合成数据中错误容忍度的量化：原子级操作数与算子扰动研究
ATOM框架区分操作数与算子扰动，模型对前者鲁棒而后者敏感，优先算子多样性提升合成数据质量。
基于CPRD的可扩展临床数据基础设施与老年多病共存患者住院风险预测的机器学习比较评估
CPRD上比较ML模型预测老年多病者住院风险：LASSO区分度略低但校准最佳，最适合临床部署。
通过定向检索器微调实现乌兹别克法律RAG的云与本地部署
为乌兹别克法律问答构建检索增强系统，微调检索器后云与本地部署均达标，并发布基准与模型。
行为潜伏期作为EEG反应时解码的弱事件时间监督
将EEG反应时解码转为事件时间后验建模，以行为潜伏期为弱监督，超标量回归，提供可解释概率框架。
DocIntent：面向真实文档视觉问答的可回答性引导智能体修复
提出无需训练的智能体修复框架，按问题可回答性选择性修复，回滚验证，提升多模态大模型在退化文档问答性能。
基于属性的LLM激活引导实现群体特定解释生成
提出基于激活工程的属性引导方法，通过计算群体专属引导向量注入LLM，生成更贴合特定群体、保持事实性的解释，优于提示词和现有方法。
RoSe-SLAM：基于动态单目视频的鲁棒语义感知高斯溅射SLAM
利用2D基础模型语义特征与时空运动掩码识别动态干扰，实现鲁棒跟踪与高质量静态重建。
潜在规划能否在点云中幸存？基于几何观测的动作条件JEPA世界模型
将三类JEPA世界模型用于点云均能规划不崩溃；动作敏感模型最优，可由目标直接构建隐状态。
迈向文化对齐：以人为中心的多模态AI故事评估（基于五个非洲社区）
评估AI多模态故事在五个非洲社区的文化对齐，发现依赖语境而非标签，提出分类，自动评估不可靠，需社区校准。
定位与解锁模型生物中沙袋效应的因果模型
提出沙袋效应因果模型：早期层写入意图轴，后期层读取；单层嫁接恢复能力，上下文嫁接全面解锁。
临床对话AI面对患者打断：扩展安全性评估
患者打断导致临床内容丢失，现有基准未覆盖。四模型在FAQ竞争中全部失败，打断鲁棒性需分场景评估。
从24小时腕部运动学习人类健康与疾病
自监督模型Sensori从24小时腕部运动原始数据学习健康表征，在12万人中验证，可显著提升52种疾病分类和26种疾病风险预测，尤其对神经精神疾病效果最佳。
参考嫁接在引出示弱能力上与微调相当
参考嫁接无需权重更新即可从示弱模型恢复隐藏能力，媲美微调；少量样本即可，但电路中断令固定编辑失效。
断裂场：面向断裂三维高斯模拟的接触感知二元多场传递
提出断裂场方法：为断裂三维高斯模拟按碎片独立传输质量动量场，消除碎片间动量泄漏，并以接触投影减少碰撞穿透。
大语言模型系统性偏好热门选项：跨选择题的证据与缓解
大模型存在系统性流行度偏差，偏好热门错误项。提出PopMCQ基准与PopDebias推理时校正，无需微调，最高提升54.1个百分点。
mmIR：用于3D毫米波雷达ADC合成的频域逆渲染
mmIR可微分FMCW逆渲染器，借助LiDAR物理模型合成高分辨率3D雷达数据，相关度远优于基线。
用语义锚定语音：面向低资源语言自动语音识别的多模态适配器机制
提出多模态适配器，用翻译语义和语音锚增强语音识别解码，在台语、客家话等低资源优于基线，自动语义锚有效。
从粗到细：用于医学图像合成的迭代对抗神经元胞自动机
提出StyleGANCA，首个轻量级NCA生成对抗网络，仅617k参数在PathMNIST取得最佳FID/KID，生成图像质量高。
教师误设下的知识蒸馏：教师模仿与任务性能之间差距的序参量分析
教师误设不改变蒸馏误差，但真实误差及差距随误设增大并被真实教师复杂度放大；勿仅用模仿指标评估蒸馏。
SHADOWBENCH：迈向自动形式化中语义对齐的可靠自动评估
提出SA-Pass：用影子语句双向检验自动形式化语义对齐；构建ShadowBench基准，实现高一致性。
ActiveAugment：深度学习中增强选择的在线主动学习
将数据增强选择视为在线主动学习，按样本选模型脆弱增强，在低标注预算及跨域情景下显著优于现有方法。
可解释多损失蒸馏框架：实现高效可解释的虾病文本分类
提出SALT框架，用多损失蒸馏分类虾病文本，结合LIME/SHAP可解释，优于监督基线，兼顾效率与可解释。
迈向汉语族语言的跨语言罗马化生态系统：普通话-粤语配对案例研究
建立汉语族罗马化生态系统框架，依四原则，开发粤语、普通话等方案；实验较拼音+粤拼显著降低粤语词错率与字错率。
基于验证的上下文工程：迈向全自动医学影像代码生成
多智能体框架两阶段验证与自动上下文工程实现医学影像代码全自动生成零人工干预分割0.90准确率99%
模态断层线：结构性破坏揭示全模态推理的脆弱性
