证人解释异常
提出可解释的无监督异常检测法：以方向投影偏离极值基线评分，证人方向即特征归因，线性高效且不损精度。
面向数值数据可解释异常检测的可微区间瓶颈
提出可微区间瓶颈自编码器，以重建误差检测异常，内部结构可解释且无需标签；在48个基准上平均性能最优。
离线强化学习中的多步近端策略改进
提出多步近端策略改进方法，通过几何流形建模，在近端控制下超越数据支持，提升离线强化学习基线。
面向认知诊断的隐私保护异构多LLM联邦推理
提出异构多模型联邦推理框架，各推理方本地加噪实现本地差分隐私，残差聚合消除异质性，兼顾隐私与诊断精度。
注意力索引模型的高维学习动力学
研究表明注意力索引模型高维动态由迹序参量和矩层次刻画注意力参数化作为隐式偏差驱动对称破缺与弱恢复
突破（决策）边界：联邦学习中面向可解释性的差分隐私噪声动态校准
XCal-FL动态校准DP噪声，用预测对数几率、反事实边界、显著性，医学影像准确率提高一成以上，解释保真度达五倍，隐私预算效率更高。
VoxReason：合成前对有源文依据的语音规划的无听者评估
VoxReason合成前无听者验证语音规划的源文依据；槽位准确率不安全，SFT+CF修复显著提升。
披露贝塔：大语言模型读取风险披露所得制度条件贝塔的测量通道理论
价格历史过短时，将LLM视为噪声测量通道，证明制度条件贝塔的可识别性与一致性，给出误差下界及自适应组合
Reflect-SQL：一种基于自我反思的文本到SQL生成框架
针对复杂数据库模式与查询，提出多阶段自我反思框架，经检索、合成、蕴含三循环迭代优化，在BIRD基准上执行准确率达72.03%。
匿名化而非消除：保持效用的语音匿名化
提出两阶段语音匿名化框架，保护内容与声纹隐私，实验显示隐私强且效用损失小，评估更全面。
2D婴儿姿态估计中的盲点：从噪声标注中稳健学习
提出REMIND，利用训练动态聚类选择关键点识别噪声标注，在早产儿姿态估计中AUC达93%。
CAE 仿真智能体在通用框架之外还需什么？
通用框架加执行反馈即可超越专用多智能体系统，最大增益来自求解器教程提供的领域知识。
超越终点评分：持续知识更新的时间与容量条件评估
仅凭端点分数与单一适配器排名不足为凭，优劣随评估时间及容量漂移；应报告轨迹与容量扫描，排序稳定才算稳健胜者。
整体三维结构的稳定可扩展光束法平差
提出统一框架，将光束法平差扩展到联合优化几何特征与高阶关系，保持稀疏结构，速度接近经典方法且精度更高。
基于联邦图学习的LLM多智能体系统隐私保护拓扑引导安全
联邦图学习让LLM多智能体系统在不共享数据下实现拓扑安全，性能超越集中式，有效抵抗分布偏移。
RATL：基于检索残差学习实现稳健多元时间序列预测
RATL将历史预测残差作为可检索记忆，检索相似残差并学习路由组合，反馈修正冻结预测器，提升多元时间序列预测。
余量-漂移重放：GRPO中原则性重放控制的原语
将重放分为余量排序与漂移门控，不增生成/训练机制，单点干预即在多任务匹配或超越复杂重放法，交互场景省时。
掷骰子法：大语言模型品牌推荐重复查询审计的标准化协议
提出掷骰子法，基于方差分解确立重复查询审计大模型品牌推荐的迭代三档。
数字凹视下的高效语义理解
数字凹视借稀疏观测与选择性计算能以极低算力达到接近全图的语义理解，无需逐像素密集处理。
退化扩散模型的条件化
用因果最优输运为条件化奇异扩散模型定义近似损失在密度不存在或不光滑时于最弱假设下识别最小熵引导控制
OSR：输出空间再分配用于分类模型的自适应标签移除
提出输出空间统计重分配方法，无需原始数据即可近似重训后置信度，效率高且保护隐私，性能接近完整重训。
PrivateHub：用于生成私有传感器密集型环境数据的对比扩散模型
PrivateHub用对比扩散生成多传感器数据，保留非隐私应用可检测性，使隐私应用识别率降40%~50%。
Rent-a-RAG：面向第三方RAG审计的嵌入空间水印
提出一种嵌入空间语义水印方案，用于审计第三方RAG中的文档复用，黑盒检测准确且抗后处理。
可编辑视觉设计
提出以编码代理驱动的可编辑视觉设计范式，整合视觉语言模型与图像生成，产出分层可编辑、含真实文本的设计。
X-Translator：一种实时多语言说话人感知的语音到语音翻译系统
多说话人长对话场景的实时级联翻译系统，通过增量分段提交与说话人提示管理，平衡质量、延迟和声音一致性
解锁LLM中的无损加速：离散扩散方法
提出扩散增强LLM（Uno），以离散扩散并行解码，无需草稿模型，无损加速达3倍，吞吐量高，性能超越更大规模扩散LLM。
中文标题：重尾分布极值分位数处理效应的位置不变估计器
