EgoFun3D：基于功能模板从第一人称视频建模可交互物体
提出EgoFun3D，用功能模板从第一人称视频建模可交互3D物体，发布517视频数据集与四阶段基准。
面向半导体IC封装的视觉Transformer架构-令牌-位宽多轴联合优化
联合优化ViT架构、令牌与位宽，用于半导体IC封装检测，吞吐、参数、计算与能耗均改善超10倍且保精度。
面向DER网络安全的基于可解释AI的自验证异常检测
提出ExCYDER自验证异常检测框架，融合LightGBM与SHAP校验告警，DNP3数据集准确率超98%，开销低且可解释。
利用可微气候模型优化地球工程干预方案
可微气候模型优化地球工程，分段贪婪控制消除92.3%陆地增温并恢复降水，跨模型验证稳健。
面向抗离群点随机梯度下降的基于分位数的损失过滤
提出基于分位数的损失筛选QkL-SGD，抗离群点且可线性收敛；实验表明中间分位数优于标准SGD与min-k。
我与你何异？人类编写代码与AI生成代码质量差距的基准评测
对比78万对人机代码：AI代码更精简、模板化，缺陷与安全特征因语言而异，并发布CQBench。
异常偏好图像生成
提出异常偏好优化，将异常生成转为偏好学习，无需标注，用时间感知容量分配与分层采样兼顾真实性与多样性。
良性损失景观可与最坏情况困难性共存
树张量网络含梯度下降难学目标，但可实现目标的最小范数局部极小皆全局；困难源于秩亏导致的高阶退化鞍点。
提升能量受限本地推理与训练性能的一个简单技巧
将计算与访存任务高频分块交替，可平滑功耗温度尖峰、避免降频，本地推理与训练性能提升、能耗降低最高2%。
DRDN：面向从头训练ViT类增量学习的解耦表征动态网络
DRDN以MIM保持共享表征、逐层任务token扩展减干扰，提升从头ViT类增量学习且无推理开销。
线性指数二次高斯协方差转向
研究连续时间有限时域LEQG协方差转向，解释为风险敏感薛定谔桥，最优控制器无闭式，并证局部解存在唯一。
RoofLang：实现AI驱动的LLM推理系统架构设计
RoofLang DSL以通用负载表示、可验证变异空间和实现无关评估器支撑AI驱动的LLM推理架构搜索。
去偏作为测量干预：LLM-as-a-Judge 评估中的校准平局与分辨率损失
去偏作为测量干预可抑制LLM评审偏见，却造成分辨率损失和校准平局；解耦可恢复逾96.5%分辨率。
CanvasAnneal：面向扩散语言模型的课程强化学习
向扩散语言模型初始画布注入教师推理轨迹并逐步撤除，以课程强化学习缓解探索瓶颈，加速收敛。
面向对话式音频均衡的直接偏好密度对齐
提出直接偏好密度对齐，以9万样本构建偏好密度图替代奖励模型，融合GRPO与DPO提升音频均衡效果
基于正则化的鲁棒强化学习的统一约束视角
统一基于正则化的鲁棒强化学习，推导性能差距上界，将训练转为约束优化并自动调节正则权重。
当低字符错误率不再足够：乌拉圭历史文献中视觉语言OCR系统的幻觉分析
视觉语言OCR在乌拉圭历史档案上CER虽低，却有拼写规范化、虚假生成与语义替换等幻觉，评估需超越字符精度。
在基于大语言模型的地下储气库绿地地面工艺设计中分离工程推理与DEXPI序列化：一项三案例研究
三项储气库案例对比直接DEXPI与中间表示：分离序列化降低负担并隔离故障，但工程不一致仍存。
ResoSeg：基于Transformer和Segment模型的共振态标记器
首次将分割用于BESIII共振态标记；ResoSeg联合粒子级分割与事件级分类，单遍重建衰变，效率翻倍且可泛化。
补上缺失的第一步：视觉语言模型能否标准化原始异构医疗数据？
医学VLM评测忽视原始异构数据标准化；本文提出MDS-Bench，最佳模型端到端成功率仅48.6%。
RoMu4o：面向果园作业的机器人操作单元，实现近端高光谱叶片传感自动化
RoMu4o果园机器人集成机械臂与视觉，自动抓取叶片并高光谱感知，室内成功率95%、果园70%。
面向演化领域的迁移学习
提出TrED：建模数据可用性随时间演化的迁移学习轨迹；经典设定仅阶段，现有方法多未优化全程，仍待解。
迈向可持续氢能系统：基于模型预测控制与强化学习的供应链优化
比较可再生氢供应链四种控制策略：MPC经济性最优，无预测强化学习稳健有竞争力，预测增强未稳定更优。
自适应智能体设计
非马尔可夫环境下自适应智能体双层设计，软Q学习收敛；部分可观测MDP核优化收敛性分析。
NSL-SLAM：面向实用SLAM与重建的高保真神经结构光深度
提出NSL-SLAM，融合单目先验提升结构光深度，构建深度中心SLAM，实现高精度跟踪、重建与实时鲁棒性。
通过对抗重要性采样实现鲁棒策略优化
