溯因推理中人类与推理模型的思考努力对齐
研究表明大型推理模型与人类在溯因推理中的思考努力和错误模式上对齐且探索性解码方法能增强这种对齐
自改进测试时智能综述：推理中反馈驱动的自适应、学习与扩展
提出反馈驱动的测试时智能(TTI)统一视角，关联自适应、学习与扩展，探索AI部署时的自我改进机制
一致性正则化的无监督阴影去除
提出ShadowCLR无监督框架，直接学习阴影图像，利用跨观测一致性正则化恢复场景一致性并抑制阴影变化，无需阴影掩码或参考图，性能优于现有无监督方法。
提示空间元学习无法跨用户迁移：冻结LLM的负面结果
提示空间元学习不能跨用户迁移。实验无显著提升，因元目标崩溃，仅优化指令，未学到迁移适应。
住宅光伏-电池社区中强化学习与规则式点对点定价比较
光伏社区点对点交易中，无储能时规则定价优于强化学习；加入电池后强化学习节省更多，SDR定价更佳。
信念校准优化：智能体优化的显式世界模型
写出环境响应信念为持续文档，迭代修正形成世界模型，显著提升五个基准的智能体优化表现。
DESA-TTA：测试时自适应的动态EMA与源锚定
提出指数移动平均与源锚定方法，联合调节教师更新并抑制学生漂移，提升检测器测试时自适应鲁棒性。
HyGRAIL：知识图谱上成本感知与证据驱动的科学假设发现
结合图神经网络初筛与语言模型复审，仅对知识图谱内不确定假设调用大模型并注入证据，更准更省。
Sim2Signal：交通信号控制的仿真到现实基准
基准将仿真到现实差距分解为观测、动作、转移、奖励四类；直接迁移均下降，缓解效果因场景而异，最优方法是估计差距变化。
用于评估与对齐大语言模型问题澄清能力的三智能体框架
提出三智能体框架（提问澄清、模拟用户、评估判断），多指标评估澄清对话质量，并基于供应链数据验证对齐。
集成激光扫描与图像拓扑优化的可见及亚表面结构缺陷检测与量化技术
结合激光扫描与DIC拓扑优化反演，非接触量化可见和亚表面缺陷。
十种架构，同一错误：空间不相交评估下高光谱分类的共性失效模式
随机分割致高光谱评估泄漏；无泄漏协议下十种架构F1降0.147、排名剧变，且误分类像素高度重合。
NS-Copilot：大模型驱动的自主神经科学分析智能体系统
NS-Copilot用大模型协调多智能体，统一神经模态，自动完成从规划到合成的科研分析，性能优于基线。
机器何时能信任法规？——机器提取法律逻辑的生存证书
机器解析法规有噪声；构建生存证书，经蒙特卡洛与威尔逊下界检验认证蕴含规则；可用但脆弱，需分章校准或容错部署。
GAPS：用于条件激活引导的维度级门控
提出维度级门控，以AUROC筛选概念神经元，以高斯后验决定是否干预，优化毒性缓解与概念去除，每词元开销仅线性。
记忆信任鸿沟：持久记忆智能体中的能力依赖性失效
记忆信任鸿沟：模型规模越大，越易被伪装成当前的旧记忆误导；缓解取决于能力，元数据只帮强模型，消解冲突救弱模型。
Video2Reaction：训练基础视频模型预测观众反应
提出多模态数据集，以分布标签建模观众情绪；视觉语言模型微调超越基线，仅百分之一数据迁移即达全量最佳。
指令微调中输出格式如何混淆数据质量与能力
输出格式混淆了数据质量与能力的评估：质量信号在更新方向，能力绑定训练界面，切换格式可翻转效果。
作为极值凸估计量的均值中位数及通向截尾预言机的非凸路径
提出非凸分块-Lp估计：凸类达不到截尾预言界，随p→0逼近并达到该界；目标函数良态，2+δ矩下呈次高斯偏差界。
Kirin：从野外视频生成动物动作
提出新框架从野外视频重建动物动作构建首个图文与动作对齐的大规模数据集支持文本图像引导的三维动画生成
面向可解释与政策感知的碳信用价格预测AI：新兴碳市场研究框架
提出EPA-CarbonNet融合市场与政策文本预测碳价，实测随机游走RMSE更优，但方向准确率58.6%领先，揭示可解释性与政策对齐不足。
C$^{3}$T：社交媒体会话树中情感转变的反事实因果推理
提出反事实因果模型C$^{3}$T，联合预测会话树节点情感与转变，归因祖先消息，提升事件外鲁棒性，发现否认/纠错可降负向情绪。
瓶颈在通道：审计临床预测中的学习器差距与测量前沿
区分学习器差距与测量通道上限，框架可审计预测饱和；调优模型接近前沿，欠佳学习器存在差距，测量改进需看余量。
基于门控奇异向量收缩的选择性知识编辑逆转
提出基于谱分析的选择性逆转框架，仅撤销目标恶意编辑，保留有益编辑，实验验证其有效性。
预测而非迭代：扩散语言模型的高效自适应长度填充
提出PILL方法，无需预设长度，减少额外前向传播，加速推理，在代码与文本填充任务上超越基线。
