基于自适应导数阶随机解释的全局与局部可解释性统一框架
提出ADORE统一框架，融合全局局部与一二阶导数，高效可扩展，多模态上优于LIME和SHAP。
医学人工智能中的记忆偏差
医学AI会记忆训练中的患者历史数据，导致其未来诊断出现不对称记忆偏差，需改进训练与部署。
CLASH：口语讽刺检测中词汇与韵律依赖的反事实审计
提出双语反事实框架CLASH，审计口语讽刺检测对词汇和韵律的依赖：词汇线索具显著优势，声学敏感非鉴别力。
探索2D骨干网络对室内语义占用预测的影响
固定3D流程仅换2D骨干，室内语义占用预测mIoU差异巨大，DINOv2最佳；2D骨干是关键变量。
LoopSpec：面向循环Transformer的流水线自推测解码
LoopSpec为循环模型提出免训练自推测解码，流水线重叠草稿生成与验证，无损提速最高6.83倍。
DecoGS：面向自由视点视频流式传输的3D高斯自适应静态-动态解耦
DecoGS自适应解耦3D高斯动静区域，在线训练，兼顾高保真、低闪烁与实时自由视点视频流。
IRENE：面向意大利雷达降水临近预报的卷积GRU集合模型
多尺度ConvGRU集合模型实现意大利1 km/5 min雷达降水概率临近预报，评分与校准优于STEPS和DGMR。
PanoGS-SLAM：全景三维高斯泼溅SLAM
首个基于三维高斯泼溅的全景密集SLAM，在球面域进行可微渲染与位姿优化，提升跟踪精度与渲染质量并实现实时。
ThinkFlow：面向终身对话智能体的自演化概率潜在记忆
提出ThinkFlow自演化概率潜在记忆框架，绕过文本瓶颈，实现无标签终身对话个性化。
LSREP：一种用于评估对话记忆的纵向状态回放协议，并以 ICE v2 作为经审计的本地优先架构
LSREP以纵向状态回放协议评估对话记忆；ICE v2本地优先近追平向量RAG，公开诊断却大幅落后。
SSC-Priors：探索语义与可见性先验以提升激光雷达语义场景补全
将语义伪标签与可见性先验作为附加输入，无需复杂架构即可提升激光雷达语义场景补全。
VideoMM：面向高效视频多模态大语言模型的自适应宏-微推理
VideoMM通过宏代理筛选与微观Token按需推理，解耦选择与推理，显著加速长视频多模态模型并提升精度。
通过全局知识蒸馏与本地头部适配的个性化联邦学习
提出pFedKDH：仅聚合共享主干，保留客户端专属头，用重校准全局头作教师蒸馏，多数设定下精度最优。
MuJoCo 中的光流翼拍计数：卷积、脉冲与注意力时序模型比较
MuJoCo中光流翼拍计数对比卷积、脉冲与注意力时序模型，1.5/3米准确率92%–97%，未定架构排名。
鸡尾酒会场景下的音视频话轮转换预测
音视频话轮预测模型在鸡尾酒会噪声下性能骤降（F1最多跌38%），微调可提升鲁棒性但收益因模态而异。
被打断的陪伴：AI伴侣中断的心理社会反应风险评估框架与跨平台定量分析
研究AI伴侣中断，提出四维风险评估框架，跨平台分析发现中断会立即增加焦虑、压力、自杀表达和悲伤。
面向长期对话的交互式记忆学习
提出交互式记忆学习框架，将长期对话记忆转为可学习交互策略，经强化学习与延迟奖励持续提升回复质量。
MyoFlow：面向跨会话与跨被试高密度表面肌电手势识别的锚定矫正流
提出MyoFlow，首个跨会话/被试HD-sEMG判别式流匹配框架；以锚定矫正流替代独立分类头，实现零样本识别并显著提升精度。
易抓骗子，难证清白：语言模型凭验证记录诊断损坏的奖励通道
凭验证记录，语言模型几乎总能识破撒谎者，却常把诚实报告者误判为撒谎，即使环境未变。
同流异径：流匹配中的方差缩减
研究流匹配路径选择对SGD方差与收敛的影响；发现相同目标下路径可改变收敛率，提出约束方差最小化PathOpt及可估计形式。
自然语言知识图谱查询执行：利用LLM上下文窗口中的受控语义
NLKGQ以OWL本体把受控语义注入LLM上下文，单次调用零样本生成SPARQL，多基准高准确率。
追踪不可见目标：面向完全与长期遮挡的鲁棒目标跟踪框架
提出融合YOLOv11n、卡尔曼预测与遮挡感知重识别的抗遮挡跟踪框架，显著提升长期遮挡下MOTA和IDF1。
弥合长时临床音频中的模态鸿沟：轻量级与重量级端到端SOAP生成对比研究
构建141万样本语料，多阶段训练实现端到端SOAP生成，30B模型显著优于级联ASR+LLM基线。
大语言模型在上下文中形成信念状态几何结构
LLM在HMM提示下，残差流激活可线性解码信念状态，干预验证其功能，表明上下文学习近似贝叶斯预测。
动态多模式项目调度中基于表型表征的代理辅助遗传规划
动态多模式项目调度中，代理辅助遗传规划宜用二值表型编码与欧氏距离，并兼顾去冗余和保多样性。
