分离视觉语言模型中的感知与推理：晶体结构的无模型渲染天花板
“渲染天花板”以无模型参考分离感知与推理，经2160个晶体结构验证，证明模型误差全属模型自身。
FTU-Seek：稀疏功能组织单元分割中的基础模型引导难负样本学习
提出一种病理基础模型引导的难负样本学习框架，提升稀疏功能组织单元分割。
DGNet：双知识引导的红外小目标检测网络
针对语义纠缠与部署限制，提出基于双文本先验的DGNet，含小波调制与方向对齐损失，有效解耦并提升检测性能。
深度学习中的高阶结构
介绍高阶张量运算对深度学习的重要性，实证研究高阶现象，提出多层感知器超图推广，探讨与进化算法联系，展望未来。
RestoreBench：AI智能体能否恢复潮流收敛？
提出基准，评估不同大语言模型在聊天、单智能体和多智能体架构下恢复潮流收敛的能力，覆盖两电网各46案例。
一种用于量子联邦学习的稳定聚合方法
针对量子联邦学习的不稳定问题，提出自洽中点聚合法，融合QoS加权与环形参数聚合，提升稳定性并保持精度。
提示条件场景奖励的可控图像描述生成
提出基于场景图奖励的可控图像描述方法，并引入基准测试，提升可控性且不损质量。
基于对比人类感知3D表示的前馈多视角多人重建
提出统一人物感知3D空间与跨模态对比学习，实现前馈多视角多人重建，抗遮挡且高效。
AdaptNTK：面向神经网络势的自适应不确定性量化与主动学习
AdaptNTK以NTK空间正则化马氏距离量化不确定性，递归更新免重训，主动学习媲美集成且高效。
利用激活匹配微调检测大语言模型中的隐藏行为
提出激活匹配微调：无需触发知识，微调参考模型匹配良性激活，以残差捕捉隐藏行为，且防御感知攻击无效。
警惕裂痕：AI生成视频检测中的跨尺度耦合失配
发现AI视频跨尺度耦合失配这一新信号，提出RIFT框架，在两大基准上F1超99%，泛化性强。
可移除与不可移除：多语言分词税的代币成本账本
大模型处理非英语文本的代币与算力成本更高，分词税多源于表征而非信息本质，可部分移除。
EarthLD：迈向基于视觉语言引导扩散模型的统一开放世界滑坡理解
提出地滑理解扩散框架，融合视觉语言，统一识别、制图与触发解释，全球基准优于现有方法。
一种融合卡尔曼滤波的倾斜估计算法设计与实现
基于惯性传感器与微控制器，采用卡尔曼滤波融合加速度计和陀螺仪，抑制噪声与漂移，实现倾斜角稳定估计。
SpecMind：基于多智能体混合检索增强生成的频谱智能
提出多智能体混合检索增强生成系统协同处理频谱异构数据性能超传统基线胜率达八成以上
转变预测中相位结构特征的两项锁定检验
对相位结构特征的两项锁定检验均未达预设预测提升阈值，官方选择为空，理论未撤回。
面向金融推理的依赖感知思维链压缩
提出依赖感知的HSDN层级语义蒸馏，压缩思维链保持准确，AFAC2025准确率91%、压缩率68.4%。
后期Transformer层以规范方式重编码句法：来自希腊语语序变换与跨层泛化的证据
希腊语跨层实验显示，后期层将非规范句法定向重编码为规范形式，并非信息丢失；可预测人脑电/磁解码结果。
卫星能看到通勤者吗？——对视觉基础模型的关键基准测试
比较四种卫星视觉编码器，语言监督分布内最强，地理感知零样本迁移佳，但跨洲通勤OD生成仍是开放问题。
一种用于学习路径规划的量子-经典混合神经网络
混合量子-经典网络学习路由：小型量子网络替换编码器前馈模块，参数减少，中小规模接近经典，无量子优势，仅压缩策略。
面向数据工程的神经符号学：无需微调实现长上下文令牌缩减
提出即插即用神经符号层，无需微调提升推理准确率85%，减少50%以上令牌，将长上下文复杂度由二次降为线性。
(V)LMs generalize beyond surface co-occurrence: Evidence from cross-modal number agreement
SAGE：基于状态、具有弃权意识的任务型对话智能体评估
以状态为据且可弃权：将差异转为原子准则，符号与神经验证器级联裁定；核心版零成本决策多数，优于大模型裁判。
大语言模型能否使用关系Transformer嵌入？
将关系Transformer嵌入注入大语言模型的混合模型，并未胜过单独模型，且常低于随机、不稳定，需更强对齐与模式感知。
词汇规范化中的多语言诅咒
词汇规范化中，联合训练语言数与准确率呈倒U型：1-4种时最高，增至十二种平均下降约40%，少即是多。
Conversation Coach：一种支持语音的AI系统，用于练习棘手的职场对话