中文摘要：针对重尾结果提出位置不变的极值分位数处理效应估计器，修正位置偏移导致的不稳健，并证明其一致性与渐近正态性。
IchthyoNoma：孟加拉淡水鱼识别中零样本生物视觉-语言模型的命名与上下文敏感性
测试零样本视觉语言模型识别孟加拉淡水鱼，性能依赖生物知识、语言、命名与上下文；最强模型孟加拉语提示也近乎随机。
RobustSeiz：面向脑电癫痫检测模型鲁棒性基准测试的开源框架
RobustSeiz开源框架标准化四个脑电数据集，通过临床分布偏移压力测试癫痫检测模型，评估鲁棒性。
TAP-Path：面向高效可信病理基础模型的任务自适应结构与标记剪枝方法
提出TAP-Path框架，剪除冗余模块与标记，参数减24.96%、算力减35.20%，性能超Virchow2/UNI2-h，内外验证均保持高准确率与可靠性。
VestigeKV：NoPE-MLA KV缓存在残留分支中携带自身驱逐信号
无位置编码MLA缓存的残留分支自带驱逐信号，免训练压缩，128倍压缩下检索仍满分。
DSAQuant：面向视频生成的去噪阶段对齐量化感知训练
DSAQuant：训练按去噪阶段对齐，保早期结构、强后期细节；推理禁用CFG，视频量化性能显著提升。
StrixAE：面向真实世界复杂失真耦合的音频增强智能体
提出基于多模态大模型的音频增强智能体StrixAE，经两阶段训练同时应对现实复杂失真耦合与个性化需求，达最优性能。
子空间推断实现基于偏好的高效主动奖励学习
用低维子空间扩展卡尔曼滤波序贯推断奖励模型后验，实现基于偏好的高效主动学习，提升样本效率、可扩展性与校准性。
离散思维，连续动作：面向端到端自动驾驶的潜对齐规划
LaPla提出潜对齐规划VLA框架，将语义映射为连续动作，免自回归并消除量化误差；L2误差降15.52%，成功率提升33.34个百分点。
当优化变成操纵：防御生成式搜索免受恶意生成引擎优化
针对恶意生成引擎优化重写操纵，提出无微调两阶段防御，将攻击成功率降至6.2%，保留94.1%良性证据。
面向参与式民主的偏好推断之集体中心评估
提出集体中心评估框架，检验偏好推断是否保留集体偏好结构；用多语言大数据证明，仅预测准确率不足以评估民主场景。
降低AI灾难性风险的系统化监控与 rogue AI 进展评估
提出行为指标框架，监测AI系统向潜在灾难性威胁的进展，助力研究者与政策制定者实施循证监控。
以目录图像为冷启动：迈向可部署的硬质合金旋转锉识别
目录图像作冷启动识别硬质合金旋转锉：度量学习迁移不足一半，灰度化与订单约束检索增益最大。
多维随机特征方法的谱收敛性
证明随机特征方法对多维目标谱收敛，速率从超指数到代数；高精度与严重病态同源。
抛硬币而非洗牌：以推理速度实现大语言模型水印
无状态伯努利水印：每个词元一次随机判定，开销低于百分之一，支持全词汇自加盐，检测保证不变，速度更快。
CORE：通过重排序器蒸馏提升MLLM嵌入模型的组合推理
用重排序器蒸馏提升多模态大语言模型嵌入的组合推理，提出排序KL散度目标，在组合推理基准上最优且不损检索性能。
ALRA：自回归语言模型基于Logit的预训练蒸馏的自适应局部关系对齐
自适应局部关系对齐法，结合学生候选与教师锚点动态调整，分区域匹配分布，优于现有蒸馏，显著提升零样本准确率。
智能体继承记忆的预算验证中的计划指针与记录指令形式
在智能体继承记忆的预算验证中，指针与准则等记录指令可引导智能体选择，但效应因模型而异且不稳定，为描述性结果。
硬件感知的FP4 FlashAttention-4
针对Blackwell FP4张量核，提出Direct-P及因果路径，免softmax转换，推理提速2.13倍，训练更新提速1.14倍，且避免MXFP4轨迹发散。
联邦入侵检测中的隐私、鲁棒性与公平性权衡：聚合接口上的几何不可区分性
联邦入侵检测中隐私噪声与鲁棒聚合会加剧少数类攻击漏检，须联合权衡而非独立组合。
文明框架：个人多智能体系统间以主权为锚的通信
以文明（人类主权、账本、智能体）为通信主体，大使馆协议异步收发消息，发现先到信息获不当权威的效应。
超越检索：面向流式视频理解的渐进式潜记忆演化
提出流式视频理解新框架，将记忆从存储检索转为检索内化，经分层渐进演化形成紧凑潜记忆，达最优性能。
ToolDF：面向混合真实性音频深伪检测的工具集成推理框架
提出ToolDF框架，用音频大模型分源并路由专家，混合真实性检测性能最优且证据可解释。
空地协同视觉语言导航：基于共享鸟瞰图
提出AGC-VLN，首个空地协同视觉语言导航免训练基线，利用无人机鸟瞰图与地面车局部视角互补，成功率达77%，较单智能体提升27%。