Qwen3-4B后训练三值化：能力、有效比特预算、存储压缩与部署
Qwen3-4B后训练三值化：1.641有效比特，精度降~10%，存储减至3.96GiB，压缩未提速。
D-FROST：基于最优传输的去中心化联邦提示调优，应对非独立同分布与不均衡数据
首次将提示调优引入去中心化联邦学习，提出最优传输算法D-FROST，融合邻居提示并证收敛，应对非IID与不均衡数据。
线性融合MultiDiffusion：快速免训练的球面全景生成
提出LF-MultiDiffusion免训练全景生成法，用Krylov求解器高效融合潜变量，质量、文本对齐与一致性提升，推理加速15.36倍。
雅可比透镜下的循环变压器：全局工作空间能否在循环中幸存？
循环变压器仍有全局工作空间，但访问改变：一种跨循环，另一种仅两步窗口，言说由监督决定。
RecKAN：具有可学习递归多项式基的Kolmogorov-Arnold网络
提出RecKAN，以可学习的二阶递推定义多项式基，覆盖多类经典多项式，在图像、文本、时序等任务中优于现有KAN基线，且系数可解释。
MineTRACE：面向矿产远景评价的基于证据的交互式推理系统
MineTRACE是矿产远景评价交互系统，整合多源证据与专家树，支持自然语言查询，最高空间AUC达0.917，促进透明勘查。
从无标注婴儿视频进行人类姿态基础模型的跨模型蒸馏，以实现无标记三维姿态估计
利用未标注婴儿视频进行跨模型蒸馏，显著提升婴儿二维关键点精度并降低三维姿态误差。
OutageDiT：用于停电预测与情景模拟的生成式基础模型
该模型基于美国数据生成七日十五分钟停电轨迹，统一支持点预测、不确定量化与情景模拟，精度高且可零样本迁移。
SignMatch：将词典手语与连续手语视频进行匹配
提出原型结构手语嵌入，将词典视频映射到连续手语视频空间，实现跨数据集/语言匹配，优于现有方法。
保守生成算不算忠实？重新评估LVLM幻觉缓解方法
评估六种缓解法发现：降幻觉常伴随信息量减少，基准提升不迁移至更广能力，应权衡忠实、信息与能力。
RAFT-DVC：基于机器学习的分辨率感知数字体相关
提出分辨率感知RAFT-DVC，位移误差约0.017体素，粗纹理大位移下占优，支持大体积密集估计。
当智能体实现系统：缺陷、检测与评估严谨性的案例研究
智能体实现数据系统案例：记录五类缺陷；检索对比显示受限候选集显著优于未过滤检索，强调评估严谨性。
TAPVid-MV：跨多视图三维任意点追踪基准
首个多视图三维点追踪基准，含284序列、109k轨迹。现有方法不敌单目，几何恢复为瓶颈。
CAT-Flow：面向流匹配的曲率自适应步长
提出免训练的曲率自适应步长算法，用于文生图流匹配，减少采样步数，同等质量最多降低40%。
干摩擦与静摩擦条件下开环控制的条件扩散模型研究
条件扩散模型用于干摩擦/静摩擦开环控制，生成时间连贯的控制序列，较随机采样和CEM降低终端误差与卡滞。
hLLM：生成式重排的单遍解码
提出hLLM，用匈牙利算法从隐状态中一步解码排序序号，实现O(1)前向传播，速度快64倍且性能持平。
人工神经网络中纤维化、压缩与对称性破缺的涌现
深度学习涌现覆盖对称性，可压缩至原大小17%且不损性能，受控破缺改善持续学习，将黑箱化为可解释图。
按需导入：学习何时及如何用外部知识增强EHR图
提出ReTA强化学习框架，按就诊动态选择软导入、硬导入或跳过知识增强，提升预测精度并控制成本。
text2ql：基于语言无关中间表示的多目标自然语言查询
开源框架text2ql用语言无关中间表示支持SQL与GraphQL双目标查询，零大模型模式获100%执行准确率，并输出置信度评分。
聚合邻域嵌入投影与基于排序的流形学习用于图像检索
结合邻域嵌入投影与基于排名的流形学习，通过排名聚合互补上下文，提升图像检索精度。
中文学习者语法错误标注的分层分类体系
提出中文学习者语法错误分层标注方案，结合编辑操作、语言域等，评估支持该分层方法，但类别边界需细化。
基于三维重建的玉米果穗自动化表型鉴定
基于三维重建的玉米穗点云自动提取行数、粒数等，精度高，支持基因型与表型关联分析。
Volterra神经网络学习：系统理论视角
提出kVNN沃尔泰拉核化算子，解耦高阶交互表示，避免显式张量，以CNN层实现高效滤波，精度效率均衡。
统计问题表述的语言模型基准评测
提出统计问题表述基准：1013样本、85细类；14模型零样本最高分类准确率72%、变量重合率63%
ClaimReceipt：验证智能体评估中证据的充分性与覆盖度
提出用于智能体评估的验证方案：将证据绑定实验清单，逐项判定充分性与覆盖度，返回通过、无效或不确定。