AI写作者具有一致的文体学足迹，而AI编辑则没有
AI生成文本有稳定的文体足迹（熵与词汇多样性），但AI编辑不呈现此特征，二者应分开研究。
面向神经性能预测的节点级特征编码
提出节点级特征编码的预测器，融合计算量、参数、内存代理，预测延迟与能耗，新数据集上达最优，并普遍提升现有模型。
基于GAN的车联网图像传输语义通信
提出基于GAN的车联网图像语义通信，采用语义优先和多尺度重建，实现高保真传输，优于现有方法。
Credo：面向智能体工作流的可复用声明式原语
Credo从搜索代码中提取声明式原语并加元数据编目，编译器复用生成新任务执行框架，免从头搜索。
去而复返：用于多模态翻译的双向扩散桥
提出双向图像文本扩散桥，支持正反向生成，源感知路径提升采样灵活性，性能优于基线。
LandingAgent：面向落地页的参考标注数据集与智能体生成框架
提出参考标注数据集与智能体框架，参考真实页面生成落地页，提升目标契合度与布局多样性。
智能体记忆如何助力可靠处理不可回答问题？
记忆可提升不可回答问题处理，但增益有选择性且易受数据集漂移影响；跨模型复用优于跨数据集，决策引导优于轨迹塑造，程序性记忆最可靠，关键在可迁移指导而非经验量。
AcCoRD：在现实用户偏好动态下评估用户-智能体协作
AcCoRD基准评估用户-智能体协作中偏好动态变化，发现前沿模型难处理交互中涌现演变的偏好，仅靠提示不够。
大型视觉-语言模型中缓解幻觉的动态对齐补偿
提出动态对齐补偿，无需训练，检测表征退化与漂移并修正，减少幻觉且保持性能。
QUORUM：使用多标注器的质量优化路由
QUORUM：预算感知路由，按实例分配人或LLM标注，多标注聚合，质量提升34.4%，成本降8.8%。
韩语谓词形态中词汇条件引发的实现歧义
韩语中相同词干词尾配置可因词汇身份产生不同表面形式，需靠词汇义与实现类确定，揭示纯形态表征的局限。
实体记忆图检索提升长对话问答中的证据覆盖
在LoCoMo十段对话1986问上，图检索将top-25证据召回从79.75%提至84.48%，但最终答案F1无显著差异。
面向视频多模态大语言模型的视觉令牌编码
提出视觉令牌编码，借鉴视频编码预测残差压缩令牌，动态分配下用一半令牌保持100.1%性能，免调优即插即用。
基于证据的高阶集合论辩框架
提出基于证据的高阶集合论辩框架，统一处理支持、高阶关系与集合交互，给出三值与模糊语义，证明无环下等价。
TI²PS：一种面向随机多细胞模式形成的拓扑信息逆向设计框架
提出贝蒂向量+逆代理建模，从目标模式估计ABM参数，优于PointNet++，仅用10%数据。
3D-USE：从图像级到场景级水下增强
提出3D-USE：介质感知表示与外观一致传递实现场景级水下增强，无需成对数据，提升可见性与跨视图一致。
从博弈论视角审视AI对齐：综述
从博弈论视角综述AI对齐，聚焦偏好多样性、对齐优先级与时间动态三挑战，厘清方法适用边界及鲁棒自适应可验证系统构建难题。
跨城市兴趣点推荐的大规模基准实证评估
在Trip World大规模基准上重新评估跨城市POI推荐，发现现有方法依赖目的地先验、效率低、语义整合无效，需任务专属设计。
CF-YOLO：面向伪装工业微缺陷检测的上下文感知特征精炼
提出CF-YOLO，含上下文感知聚合与特征精炼模块，突破伪装微缺陷检测，自建数据集上较YOLOv11提升2.2% mAP，兼顾实时性。
H-Scale：面向NVFP4亚字节LLM推理的Hessian引导缩放因子精调
提出H-Scale轻量后处理方法，用二阶代理优化NVFP4分组缩放因子，零推理开销，提升主流LLM量化性能。
条件流匹配何时能替代逐点负对数似然？
线性高斯路径下精确分解端点负对数似然，指出普通流匹配并非逐点似然估计，加权可消内部残差，在线对齐仍有偏差，为似然法适配流匹配提供理论依据。
KLOD：基于非目标分布保持的局部性保持知识编辑
提出KLOD，通过保留非目标分布减少知识编辑中的局部性退化，实现可控的泛化-局部性权衡。
从不确定性到临床风险：面向交互式医疗诊断的严重性感知共形规划
提出严重性感知共形临床规划，将交互诊断建模为风险敏感决策，校准风险并用于MCTS，减少提问、提升重症诊断质量，降低高危错误。
任务状态适配与原型记忆用于多任务密集预测
提出MemMTL框架，用任务状态原型记忆和稀疏路由适配多任务密集预测，需重生成实验数据。
PhyMamba：物理调制Mamba实现稳健电池健康预测
提出物理调制Mamba框架，融合电化学老化，多数据集误差降31.8%，兼顾精度与效率，稳健预测电池健康。
