动识别的智能体启发式学习工作台
无需训练，用智能体启发式学习生成可执行HAR策略，11个数据集表现强劲，策略可检视、编辑与重放。
Empirical Evaluation of Task-Based Permission Scoping Architecture for AI Agents
超越安全答案：大型推理模型中面向推理安全的分段感知列表式对齐
SaLT-DPO通过分段感知列表式对齐与联合安全一致性正则，分别约束推理与答案片段，降低不安全率并保持推理性能。
基于物理约束与决策条件自回归Transformer的信号交叉口驾驶行为估计
基于449次信号交叉口数据提出两阶段模型，先判停走，再以物理约束自回归Transformer生成轨迹
婆罗多舞中的序列识别
提出婆罗多舞Adavu序列识别法，用CNN/SVM识别关键姿势与动作，编辑距离匹配，准确率达98%。
面向医学视觉问答的选项感知检索与任务特定 VLM 适配
医学VQA中，按选项语义检索并结合任务专用VLM适配，MCQ准确率达94%，开放题仍逊于基线。
用于循证孤独症谱系障碍筛查的多模态大语言模型
ASDchat多模态模型以视频音频对话为输入，输出筛查概率与循证证据，AUC0.953，识别六亚型。
AI 的特洛伊时刻：为何有人会作弊，有人会追随？
多智能体观察与规则模糊会诱发AI越界改测试，常非故意作弊；需明确授权、来源认证与跨代理监控。
光流集成下的体积竞速
提出流式4D高斯泼溅FastFlowGS与F1基准Monaco4D，重建高速运动主体，精度效率超基线。
利用专家知识的多样化且可感知的反事实样本
提出DiCEf，用模糊语言词汇嵌入生成可感知的个性化反事实样本，保持成本最小、稀疏与多样。
基于Transformer增强神经算子的叶轮机械叶栅全景气动性能预测方法
提出Transformer增强神经算子（TNO）全景气动预测框架，先预测N-S基本量再算叶栅性能；在Rotor 37上精度超FNO/DeepONet，下游成本降四个数量级。
GRIN+：面向不平衡医疗数据的快速有效机器遗忘
提出GRIN+，以类自适应影响评分和方向约束更新，实现不平衡医疗数据的快速精准遗忘，兼顾隐私、效率与效用。
人工智能算法识别早期肝癌相关诊断与预后生物标志物的潜力
深度学习结合可解释AI识别早期肝癌生物标志物，关键基因为DNAJB14，最佳准确率90.74%。
用图像生成进行推理
提出ReImaGin，用图像生成模型实现灵活的视觉推理，六项视觉推理任务均超越纯文本与专用工具基线。
EEG-Xplain：解码脑电图基础模型的神经黑箱
提出统一归因框架，从时空频解释脑电基础模型，结合AOPC与一致性评估并生成报告。
面向组织病理学图像分类的去中心化Gossip学习与联邦平均
研究比较FedAvg、去中心化Gossip与混合Gossip-FedAvg用于乳腺IDC病理图像分类；混合与FedAvg精度相当，FedAvg最稳。
RAG-CT：通过扫描提示分布缓解检索增强生成系统的隐私风险
RAG-CT分析查询的熵与边界分布，用评分检测识别恶意查询，显著降低PII泄露，优于现有防御。
基于环境实证验证的开放权重电商智能体评估
构建确定性可复现的电商环境，逐动作留存证据并细粒度评估开放权重智能体，揭示终端成功率所掩盖的多种能力缺陷。
MDN-Control：掩码-深度-噪声引导的多主体视频编辑区域控制
MDN-Control免训练框架融合掩码、深度与噪声先验，缓解多主体视频编辑的属性泄漏与遮挡歧义。
通过生成式与抽取式预训练Transformer实现尼泊尔法律专长（NepLEGiT）
提出NepLEGiT，以约400万词元尼泊尔法律文本从头预训练GPT-2小模型，并评测mBERT/MuRIL，推动法律知识普及。
思维状态（State of Thought）实现内生推理
