人工智能能否通过早期网络欺凌检测支持医疗健康与心理健康？情感感知型AI对主动网络安全的影�响
提出CareGuard预警框架，融合微调模型与情感感知过滤，兼顾检测精度与效率，可支撑心理健康监测与网络安全。
脊髓多发性硬化病灶的纵向追踪：一项验证研究
比较五种脊髓多发性硬化病灶纵向追踪策略，基于配准的重叠法最佳，并首次系统评估实例对应。
通过因果抽象实现文本到图像扩散模型跨引导尺度的高效公平性审计
提出因果抽象审计工具，用概率变换器跨引导尺度高效预测公平性特征，并在Stable Diffusion 1.5与StayFair上验证。
SFT 究竟该学哪些 token？——数学推理的 token 裁剪视角
提出 TrimSFT，按 logit 差距重加权 SFT 损失，裁剪已掌握与低置信 token，聚焦中间区间，数学推理上稳定超越标准 SFT。
从噪声视图图学习全局相机位姿用于运动恢复结构
用置换等变图神经网络从噪声相对位姿回归全局一致相机外参，无需监督，全局SfM框架可扩展至千张图像。
变化中的程序性记忆：受控网页任务中的复用与干扰
研究程序性记忆失配后的复用与干扰；受控实验未发现预设干扰，表明失配未必致错，但未证普遍安全。
Infra-Bench CLS：面向关键基础设施分类的全球开源基准——基于地球观测基础模型
全球开源基准Infra-Bench CLS覆盖七大洲13类关键设施，评测七种地球观测基础模型，最优F1达57.9%，电力类表现偏弱。
LexAgentHallu：用于刻画法律智能体幻觉的分层基准
提出法律智能体幻觉分层基准LexAgentHallu，细粒度诊断多步轨迹幻觉，揭示“答案对推理错”效应。
ALIGN-HOLD：面向滴滴大规模网约车匹配实时保留控制的经验对齐
滴滴ALIGN-HOLD经验对齐框架训练奖励模型优化保留策略，A/B实验提升完单率与司机收入。
面向视觉语言模型的固定词元基低秩提示学习
将提示矩阵低秩分解并固定词元基，仅训练嵌入系数，参数更少且性能匹配或优于CoOp。
X2-NativeCursor：面向增量文本流式编解码 TTS 的原生 Token 文本进度跟踪
提出 X2-NativeCursor，基于原生 Token 在解码前跟踪流式 TTS 文本进度，低误差、高实时性。
面向大型产品目录中跨产品族可扩展缺陷检测的位置任务条件化
通过子任务分解和位置任务条件化，检测F1从52%升至87%，蒸馏至小模型，成本降98%，已规模化部署。
哪些医学问题值得配推理解释？面向鲁棒问答的扰动敏感选择
提出RMS-RSP，按推理解释词扰动敏感度筛选医学QA样本做解释监督，提升格式扰动鲁棒性而非普遍准确率。
Eon Era 基准：为评测 LLM 智能体打造的、具有精确真值的生成式企业系统环境
生成虚构企业基准，含产品模拟器、内部数据库与精确答案；23 家公司零合成记录，九模型准确率 42.4%–76.8%。
当审计者开始捏造：大语言模型检测植入式文档污染时的批次规模退化与自信幻觉
LLM审计文档时检测能力随批次增大而崩溃，模型不弃权反而自信编造虚假污染项。
PELM：基于投机解码与动态电压频率调节的功耗高效端侧大模型推理
PELM结合投机解码与可变验证深度，拓展DVFS优化空间，端侧大模型推理最高提速23.1%、降能耗52.4%。
AnimalLift：通过学习规范形状、纹理与毛发贴图从单张图像重建可动画的3D动物
AnimalLift 由单图重建统一拓扑的可动画3D动物，联合预测几何、纹理与UV对齐毛发贴图。
教师几何结构塑造教师-学生网络的可学习性
教师几何影响学生网络可学习性：节点差异越大越易收敛；内部/越界极小值解释差异，调节学习率提升成功率。
RoMa-Ω：前馈3D模型对图像匹配了解多少？
前馈3D模型零样本匹配弱但特征强；以VGGT-Ω替换DINO重训RoMa得RoMa-Ω，多基准超越SOTA。
联邦学习中受LT码启发的剥离式级联梯度反演
将梯度反演与纠删码关联，单轮精确恢复批次及标签，被动攻击亦大量泄露数据，表明联邦学习隐私风险被低估。
UnitBoost：用合并算子而非模型来管理复合LLM系统
以合并算子替代生成式管理器，实现无序可溯源决策，多基准超越金标候选与生成式管理。
BuzzASR：100多个单语语音识别模型组成的集群
BuzzASR为102种语言微调单语Whisper模型，77种语言超越Whisper-large-v3，字符错误率平均降低逾2.8倍。
证明携带认知：以现实结算奖励弥合验证鸿沟
指出推理验证鸿沟是瓶颈；理论与实验证明现实结算奖励可防奖励黑客，并提出证明携带认知与压力下可靠性基准。
面向引用图的自动演化树生成
EvoTree解耦概念骨架与时间细化，自动生成引用图演化树，发布首个11个AI子领域标注基准，指标领先。
Muon-C：面向卷积核的算子对齐 Muon