提出Advis，无需额外交互或辅助网络即可优化最坏情况回报，并发布advrl库与更全面对抗评估。
海上计算：浮动与离岸数据中心作为可持续AI基础设施的路径
海上浮动与离岸数据中心可利用海洋冷却和海上可再生能源，提升能效，为可持续AI算力提供新路径。
DenseTRF：面向手术场景稠密预测的纹理感知无监督表示自适应
DenseTRF利用槽注意力学习纹理感知表示，无监督自适应目标分布，提升手术稠密预测的跨域泛化能力。
无人知晓地理空间基础模型的最新技术水平
地理空间基础模型缺乏统一评测，无法比较排名；审计发现跨论文分歧、配置各异且多不公开权重，故提出六项社区规范。
DynSHAP：迈向可解释的动态生存分析
提出动态生存分析可解释SHAP框架DynSHAP，处理纵向不规则数据，归因更准确。
MCRL2：面向云微服务调度的多资源交叉注意力表示学习增强型强化学习
提出MCRL2，用多资源交叉注意力表示学习增强强化学习，提升云微服务调度负载均衡、成功率并缩短完成时间。
驳斥 Grad-ECLIP：关于其错误性及模型解释基本原则的综合研究
证明Grad-ECLIP实为注意力路线等价变体，其解释有误且偏离原模型性能，并提出两条解释原则。
MCSeg：面向多模态心脏图像分割的体数据金字塔Transformer预训练与微调
提出体积Transformer网络，用缩放特征金字塔衔接ViT与CNN，结合自监督预训练和区域互信息损失，在多模态心脏分割上超越11种SOTA。
PinDCO：大规模全页感知的动态创意优化
Pinterest广告生产系统通过创意组件融合与像素感知调整，CTR提升3.09%并已上线。
Hyperion：一个AI驱动的高性能计算集群，服务于科学与人文研究，利用机器学习预测作业周转时间
南卡罗来纳大学构建AI驱动HPC集群Hyperion，用ML预测作业等待与运行时间并集成Slurm。
多种无创生物信号对基于模拟推断的心血管生物标志物估计的影响
基于全身循环模型仿真，发现融合BCG信号可显著提升心血管生物标志物估计精度，并消除多峰后验。
先参与，后演进：可信企业数字孪生工程愿景
提出“先参与后演进”范式：先用原型快速争取利益相关者认同，再演进至联邦互操作，并与米其林合作验证。
基于集成跨域标签迁移的CT图像皮层下掩膜生成
提出集成框架，利用MRI模型跨域迁移标签，生成高质量CT皮层下分割数据集，实验验证有效并开源。
基于勒让德近似的接收器表面命中模式用于分子信号检测
提出勒让德展开的接收面命中密度检测器及勒让德Viterbi检测器，利用到达方向特征，优于仅计数检测。
面向单帧菲涅耳相干衍射成像与重叠叠层成像的统一自监督框架
统一自监督网络实现单帧菲涅耳CDI与重叠叠层成像，免重叠稀疏扫描，泊松损失提剂量效率，重建快约36倍。
通过反射折叠与锥切换对二元仿射细化迭代进行精确 ReLU 实现
证明各阶二元仿射细化迭代可由固定宽度、线性深度 ReLU 精确实现，借助反射折叠与锥切换，无需变量选择器。
从集体稳态中学习相互作用核
提出仅凭单快照集体行为学习粒子系统相互作用核，以经验分布正则化求解不适定反问题，稳定准确恢复交互规律。
GraphAHA：面向测试时代码生成的基于图的异构动作自适应搜索
以类型有向无环图合并等价程序复用统计，层次汤普森采样自适应选择采样、推理、实现、修复等异构动作。
度量感知的深度集合学习对撞机事件几何
度量感知深度集合代理最优传输，学习对撞机事件几何，达百分级误差且吞吐更高，三角不等式违反显著减少。
参数化 MDP 的超鞅证书
提出参数扁平化与参数超鞅证书，实现通用状态动作空间参数MDP的验证与近似综合。
边缘AI的电池代价：移动设备上LLM推理的环境影响研究
设备端LLM推理能效仅为服务器批处理的1/3，88–90%环境负担源于设备隐含碳，本地AI未必更环保
未来缪子对撞机中基于生成式机器学习的快速束流诱导本底模拟
提出首个快速生成束流本底的机器学习模型，含扩散与样条流两类，速度提升超十倍，结果逼真，权重公开。
4D并行解锁用于高保真大气建模的百亿亿级贝叶斯神经网络
首个0.25°全球贝叶斯Swin大气预报模型，以4D并行实现超算级训练，可量化不确定性并精准预报极端天气。
ARC：自主机器人合规性——面向已部署自主系统的三层治理架构
提出自主机器人治理框架ARC，通过模型安全验证、认知认证基准和运行授权标准构建三层合规架构。
评估本地可部署小型语言模型在网络安全CTF任务中的上下文分割
提出上下文分割框架，隔离复杂CTF子任务；以高token效率解决标准执行失败的18.52%任务。