CoRe-MoE：面向持续多模态指令调优的紧凑可复用MoE
CoRe-MoE复用方向基座仅训练紧凑坐标专家，以<1%参数提升持续多模态调优性能最高5.90点。
基于语言模型的古代文献文本修复
研究表明语言模型可辅助修复古代文献缺字，但无法全自动，效果因内容和缺字长度而异。
扩展Sim(3)配准：基于扩展Sim(3)配准的2D-3D对应点剪枝
提出Ex-Sim(3)-Reg，将2D-3D对应剪枝建模为扩展Sim(3)配准，显式处理深度噪声，在多个数据集上配准召回率提升达24.7%。
学习差分：面向时间序列预测的自适应可逆差分法（AdaRDiff）
提出自适应可逆差分法：可学习加权差分简化序列，闭合式重构加速，两阶段训练提升精度，达最优且即插即用。
SimpCue：基于线索提示的多语言文本简化
研究发现预测线索提示略优，但收益有限且因语言和指标而异
蒙特卡洛树搜索就是每次访问蒙特卡洛控制吗？
蒙特卡洛树搜索与每次访问蒙特卡洛控制本质相同，四阶段归结为轨迹采样与每次访问更新。
超越全局标量：融合词元级统计与深度语义的对抗性AIGC文本检测
提出NeuroStat框架，融合词元级统计与深度语义，利用宏状态残差调制增强鲁棒性，在对抗基准MOSAIC上表现最佳。
属性标记算术：视觉自回归模型的解耦与连续语义控制
提出属性标记算术(ATA)，仅用单张参考图学习语义方向，即可在自回归潜空间实现解耦、连续的属性控制，无需重训。
VersaGauss：基于3D高斯的通用多相动力学生成框架
提出VersaGauss，基于3D高斯从少量图像生成多相动态场景，优化粒子分布，支持多种材料交互。
Cyc3D：评估图像到3D生成中的循环结构稳定性与资产可用性
Cyc3D基准：从跨视图一致性与表征质量评估图生3D，闭环重渲染测漂移；最优方法循环稳定性仍低于48。
CNeo-Bench：面向中文新词的大语言模型诊断基准
构建4759个中文新词基准，评估18个LLM：多数定义生成低于40%，存在识别-操作鸿沟；少样本提示可解部分难题，但错误仍多。
一种在质量退化约束下以性能最大化为目标的LLM量化层位宽分配方法
提出Gemma-3-1B层位宽分配法，在质量退化约束下最大化性能，11%延迟降低且损失可忽略。
线性回归中加权数据选择的精确风险比
证明三个精确风险比值：F_w(d,2d-1)=1+1/d、F_w(3,4)=5/3、F_w(4,5)=2；给出一般下界并猜想全域成立。
令牌预算蒸馏：将全令牌语义迁移至压缩视频视觉语言模型
令牌预算蒸馏通过双路径师生蒸馏，在压缩视频令牌下保留全令牌语义，实现高效微调。
SpikeOPD：面向自回归脉冲语言模型的稳定同策略蒸馏
提出SpikeOPD稳定同策略蒸馏，用于自回归脉冲语言模型，通过教师修正与策略锚定解决前缀不匹配，提升准确率并保持稀疏计算。
智能体AI系统中的资源约束与性能
比较两智能体系统，任务完成率无显著差异，但资源消耗悬殊；评估需结合能力、资源与执行记录。
赋能地方农业：基于深度学习的孟加拉芒果品种识别网络系统
提出深度学习芒果识别系统，EfficientNetB0达97.36%测试准确率，并集成至Web应用，助力孟加拉农业。
高能物理碰撞数据回归中经典与量子机器学习的比较
经典与量子模型比较：量子模型以极少参数达相近精度，QCNN用4量子比特媲美深度CNN，具参数效率优势。
孪生世界：面向证据支撑推理的基于等变性弃权
提出孪生世界，以实体替换构造多重世界，用等变性违反作弃权信号，检测推理是否基于证据，提升可靠性。
面向可靠医疗AI的可解释不确定性估计
提出egRUE方法，统一不确定性量化与特征级解释，提升医疗AI可靠性及医生校准信任，增强安全关键决策支持。
Manifold4D：在点云渲染流形上去噪的视频重拍方法
该方法将渲染注入初始噪声而非条件流，仅用一次，提升轨迹控制与保真度，降低旋转和平移误差。
广义吉布斯系综加权用于预测组合
提出广义吉布斯系综加权框架，经多项基准测试，性能有竞争力但非普遍最优。
VICT：面向长程LLM智能体强化学习的验证器插桩信用追踪
VICT利用验证器内部原子结构追踪依赖边，将优势沿证据边重分配，改进长程LLM智能体稀疏奖励下的信用分配。
观察、假设、验证：发现控制偏微分方程的多模态智能体框架
提出MAGE多模态智能体框架，无需预设库发现偏微分方程，结构恢复8/8，系数误差降约3个数量级。
从评分标准到代码的强化学习信用分配
提出评分标准到代码的信用分配方法，将功能反馈转为局部训练信号，提升网页生成性能，超越多个强模型。