针对文本到图像模型隐式漏洞的自动红队测试
提出多智能体框架，自动生成并优化隐式对抗提示，结合裁判反馈与累积对抗解码，有效暴露文生图模型漏洞，优于基线。
MetaRSI / RSI2：针对递归自改进系统自身的元递归自改进系统
提出元递归自改进框架，组合数据、支架、模型三类操作，跨科学领域无教师自改进。
大型语言模型隐藏状态的双曲性图谱
首次系统研究LLM隐藏状态双曲性，发现深度影响最明显：中间层高，末层更树状；规模效应弱且非单调。
AI安全评估的转化性评注
自动化红队评估仅覆盖预设危害，存在威胁模型覆盖缺口；需不同部署情境的评估者弥补。
一次扰动并不够：行为AI评估中的可辨识性与盲基线
行为评估需n次扰动方能确定输入依赖；单次不足；视觉语言模型得分通常低于盲基线。
Aha-Flow蒸馏：流标记在LLM推理中至关重要
提出Aha-Flow双模式自蒸馏，利用流程标记重写推理链，在AIME25/HMMT25上提升Qwen3模型推理性能。
欧几里得公平k中心聚类的参数化与流式算法
提出欧氏公平k中心参数化与流式近似算法，近似比达2.732/4.464，可改进至2.414/3.828及4.732/4.42，实验显著优于现有。
我们造了一面镜子，却误以为它有心智：因果责任与人工智能意识谬误
指出把人工智能输出误认为意识主体的谬误，提出因果责任理论，区分因果载体与意识归属，实验证明二者可分离。
基于蒙特卡洛的海南AI驱动智慧农业平台绿色效益事前评估
构建了可校准的蒙特卡洛框架，事前评估海南AI智慧农业平台：全采用后农药、化肥、水和碳强度中位数降幅约两成。
看哪里、用什么：面向长期对话记忆问答的检索-定位-生成方法
提出MemLoc统一检索-定位-生成框架，经多粒度记忆图及自反思优化定位证据，解决碎片化与噪声问题，实现最优效果。
训练两层量化神经网络的直通估计器的稳定性与泛化
将直通估计器等价为潜在凸损失次梯度下降，证明平均稳定性并得泛化界，速率为O(n^{-1/2})。
基于值的强化学习中的批归一化前向模式
批归一化前向模式的选择决定离散动作价值学习的成败：采用批量统计可逆转性能退化，显著优于层归一化基线。
重新审视后训练的完整推理轨迹
研究发现后训练用完整推理轨迹收效有限，截断或端点训练更有效，中间令牌冗余。
粤语大语言模型第二版：低资源语言中的推理
发布粤语大语言模型第二版经多阶段训练以粤语和繁体字为约束的强化学习恢复粤语推理能力评测得七十三点一六
利用多结局实现样本高效CATE估计的表征学习
利用历史多结局学习低维表征替代高维协变量，证明可识别性并刻画偏差方差权衡，实现小样本下高效CATE估计。
动态规划引导的分层BPE及词汇剪枝实证分析
提出动态规划引导的分层字节对编码，剪枝选出定长词表。压缩优于多种基线；虽逊于最佳基线，但低倍数跨语料更优。
稀疏斜向规则提升：构建更简单的加性规则集成
引入可学习稀疏线性变换命题，加权逻辑回归梯度提升，以低复杂度兼顾精度与可解释性，减少特征工程依赖。
基于高效解剖预判与多模态确认的全身弥散加权成像多发性骨髓瘤病灶分割
提出两阶段框架，利用表观弥散系数生成解剖先验，并经多模态确认实现高效分割多发性骨髓瘤病灶，性能最佳。
神经形态系统中结构吸引子的形成
本文提出不变结构学习理论，将概念形成视为超图空间向结构吸引子的收敛，而非损失最小化。数学证明收敛性与吸引子存在性，计算验证无需反向传播的小样本图像识别，并给出树突实现的神经生物学假说。
将视觉基础模型适配至声学实现无位姿三维声呐重建
利用几何关系与物理噪声模型，将视觉基础模型适配到声呐，首次实现无位姿三维重建。
NormViz：一个用于将多模态推理锚定于全球文化的基准与框架
提出视觉规范理解基准与训练集，覆盖多国对比图像。最强VLM仅26.6%准确率，微调后可提升125%，开辟多模态AI新前沿。
结构熵驱动的图扩散生成用于单次联邦图学习
提出SPIRE，用结构熵加权客户端，图扩散生成伪图，实现单次联邦图学习，优于现有方法。
一个模型，两个世界：声呐与光学图像的双向转换
提出非对称物理先验桥接与自适应监督，实现单一模型双向声呐-光学图像转换，性能媲美或超越专用模型。
去偏见的幻觉：人格引导重新分配而非减少大语言模型的偏见
提示词干预仅重塑表面输出，不触及内部结构；人格引导重新分配而非消除模型偏见。
MobileVLA-R1 2.0：面向移动机器人控制的强化学习增强推理
提出强化学习增强的视觉-语言-动作框架，结合结构化推理与移动控制，提升长程任务成功率。
Vishing-Tactics-Bench：预测语音钓鱼电话中的利用轨迹
