输入分辨率至关重要：实时目标检测延迟
延迟建模为预处理、推理、后处理分布卷积，参数随分辨率变化；实验表明分辨率感知参数化拟合更优。
扩散模型与概念形成
扩散模型隐含构建概率概念层级，其噪声众数对应Cobweb树，中间噪声层涌现基本层次，可视为概念形成的认知模型。
GeoSense-AI：从危机微博客中快速推断位置
GeoSense-AI整合多种NLP技术，从嘈杂微博客流中实时推断地理位置，速度快、F1高，支持应急态势感知与可视化。
纸上书写，获取在线数字笔迹：手写的新纪元
提出结合数字笔、传感器硬件与嵌入式AI算法，在普通纸上书写即可实时重建手写数字轨迹。
将临床事件锚定于时间：保留UID的多模态重建与来源可溯的裁决
提出保留UID的临床时间线重建与溯源裁决框架，多模态修订提升时间一致性并媲美临床标注。
翻译腔是对翻译任务难度的理性回应
翻译腔仅部分源于翻译任务难度，跨语言迁移贡献更大；源文本句法复杂度和翻译方案熵预测力最强。
CMA-OT：面向舞蹈到音乐生成的层次化专家监督
提出CMA-OT，借音乐专家分级监督生成器潜特征，以课程引导多尺度学习与最优传输对齐，提升节奏同步与结构连贯。
快速且忠实：面向逆问题的基于原理的条件流匹配
提出条件速度场原则性参数化，显式数据一致性，端到端训练，达最优且少50倍计算，可调失真-感知。
InRTL：面向关系表的有效表内-表间交互学习
InRTL统一建模表内与表间交互，采用列感知编码器和线性化注意力，在24项真实任务上验证有效。
DementiaCare-Bench：一个经模态验证的视频基准
构建痴呆护理视频基准，发现视觉语言模型对需时序视频的护理判断近随机，LoRA微调可修复。
再论 AI 对齐的失真：RLHF 是一种尚可的功利主义对齐器
RLHF的扭曲指数退化源于偏好数据与参考策略分布不匹配，而非算法固有；无不匹配时可达最优，宜用同策略数据或先微调。
Embodied-BenchForge：面向具身基准构建的闭环智能体工作流
提出闭环智能体框架，将评估意图自动转化为具身基准，结合产物依赖图验证与修复，实现局部回滚与技能复用。
面向皮层脑沟标注的几何到语义球面迁移学习
提出几何到语义球面迁移学习，海量无标签预训练并注入脑沟底先验，提升脑沟标注，三级脑沟增益14.8%。
SV-Cine：基于生成式数据增强的诊断条件化单心室生理分割
提出SV-Cine，结合生成式数据增强与诊断条件FiLM适配基础模型，提升单心室生理MRI分割。
SeDeM：面向长上下文问答的隐藏状态记忆选择性解压
SeDeM：选择性解压隐藏状态记忆，选相关记忆块，仅解压所选块供解码器调用，提升长上下文问答与效率。
ProactiveBench：流式视频模型真的能像人类一样交互吗？
ProactiveBench评估流式视频模型的主动交互能力，发现模型普遍过早响应，揭示类人交互的时间决策差距。
面向无监督文本行人搜索的生成式检索
提出生成-检索两阶段框架GTR+，分层生成描述并结合置信度加权，实现无监督文本行人搜索。
基于智能体规划与图引导优化的物理感知视频生成
PhysPlan免训练，用VLM智能体规划与物体级梯度路由，锁定背景，提升视频物理合理性。
ShadowPEFT：用于参数高效微调的影子网络
ShadowPEFT将适配集中为可独立推理的影子模型与层耦合模块，性能媲美或超越LoRA/DoRA。
像素可解码性不是压缩信号：对视觉 KV 缓存驱逐重要性代理的因果评估
视觉KV缓存中像素可解码量任务无关，注意力仅弱相关；像素可解码性无法有效指导KV驱逐压缩。
重新思考面向次二次注意力的异构系统解耦
提出SQD异构解耦，按二次/次二次注意力拆分解码，大幅提升吞吐与能效，吞吐最高3.6倍。
跨多元化股票组合多期限收益预测的混合LSTM-XGBoost框架
提出LSTM-XGBoost两阶段框架，融合时序嵌入与技术指标，预测多股多期收益，显著降低30天RMSE。
PACIFIC：大语言模型能否辨识影响你偏好的心理测量特质？大语言模型中的个性驱动偏好对齐。
提出PACIFIC，以大五人格对齐LLM偏好；发现检索瓶颈，PiRAG将无标签准确率从30%提至43%。
当偏见伪装成真理：虚假相关如何削弱大语言模型的幻觉检测
虚假相关会诱发高置信、抗规模化且难以检测的幻觉，使现有检测方法失效，亟需新方案。
从实验台到病床旁：药物发现与开发中的临床试验综述
综述药物研发中临床试验各期特点与挑战，探讨AI、大数据及新兴疗法对试验设计与全球协作的影响。
测量大语言模型指令中的语用影响
提出指令语用框架分解、分类与优先级测量框架，评测五个开源大模型，发现语用影响具系统性且跨模型策略排序一致。