提出语音AI系统Conversation Coach，助管理者演练棘手职场对话。端到端延迟低但级联推理更优，后者已部署，四万余管理者使用半年。
基于重力先验驱动解耦变换与位姿精化的高效鲁棒绝对位姿估计
利用重力先验解耦变换，将绝对位姿估计降为四自由度；一维投票估计旋转并精化，在数据集和SLAM中领先。
为何多层消息传递有效：图神经网络原子间势的完备性理论
证明稀疏截断图上的多层消息传递等价于全L跳邻域，故三体超图网络可普遍逼近势能面。
DeSyR：一种PINN引导结构搜索与物理信息系数精化的解耦符号恢复框架
DeSyR解耦符号恢复框架，用PINN搜索拓扑，仅依据物理方程精化系数，避免教师误差，15个问题中误差达1e-14以下。
通过功能感知掩码学习任务特异性的抗体表示
用功能先验指导掩码位置，专项提升结构与互补决定区任务，混合策略平衡多目标，无需参数注入归纳偏置。
VATO：用于翼型非定常分离流动的涡力感知Transformer算子
提出涡力感知Transformer算子VATO，融合涡力映射与几何感知神经算子，显著提升翼型非定常分离流场预测，涡量误差降低31.2%。
Dr. Claw：面向氛围式研究的AI科学家工作空间
开源工作区包装编码智能体，以状态对象和技能库协调人机，将计划执行写作串成可追踪恢复流程，研究更完整且可审计。
EGT-KG：面向小语言模型实用科学问答的证据 grounded 类型化知识图谱检索
提出EGT-KG框架，用证据类型化知识图谱改进小模型科学问答检索，优于传统RAG，最高提升14.67%。
面向LLM智能体的基于信念的世界模型
提出基于信念的世界模型，向LLM展示状态信念可提升部分可观测任务表现，且与模拟方法互补。
技能遵循：评估检索增强型LLM智能体的实际技能使用
提出RAE指标衡量实际技能使用，发现聚合提升是假象，模型在检索任务上实际表现更差。
流形感知的通用编码计算：面向掉队者弹性分布式计算
现有编码计算忽视数据内在结构，本文利用数据自然流形设计编码，提出流形感知通用编码，显著降低掉队场景下的恢复误差。
Solaris：迈向生成而非编码的界面
Solaris界面世界模型逐帧生成UI，以语言模型理解意图，结合自回归与蒸馏，实现动态生成的开放交互。
声音长时记忆评估：助手还记得你说话时的语气吗？
新基准VoiceLongMemEval测试助手记忆对话中的副语言信息（情绪、语气等），仅凭文本会失败，加入元数据可提升准确率。
Wave Function Backpropagation with Explicit Temporal-Interval Dynamics
基于微观注视动力学的情绪监测智能决策支持系统
利用智能眼镜捕捉微观眼动特征，混合AI实现情绪监测，个性化F1达83.6%。
ReBridge-Flow：流匹配中后验桥的重新耦合用于图像复原
提出ReBridge-Flow，重新耦合后验桥端点以缓解流匹配图像复原中的桥错配，提升结构一致性。
EvoFlint：多轮大语言模型漏洞的演化图谱
将多轮攻击视为搜索问题，用进化质量多样性生成攻击档案，并绘制模型风险覆盖图，在多个模型上实现高攻击成功率。
CoVer：冲突感知的声明验证
提出ContraNote数据集与CoVer验证框架，应对事实核查中的证据与聚合冲突，在多个基准上取得高准确率。
差分隐私语言模型中的隐私-幻觉权衡
研究发现差分隐私语言模型更易产生幻觉，隐私预算越严越严重；信息频率可降低风险，需更精细的隐私保护方法。
HarmoCore：振荡波场稀疏重建的函数潜空间扩散
提出HarmoCore函数潜扩散方法，在核空间采样后验，高效重建复值振荡波场，低传感率下显著提升性能且可扩展至三维。
语言智能体与非语言智能体之间的协作探索
潜在状态内化令非语言智能体表征直通语言模型，消除口头化瓶颈；单模型在协作象棋任务超越专家和前沿模型。
ISO-RAG：基于等周噪声控制的检索增强生成
提出几何感知RAG框架，投影知识图至双曲空间剪除杂边，局部化搜索降延迟，多跳问答召回率提升10%，精准匹配提升4.3%。
禁止你的注意力：通过选择性移除频谱域中的内在焦点，欺骗多模态大语言模型
提出基于相位感知的对抗攻击，抑制多模态模型对结构区域的关注，实现高效隐蔽攻击。
近乎并列的大语言模型排名是否对族间DIF引导的基准重组稳健？
近平分差模型排名并不可靠：多数基准中约三到五成近邻对会因基准子集重组而反转，需验证排序稳健性。
当算法成为品牌危机：分布式责任与可问责透明度的社会技术理论
该理论区分算法事件、组织危机与丑闻，提出问责透明度作为应对，认为责任归属影响信任等短期评价。