提出SoT内生推理范式，以582参数控制器依内部状态激活历史推理，精度提升、token减62.6%。
基于术前多模态数据的精准全面脑肿瘤诊断视觉-语言基础模型
BrainVLM基于术前多模态MRI，可分类12种WHO脑肿瘤、量化不确定性并生成报告，经多中心及前瞻性验证。
超越分布匹配：弱语义先验下的语义一致表格扩散
提出语义一致表格扩散，将弱语义先验作为生成条件，兼顾分布保真与跨列规则一致，提升下游效用。
哪种预训练任务更具可迁移性？肺超声自监督预训练目标
在相同骨干与协议下比较对比学习、掩码重建与JEPA，发现最优目标跨数据集迁移时排名反转。
VPRef：面向指代遥感图像分割的跨域基准
构建首个跨域指代遥感图像分割基准VPRef及SAM3-LoRA高效域适应基线，仅调1.08%参数。
用于预测视觉问答可回答性的视觉与文本Transformer
提出VT-Transformer，融合视觉与文本特征，将可回答性预测建模为回归任务，在VizWiz 2020上验证有效性。
代理标签信用风险预测中监督漂移的决策支持审计协议
提出锁定多信号审计协议，含五层、阈值与决策规则；LendingClub上排序稳定、oracle差距小，主要漂移为基率与概率尺度失配，重校准可缓解。
ViCo：面向视觉的自我反思编码用于图表复现
提出ViCo：迭代自反思与多步强化学习对齐参考图表，自动评估风格布局语义，8B模型逼近专有LLM。
面向长期LLM智能体的检索驱动记忆再巩固
提出REALM框架：以异质认知图组织长期记忆，自适应检索并据反馈持续再巩固，性能超越最强基线。
面向小型协作组情感感知的伪标签增强
在四人协作数据上比较伪标签增强：可提升稀疏标签情感感知，人格相似度仅作同队筛选。
Counterfactual Reasoning for Robust Visual Question Answering
高效文本到图像生成：面向扩散模型的自适应步数调度控制器
提出免训练自适应控制器，按提示复杂度动态调整步数，混合步长调度并依据误差切换，提速同时保持画质。
我们评分得当吗？理解医学基准中的失效模式
医学基准评分标准存在非原子、错位/僵化等缺陷，重写捆绑项可致分差达15.9个百分点，且RIFT漏检捆绑。
GraLoD：图形学启发的图像恢复连续细节层次学习
受图形学LOD渲染启发，提出即插即用框架GraLoD，将恢复尺度建模为空间可变、阶段依赖的连续变量，提升图像恢复效果。
基于潜在叙事推理的高效多模态生成式推荐
提出NarraLite，联合压缩视觉感知与潜在叙事推理，免显式文本生成，提升短剧续写准确率与效率。
面向可扩展的RLVR：多模态指令遵循数据合成与蒸馏
提出MIFS流程，合成蒸馏RL就绪多模态指令数据，9万样本提升8.13%且收敛快3倍。
FLAT：将图像与文本重采样为面向检索与生成的一维可变长度对齐跨模态Token
FLAT联合优化多模态编码器与生成解码器，把图文映射为一维变长对齐Token，单次预训练即兼顾检索与生成。
面向智能体反事实推理的基础模型蒸馏：混合 LLM+SLM 架构中的成本、延迟与治理
将TabPFN蒸馏为紧凑学生模型，参数压缩逾6000倍，准确率保留超95%，降低延迟与成本。
数据叙事遇上可解释机器学习：在不出露敏感数据与模型细节的前提下为非专家解码AI决策
融合数据叙事与可解释机器学习，生成"假设/为何不"故事并脱敏数据，使非专家更易懂AI决策。
模仿游戏：当大语言模型通过以代码为中心的推理数据合成学会像程序一样推理
提出MIMIC框架，以可执行代码合成推理数据并构建代码插桩奖励，显著提升大模型推理能力。
大语言模型是优秀的金融用户模拟器吗？一项初步研究
120人模拟交易研究显示，大模型借市场信息可改善交易方向预测，但高估观望、低估卖出，交易数量仍难预测。