跨标准 LoRA 适配器的共享前缀 KV 复用：质量与服务权衡
标准LoRA适配器共享前缀KV缓存复用：质量略降，预填充成本降低，热缓存首字延迟随上下文增长，内存未实际共享。
用于多元回归与高维数据重建的混合变分量子电路
提出混合变分量子电路，融合经典仿射层实现向量值回归，性能媲美高斯过程回归、超越XGBoost。
SlotDiT：面向扩散Transformer的对象中心表征
将场景分解为对象槽在槽隐空间做文本引导扩散，预测未来轨迹；机器人任务完成率更高，视频质量相当更高效。
在超导量子处理器上证明奥林匹克几何定理
超导量子处理器实验实现几何定理自动证明，用量子吴方法和全角法证明正方形对角线垂直及1978 IMO题。
科学人才已从深度转向广度了吗？——来自论文、知识投入、职业生涯与团队的经验证据
研究显示：团队扩大、论文主题收窄，知识投入偏广，贡献者广度略增，深度仍关联影响力，专长结构分化。
Video-HolmesV2：多模态大语言模型能否基于长视频中的时空音视频证据进行推理？
提出Video-HolmesV2基准，要求长视频中基于时空音视频证据推理，引入音频文本引导压缩；强模型准确率不足60%。
AlgoRAG：面向理论计算机科学教育的检索增强生成——算法分析与复杂性理论的综合评估框架
提出AlgoRAG：以检索增强生成与领域知识库辅助算法分析与复杂性理论教学，评估显示准确且教学性强。
SENTINEL：一种用于检测 Windows 命令行中“就地取材”（LOTL）APT 攻击的多路径架构
SENTINEL 以 BERT、字符级 CNN 与自编码器多路径检测 Windows 命令行 LOTL APT 攻击，混淆变体准确率达 91.2%。
BrainFocus：面向高效视觉语言模型的脑电引导感兴趣区域选择
BrainFocus：EEG/YOLO选ROI，VQA升4.14-9.87pp，算力降23%-39%
多个人工智能顾问的孔多塞陪审团定理的潜在维度
多AI顾问提升可靠性，也让分歧更可见；准确率低于0.8时，分歧更易超过正确多数，却不代表聚合失败。
探究生成式AI对信息搜寻的影响
用程序修辞分析生成式AI借专业与智能信号影响用户信任，并探讨信息搜寻风险与跨学科应对。
面向腿足机器人强化学习的技能组合
技能单独可靠但切换脆弱；可靠组合应作为独立研究问题，使技能库可复用，并让规划器等接管决策、行为可验证。
ScienceBuddy：面向交互式科学智能体的递归嵌套式自我改进
推出交互式科研工作空间，科学智能体双层递归自改进：内层优化框架、外层训练模型。
LM-PCVMNet：深度融合标志点与元数据的儿童颈椎成熟度分析
提出LM-PCVMNet，融合标志点、热图与元数据实现儿童颈椎成熟度自动分期，发布PCVM+数据集，性能领先。
ORCA：面向新视角合成的遮挡感知细化与补全
ORCA从单图重建3D场景，小空洞复用RGB-D修补，大区域才生成补全，减少幻觉并提升新视角质量。
弥合置信度差距：用于校准测试时提示调优的温度缩放
提出CoTS/E-CoTS，用温度缩放弥合适配与零样本置信差距，降低校准误差且不损精度。
OPEN-1B：完全可审计的训练运行
提出完全可审计训练，可在异构硬件上逐步位级复现并集体验证，发布Open-1B及全套审计材料。
级联非视域成像
提出级联非视域成像法，利用高阶反射光子，可对拐角隐藏物体成像，并经仿真与原型验证。
基于自适应样本高斯编码重建的三维场数据压缩
统一高斯编码框架，以固定基元预算重建结构化、非结构化及粒子场数据，精度更高、存储可预测。
CareMirror：将照护者福祉纳入痴呆症照护生态体系
为痴呆症家庭照护者构建CareMirror福祉生态，访谈14人：其重视福祉与临床可见性，但忧反思负担与自动共享，主张AI辅助而非取代。
面向LLM助手的可验证社会推理
提出Fuse多智能体仿真框架，以用户咨询构建可验证社会推理真值；评估多个LLM，发现用户中介与偏见框架影响推理，并开源数据。
上下文学习与指令微调：小型及多语言语言模型案例
多语言场景下指令微调数据稀缺，研究比较上下文学习与指令微调，发现二者仍有差距，需进一步探索。
LACE：面向动态帧率编解码器的逐层压缩
提出逐层压缩动态帧率编解码器LACE，各量化层独立分段，改善率-质量权衡与TTS效率。
EMODY Flow：情感感知的音频驱动全身动作生成
轻量流匹配框架，借冻结多模态大模型与音频编解码器生成情感感知全身动作和表情，辅助分类器增强情感区分。
大规模动态动作空间中的学习引导规划：面向一对多移动充电的预算受限树搜索
提出LP-BTS：图提议策略聚焦候选，价值评论评估叶节点，预算PUCT比较短未来；在动态大规模充电动作空间中泛化强，生存率领先。