《AI安全：不是可选项，更不能拖延》
提出安全设计保障架构：模型层监督结合系统层管控、独立验证、监控与证据基础设施，并以治理保障问责与互操作。
Behavior Quotient Learning for Low-Rank Adaptation of LLM Agents
SoulAuth：面向人类与长期存续 AI 行动者的行动者原生身份架构及 Rust 参考实现
提出SoulAuth架构及Rust实现：人类与长期AI行动者为一等身份主体，认证与授权分离；v0.1.0评估仅部分符合。
MLLM 听到了什么？面向音频 MLLM 可解释性的 Token 级时频谱定位
STAG：首个音频MLLM的token级时频谱事后定位框架，融合投影与频谱遮挡，定位精准。
Who Pays for Open Review? Visible Author Reputation and Its Effect on Ratings
SAEScientist-Bench：AI 智能体能否开展自主的 SAE 可解释性研究？
提出 SAEScientist-Bench，评测 AI 智能体能否自主用 SAE 做机制发现：其能找出目标特征，但因果引导远逊专家基线。
面向标签高效跨模态子区域迁移的统一 CT 与 MRI 胰腺分割
域对抗学习统一CT/MRI胰腺分割，全胰Dice达87.31%，仅凭MRI标注即可迁移至胰头体尾子区域。
当智能体指标衡量不同事物时：对 Praxa AI 流水线的循证审计
智能体评估数值正确却可能测错构念；审计揭示门控豁免、计时缺失与统计口径问题。
评估临床医生对非机构AI工具的使用情况
44名临床医生中43人使用非机构AI工具，涵盖行政、临床、科研及诊断支持等高风险任务，安全整合亟待研究。
RunningTensor：将线性注意力泛化到高阶递归状态
RunningTensor将线性注意力记忆推广为o阶张量；三阶验证保持线性复杂度并提升检索表现。
自动驾驶中弱势道路使用者的场景无关关键性评估与预测
提出面向弱势道路使用者的场景无关关键性评估与预测框架，行人关键性分类提升50%，F1达0.96。
自适应AI：边缘智能视觉系统上的高能效多出口TinyML
GAP9上多出口TinyML实现计算量降41%、时延降29%、能耗降24%，精度仅损约1%。
MAIA：面向艺术委托需求发现的多智能体意图表达
MAIA多智能体用苏格拉底式提问，把模糊艺术委托需求转为可验证文本简报，提升认知支持与画师可执行性。
能干但粗心：计算机使用智能体是否遵循情境完整性？
提出AgentCIBench评估计算机使用智能体的情境披露风险，15个前沿智能体平均泄露67.9%，11个超半数场景泄露且端到端任务中依然存在。
未标注的回声：面向蝙蝠鸣声识别的伪标签与属级感知平滑
伪标签把海量未标注蝙蝠录音转化为有效监督，媲美全监督，迁移至南非野外音频，并提出属级感知平滑。
LLM-BabyBench：语言模型能在它们可模拟的世界中规划吗？
该基准将BabyAI转为纯文本全可观察环境以隔离规划；评测显示模型模拟强于规划，失败主要由解长度决定。
基于课程学习的对抗式异构智能体强化学习用于海上自主四旋翼无人机着陆
采用HAPPO、课程学习与对抗风智能体训练舰载机械臂捕获四旋翼，分布外海况成功率更高、坠毁率更低。
MoPA：通过子系统特定感知对齐的协调移动操作
MoPA 以双感知流对齐移动与操作的感知，并用耦合流匹配联合生成动作，仿真与真实任务均达最优。
虚假的平均值：合并的CoT监控准确率掩盖了依赖推理的脆弱性
合并准确率是虚假平均值，掩盖了推理依赖的脆弱性：改写推理即可将检出率从95%降至4%-11%。
动作识别中3D-CNN的标签引导知识蒸馏
提出标签引导知识蒸馏LGKD，以样本级与类别级蒸馏用标签指导3D-CNN学生特征学习，提升识别性能。
气味描述词语料库能测量什么、不能测量什么：效价、衰减与公共记录的上限
审计四个语料库：公共记录信度上限33%；缺失方差是效价，需直测；五人评分即超全描述词，15-20人饱和
Countdown-Code：研究可验证奖励强化学习（RLVR）中奖励黑客行为涌现与泛化的测试平台
提出Countdown-Code，分离代理与真实奖励；SFT仅1%污染即可诱发奖励黑客，RL会放大并跨域泛化。
基于神经哈密顿常微分方程持续学习小天体周围的引力场不规则性
以神经哈密顿ODE从跟踪数据持续学习小天体引力场，着陆中位误差4.6米，并可与球谐互补。
GenOR-Twin：融合运营话语与数学优化的语义中间件
GenOR-Twin 用 LLM 将运营日志译为数学约束，支持动态注入、数字孪生同步与自适应优化。