通过多特征编码与注意力融合增强多模态情感识别
提出多特征编码与注意力融合的多模态情感识别框架，显著优于基线，尤其提升不平衡数据下的性能。
有限域求逆中的表示冗余与结构复杂性
有限域求逆中，同轨道有序基逆映射相同，冗余n对1；公式复杂性与学习难度一致，冗余泛化收益有限。
面向嵌套企业模式的自然语言转SQL成本感知智能体架构及新基准
提出新基准与成本感知智能体架构，在900条查询上准确率91.7%，领先次优基线54.6个百分点
SeamFlow：面向艺术家级UV展开的基于边缘概率的结构感知流匹配
提出生成框架，将三维曲面切割离散问题转为边缘概率连续流匹配，增强拓扑感知，达成语义连贯与低参数化失真。
基于大语言模型的对话生成中人设恰当使用的控制与评估
针对人设对话中过度使用人设属性的问题，提出SCONPOS干预内部表示来抑制，并提出PAS指标评估适度性。
结合大语言模型报告的阿尔茨海默病视网膜OCTA表型分析
提出可解释视网膜血管成像分析流程，集成分割、生物标志提取、无标签聚类与大模型报告，识别出低密度低分形维度表型。
用于磁化动力学的基于能量的守恒-耗散潜神经演化算子
提出潜神经常微分方程-卷积自编码器的磁化降阶模型，能量梯度分为守恒与耗散流，无需物理标签即高效预测轨迹。
量子退火机上的带时间窗容量车辆路径问题：GNN引导的图粗化与自适应QUBO惩罚
提出GNN引导图粗化与自适应QUBO惩罚，改善量子退火求解带时间窗车辆路径问题，可行性显著提升，硬件样本合格率0.02%→39%。
看哪里很重要：为基于VLM的3D视觉定位学习关键视角
针对零样本3D视觉定位，提出学习关键视角选择的方法，以推理模型反馈训练，替代启发式规则，提升准确率。
过于罕见而学不会：预设气旋路径削弱孟加拉湾海洋模拟器
预设气旋路径会损害孟加拉湾海洋模拟器，因气旋出现过少，模型对罕见信号给出错误预测。
AngelFingerprint：面向文本引导图像编辑的可追踪、可解释、白盒隐蔽水印
提出AngelFingerprint，将编辑提示嵌入模型权重，实现可追踪、可解释且白盒隐蔽的水印。
桥接模态与任务：面向SAR到光学转换与语义分割的统一分层ViT
提出统一分层视觉变换器，结合门控局部注意力与条件注入，联合优化SAR到光学转换和语义分割，性能优异。
追踪音频大语言模型中的音频锚定与答案选择
训练使音频主导答案，替换音频性能降；音频早中层塑造表征，训练增强中后期音频作用，权重影响集中特定层带
所选对象能否到达读者？对基于检索的语言模型管道中身份交接的审计
审计显示所选对象与数据集追踪对象常不一致，正文检索遗漏多而混合检索几乎不漏，对齐对象提升精确匹配。
推理时选择合适的语言模式以提升多语言可靠性
英语助理解，双语冗余致干扰。RAAI门控：低资源语言准确率升25-37.7%，校准误差降3-6%。
优化器记忆调度：在过度训练轴上实现更优扩展
训练周期改变优化器排名；动量调度法ADANA随过度训练增加而优于AdamW并迫近SOAP。
ERPBench：评估LLM代理在竞争性市场生态中的企业决策
ERPBench用六轮ERP模拟测试LLM代理决策，发现不同竞争生态下模型排名不一致，仅有21/100任务获胜者相同，支持配对评估排名转移。
论大型语言模型中的认知多样性
大型语言模型评估不应只看准确性，还应关注认知多样性，即有效答案、解释和推理路径的丰富度。前沿模型常表现认知狭窄，需将其纳入能力评估。
图灵机的可解释性
研究证明可解释性技术“敏感性”能识别图灵机的算法结构，其对称性反映在敏感性矩阵中，DFA实验证实可用PCA和聚类恢复算法特征。
PLUME：基于共享子空间低秩用户调制的大语言模型参数高效个性化
PLUME通过共享子空间和轻量调制矩阵实现LLM个性化，参数减少95%以上，性能媲美强基线，支持大规模用户。
动态异构图表示学习：综述
首个系统综述动态异构图表示学习，提出统一定义与算法分类，总结应用与未来方向。
拒绝而不拒斥：减少语言模型误拒的安全微调响应结构分析
将安全响应拆为拒绝话术与理由，仅用理由训练可减少误拒且不降安全性
免模拟的非平衡动态最优输运及一般增长惩罚
提出SUDO框架，无需模拟求解一般非二次凸增长惩罚的非平衡动态最优输运，精度高、速度快，支持非对称先验。
知道什么不该回答：视觉语言模型中的选择性不遵从
提出选择性不遵从基准KoNA，评估视觉语言模型；模型常应拒未拒，经微调后改善且不影响正常回答。
超越注意力的拒绝定位与引导
拒绝方向在无注意力架构中仍存在，迁移只需在新架构的写入点重估方向，无需重建。
具身智能体中用于高效长时空间记忆的语言轨迹编码
提出语言轨迹编码，以自然语言和空间锚压缩动态物体运动史，实现语义轨迹与长时目标检索，性能显著超越基线。