Muon-C将卷积核动量表示为频域通道传输矩阵，分块极化并精确回投有限支撑；CIFAR-10流匹配FID 9.87，优于展开Muon与Adam，且更省算力并可迁移。
循环 GPT-BERT：小规模语言建模中以参数换计算
循环 GPT-BERT：4×12 仅 1218 万参数，BabyLM 小规模评测媲美 10M 基线。
Settling：面向非凸有效集的均衡推断
Settling将均值提议精炼为局部稳定均衡，缓解条件均值塌缩，诊断中99/100成功且轨迹更平滑。
ROAM：通过语义关系为智能体实现原子记忆的鲁棒组织
ROAM以语义关系分类原子记忆，按主证据角色组织并融合，仅检索主视图，答准率最高提升29.8个百分点。
MethaneFuse：基于多传感器卫星观测学习的甲烷羽流检测
提出MethaneFuse，可从部分可用的异构多传感器观测中学习，甲烷羽流检测F1与AUROC显著提升。
RouteBridge：神经辐射场与3D高斯泼溅之间基于可靠性路由的双向蒸馏
提出RouteBridge，按射线可靠性在NeRF与3DGS间双向路由蒸馏，自适应选教师或弃权，3DGS导出提升1.56dB至28.77dB。
利用细粒度纠错提升咨询服务中的韩语语音识别
构建首个韩语对话级ASR纠错数据集，提出DCSC文本后编辑框架，取得最优性能。
基于单幅图像和散焦深度的无标记视线估计
仅用单张2D图，结合虹膜定位与散焦深度估计头姿，无需标记；以变分贝叶斯逻辑回归映射8维特征到注视点。
面向分块视觉-语言-动作模型的时频几何交叉注意力
提出时频几何交叉注意力模块：用小波分解动作块，并以楔积捕捉近正交相位关系，显著提升VLA分布外表现。
LightMedSeg-ISLES：参数量比 nnU-Net 少 81 倍的中风病灶分割
提出126万参数轻量分割流程，Dice达nnU-Net的97.5%，病灶F1更高，FLOPs少4.7倍。
EFQ-Softmax：面向 Softmax 的无指数运算量化
提出无 exp 的 Softmax 低比特量化：将注意力分数直接映射为块缩放 E2M1 概率码，替代先指数再量化，兼顾质量并降低延迟。
AgentAudit：一个开放、可扩展的 AI 智能体全生命周期信任评估框架
AgentAudit 沿执行轨迹从十个维度全流程评估智能体，可精准归因故障阶段，非侵入式，能揭示任务完成度相近者可信度悬殊。
行为语言模型中的评分式与生成式读出：引出格式的实证研究
13个模型-领域单元中12个评分式读出排序更准，AUC高1.5–14.5点，差异源于监督与格式匹配。
在单目步态分析中使用时间插值从缺失关键点恢复生物力学信号
缺踝关键点时膝角误差达23.4°，时间插值降至1.1°，恢复方差与平滑度，无需学习模型。
SocialRL：通过多轮强化学习与奖励设计提升大语言模型社交智能
SocialRL多轮强化学习，借PPO回传延迟奖励和六维过程奖励，社交目标达成率提升9.2个百分点。
CARRE：面向可解释流失干预处方的反事实行动检索与理由评估
提出三阶段CARRE，融合检索、成本感知反事实评分与大模型推理，实现可解释流失处方并优于SHAP。
基于小梯度跳过的在线逆整数线性优化：常数遗憾与有限错误
提出小梯度跳过，使在线逆整数线性优化错误数有限、遗憾去除log T，M凸集无需重心。
面向遥感影像开放世界目标检测的双曲几何
提出HyRS-OWOD，用双曲几何建模类别层级，改进未知发现与增量学习，提升遥感开放世界检测性能。
RAP：研究注意力预测揭示目标条件化的证据获取偏差
提出RAP滚动基准，评估LLM研究注意力预测，揭示目标条件化证据获取偏差，微调可提升。
SymbolicLight V2：面向低能耗语言推理的混合神经形态架构与稀疏执行
混合神经形态与稀疏执行在FPGA/ARM降低语言推理能耗、提升吞吐，但质量不及同预算密集模型。
HyperTrace：基于假设的在线大语言模型个性化偏好追踪
HyperTrace免训练，以自然语言假设追踪短期意图与长期偏好，SMC式重加权更新，提升个性化对齐。
EEGBind：基于以EEG为中心的多模态绑定检测源级发作间期癫痫样放电
提出EEGBind，以EEG为中心绑定视频辅助信息，实现源级IED五分类，加权F1达0.8395。
IAE-VTG：交互对齐的动作-实体视频时序定位
提出IAE-VTG，在表征与训练分配层面联合建模动作-实体交互，提升视频时序定位精度。
StreamAlign：流式文本对齐语音分词
StreamAlign实现流式文本对齐语音分词，融合字符与词级对齐并预测词边界，延迟降至270ms，识别与语音生成性能领先。
BRACE：异步强化学习中针对陈旧评论家的锚定贝尔曼残差校正
BRACE 用锚定贝尔曼残差校正，分离策略校正与奖励传播，缓解异步 RL 陈旧评论家偏差。
VFNet：面向气液两相流空隙率估计的多视角时空模型
提出双分支时空网络VFNet，利用同步多视角视频估计气液两相流空隙率，性能优于基线并提升流型分类。