干净评估高估全模态鲁棒性。结构破坏测试发现：文本视觉是稳定故障线，多模态退化非加性，干净精度不代表可靠性。
弹性三角形溅射
提出弹性核函数，具备边界双侧梯度支持与自适应边界值，在形状重建和新视角合成中优于现有三角形溅射方法。
高效语言到视觉特征注入的指代单目标跟踪
LVTrack用门控注入调控语言、避免语义漂移，借冻结预训练模型降成本，混合位置编码与KL损失提升性能。
预测不可预测：基于LLM的短时观测下长期混沌时间序列预测
提出PAC-LLM框架，融合相空间特征与文本信息，在短时观测下实现长期混沌预测，效果优于现有基线。
BEACON：通过三模态对比学习对AlphaEarth嵌入进行行为与语义增强
三模态对比学习融合文本与行为信号，增强地理基础模型对人类中心任务的预测，保持图像表示不变。
异步计算延迟下多机器人控制的协同在线学习
提出异步协同学习策略，兼顾预测精度、查询点差异与延迟，基于伴随多智能体设计分布式控制律，仿真验证显著提升学习与控制性能。
为LLM网页智能体学习简单的测试时环境
提出TTED，让LLM网页代理测试时学习分解复杂环境为子模块，无需标注，提升组合泛化。
带预览的对抗式在线分类
随机预览可使对抗在线分类摆脱序贯复杂度，退化为统计复杂度；二分类超额损失Θ(d/p+√dT)，多分类也有类似界。
StageWell：过程对齐的中文积极心理学支持对话语料库
提出过程对齐中文对话语料库StageWell，以六阶段支持流程与DPO局部修复构建，显著增强模型过程控制、响应质量与安全性。
阿拉伯语安全对齐作为选择性拒绝：SFT、DPO与防护校准的实证研究
研究发现混合SFT可在低误拒率下达高拦截率，DPO和防护效果因模型而异，支持按部署目标选择干预。
何时适配：用于保留通用能力的领域特化的条件记忆适配器
提出Engram Adapter，按输入条件激活记忆，提升领域精度且保留99.4%以上通用性能，实现冻结核模型的模块化领域特化。
哪款LLM用于哪项工作？不确定评估下的预算模型分配
预算有限下，两解证书判定LLM分配：估计与最不利表一致即确定；否则CASE补评。实例中信息价值高于优化。
论持续机器遗忘中的可塑性崩塌
发现持续机器遗忘存在可塑性崩塌，导致遗忘质量下降与记忆回弹，威胁系统长期可靠性。
NFAD：分布偏移下的干扰过滤异常检测
提出干扰过滤异常检测法，抑制成像条件变化引发的干扰，分布偏移场景检测率达91.0%，且不影响常规性能。
去噪即投影：梯度引导扩散的约束优化
提出用Stein去噪器作近似投影的梯度引导扩散，在三种几何上证明收敛，兼顾目标下降与数据几何保持。
基于声学感知的开集视听语义分割成本学习
提出声学接地成本学习框架，动态细化视听语义，挖掘干扰类别，显著提升开放类别分割性能。
计算延迟下网络化系统的事件触发控制与在线学习
提出网络化在线学习控制架构，导出含计算延迟的跟踪误差界，设计异步事件触发机制实现同时间触发性能且排除Zeno行为。
HoopMind：面向对手感知控球规划的实时神经博弈树系统
融合五类公开数据建模423万次投篮，用神经网络评估价值，经剪枝期望最大化搜索实现实时控球规划与对手感知。
心理困扰由谁评估？社区视角与大语言模型在心理健康帖子上的对齐
大模型系统性高估社区心理困扰，尤其在“无到轻度”时假阳性多，偏离社区视角，影响心理健康AI部署公平性。
跳舞火柴人：训练视频生成模型的入门数据集
为训练视频生成模型设计的合成视频数据集，含64x64、64帧、4020个片段，提供深度、法线、部件标签等标注，便于快速迭代与评估。
AlgoWorlds：算法世界中全局优化的工具使用基准
新基准将组合优化转为部分可观测决策，测试大模型工具使用，最优率仅38.6%，难点在信息整合与全局推理。
基于噪声感知采样与归一化流的sRGB真实噪声建模
提出噪声感知采样的归一化流框架，估计相机设置以生成多样真实噪声，提升去噪性能。
检索增强生成中幻觉的检测与修复
比较删除、替换、重写三种修复：均减少幻觉，删除降幅最大但保留最少(64.3%)，重写保留最多(80.1%)但降幅最小，且误改83.5%干净答案。
Di²CycleSB：基于薛定谔桥Transformer的高质量无监督夜间可见度增强
提出动态积分图像先验引导的循环薛定谔桥框架，无监督夜间增强，无需正则与分解即抑制光效。
GramLoop：免训练Gram门控重放实现鲁棒稠密预测
免训练GramLoop以Gram门控重放增强DINOv3，五基准升，COCO-O+0.252，保干净。
Pad\=artha：基于本体论的古典梵语细粒度命名实体识别基准
首个本体论驱动的梵语细粒度NER基准，含18类、10.8万实体；生成模型与传统相当，但细粒度及未见实体表现差。