针对语音钓鱼，提出基于态势感知的战术基准，逐轮预测攻击走向信息窃取或金融诈骗，用于早期干预。
PTCG：人物引导的树形反驳生成
提出PTCG框架，结合思维树与人物选择，生成多样且有说服力的反驳，优于基线。
在《Legends of Code and Magic》中利用策略与价值网络的非健全搜索
在LoCM中用策略和价值网络的非健全搜索以51.35%胜率击败冠军ByteRL，无搜索仅26.8%，证明其有效且更鲁棒。
掩码预训练（MPT）的理论框架
提出掩码预训练理论框架，证明掩码隐式构造正样本对，揭示维度坍缩并设计损失函数与新掩码策略。
利用面向临床医生的社交媒体进行医学图像识别的视觉大语言基础模型
构建ThoughtMed-1M医学VQA数据集，训练FOLTMed模型，在42个基准上准确率85.4%，超越SOTA 3-5%。
用于多模态图像匹配的辐射、旋转与尺度不变特征描述子
提出RRSI特征描述子，双头采样保留结构，跨模态重建约束，实现多模态图像匹配对辐射、旋转和尺度的鲁棒性。
压缩下的操控：量化大语言模型中的剂量反应、能力成本与失败不对称性
量化大模型中，激活引导与压缩交互：情感引导在低精度量化下基本等效；推理长度呈不对称剂量反应，压缩可主导能力成本。
超越一次性扩展：面向多跳检索的对比式证据探索
提出无训练多跳检索框架，通过对比证据探索与覆盖感知排序迭代细化，显著提升检索质量与问答性能。
何时以及为何大语言模型因果先验有效：面向摊销因果推断的闭环先验选择
提出闭环先验选择框架，将大语言模型因果图注入因果推断模型，主域误差降至2.75倍且泛化提升，变手动调试为可验证选择。
行耦合语言模型
提出行耦合语言模型，多行共享因果并行生成，每步可输出多个词元，损失接近标准自回归基线。
基于加权速度引导的对象感知背景受控编辑
提出无需训练的对象感知速度控制框架，抑制背景漂移并稳定物体边界，实现局部编辑。
面向小杂粮育种信息抽取的检索增强多提示集成
提出检索增强多提示集成方法，经多数投票去噪，在杂粮育种信息抽取中排名第一，总分优于官方GPT基线。
SignDino：时间轴自蒸馏的自监督手语表示学习
SignDino将自监督蒸馏自图像迁移到手语时间轴，拆分手/脸流，以轻量时序变换器学习其演化，多任务达先进水平。
CST-WM：面向具身视觉跟踪的因果结构化世界模型
提出CST-WM因果结构化世界模型，阻断动作对目标证据的直接注入，借规划提升跟踪与重获取能力。
SSP-DMGTimeNet：面向车辆队列时空轨迹预测的物理约束学习
提出物理约束学习框架，融合因果注意与串稳定性损失，在保证轨迹精度的同时抑制扰动传播，实现稳定预测。
基于GAN的深度学习模型在胸部X光肺炎检测中的比较研究
多种模型对比，MobileNetV2准确率最高88%，GAN增强未提升验证性能。
一步一导：通过跨步控制缓解多域强化学习中的高阶干扰
提出OSOL，用相邻检查点足迹识别并抑制跨步回退，缓解多域强化学习高阶干扰，性能提升5.7%。
iBrain：从脑表面到神经脉冲的统一基础模型
iBrain联合预训练颅内脑电与尖峰活动，利用7000+小时数据，优于单信号模型，展现跨记录设置的迁移性。
Sector-Mean：基于角扇形划分的K-Means质心确定性初始化
提出确定性角扇形划分初始化：线性复杂度，较两类常用算法初始化更快、迭代更少，聚类质量不变。
利用SleepFM-2从两百万小时睡眠中学习可迁移的人类生理表征
基于28万余例、超两百万小时多模态睡眠记录预训练的模型，提升疾病预测与睡眠评分，可迁移至可穿戴与主观睡眠。
基于最优传输Bellman平滑的二阶平滑规划
提出最优传输平滑Bellman备份的二阶规划器，将oracle复杂度从一阶~O(ε⁻⁴)降至~O(ε⁻³)。
VDiff-Bench：面向细粒度图像差异识别的挑战性基准
提出VDiff-Bench基准，评估MLLM细粒度图像差异识别，其在噪声纹理等低级变化上易失败。
RedKnot-MLA：面向DeepSeek-V4长上下文服务的多头离线-在线复用
RedKnot-MLA通过离线在线多头复用加速DeepSeek-V4长上下文，TTFT提升至3.84倍，F1提升3.24点，算术节省79%。
跨加速因子MRI重建中的单一共享LoRA权重
冻结预训练骨干，训练共享适配器与门控网络，以极少参数实现跨加速因子磁共振重建，性能优且泛化稳定。
FreqBLiMP：频率控制的最小对立对揭示词汇稀有性下大语言模型的稳健性与脆弱性
提出频率控制最小对基准：词频下降使句概率降低，但准确率仅略降；整体稳定下，形态句法稳健，词元特定信息脆弱。