模型退役对生物医学AI出版物构成可复现性风险
约四成生物医学论文所用大语言模型已退役或即将退役，威胁可复现性，模型退役应作为核心报告与保存问题。
思维链表象之下：大语言模型中推理操作的机制性解读
发现推理操作在中层表征中可分离，不受词汇位置干扰，依赖上下文，揭示推理表述与内部几何结构对应。
SimFuse3D：面向跨平台3D目标检测的源引导目标模拟与置信度引导多阶段定位重加权
SimFuse3D用源几何修复跨平台雷达伪目标箱点不一致，仅适配时生效，不改变架构，性能领先。
SQL-Zero：自进化文本转SQL
无需人工标注，以数据库执行为真值，用挑战者-求解者自博弈训练；BIRD提升6.6至7.3点，迁移能力取决于模型规模。
CoMLP：协同门控多层感知机用于医学图像分割中的细粒度跨模态信息融合
提出协同门控多层感知机，以区域与膨胀交互做细粒度跨模态融合，免密集注意力，五个医学分割基准最优。
训练你所部署的：生产编码的令牌保真后训练
提出保真训练框架与C-DPPO解决令牌控制误差，较标准DPPO提升3.0点。
PAPT++：面向单域泛化的风险感知对抗调优与生成
提出PAPT++，利用扩散模型生成分类器难分的语义一致样本，风险感知对抗迭代训练，提升单域泛化。
Aplaud：面向用户特定大语言模型的自适应个性化低秩分解
提出Aplaud框架，通过共享低秩基与紧凑用户修正分解实现大模型高效个性化，降低参数成本，优于现有LoRA方法。
面向小分子设计的合成任务扩展训练大型语言模型
用由易到难的合成任务训练语言模型，可掌握小分子设计策略并超越更大模型，应对高成本场景。
LetOccVote：通过一致性学习弱监督3D占用预测
提出LetOccVote，利用跨帧投票优化2D伪标签的几何与语义监督，无需3D标注，在Occ3D-nuScenes上取得SOTA性能。
天气条件化深度估计模型
DA-W框架解耦内容与天气风格，注入适配器实现恶劣天气下的鲁棒深度估计，AbsRel改善3.7%，同时保持常规状态性能。
CLON：面向零样本6D姿态前端的多语言对象注册标定
CLON无需任务训练，用语言记忆引导SAM 3产生高召回提案，并预计算提示权重，在7个数据集上检测AP提升8.1点，6D姿态AR最高提升4.1点。
向量数据库中用于私有检索的阴影查询
提出SHAQ方法，用生成模型将文档语义分解为多样阴影查询并替代原始嵌入存储，抵御嵌入反转攻击，兼顾隐私与检索效用。
用于部分相关视频检索的CLIP内在时间自适应
提出内在时间自适应框架，通过骨干内部时间注意和亲和加权梯度传播，实现部分相关视频检索的领先性能。
注意力引导的病灶聚焦图像分类全局与局部融合框架
提出注意力引导的三分支融合框架，结合全局与局部特征并自适应加权，在病灶图像分类中优于单一分支。
FinalityBench：延迟与冲突的金融最终性下智能体决策的效果级基准
提出最终性基准，按资金效果评估延迟冲突下智能体决策；语言模型无提示即学会最终性门控，等同手工规则。
古典泰米尔语向量化：诗句-注释对的表示学习
用千余对古典泰米尔诗注语料，测试多种模型：仅解码器模型在112组中95.5%偏好真实词序，未复现注释内容。
WEECFP-SuRGE：宽嵌入扩展连通性指纹与子结构旋转图距离编码
免预训练分子指纹模型，以图距离旋转编码拿下多项药物基准第一，优于经典指纹，分子重建近无损。
基于低秩自适应空间注意力图神经网络的移动传感PM2.5时空浓度预测
提出空间注意力图神经网络，融合低秩自适应与聚类，实现PM2.5细粒度预测与热点识别，优于基线模型。
重复出现并不足够：在Gemma 2和3中对多语言SAE翻译特征进行因果验证
跨语言重复的翻译特征多数无因果效应，仅两个模型各一个特征在多种语言中一致有效，重复性可能夸大迁移。
DCFA：基于大语言模型多智能体系统中故障推理的双视角因果启发式归因方法
提出无训练框架DCFA，融合全局因果定位初始关键错误与局部反事实推理，步骤准确率最高提升8.27%。
达克沃斯-刘易斯-斯特恩（DLS）方法的公平性审计：赛制特定与性别差异偏差，及面向板球目标修订的可解释校准层
对8150场国际板球赛的审计显示，DLS法存在赛制与性别偏差：女子ODI被高估6.13分；可解释校准层DLS-Cal使ODI绝对偏差降31%，女子残差从+6.19降至+0.65。
激活引导能否捕捉多维作者风格？
提出无需训练的逐方面激活引导法，捕捉多维作者风格并提升迁移效果。
系统比较显示跨语言共享度量分歧源于各向异性，仅ILO与迁移相关ρ=0.90，推荐为主指标
系统比较显示跨语言共享度量分歧源于各向异性，仅ILO与迁移相关(ρ=0.90)，推荐为主指标