GSPotential：面向稀疏视角三维高斯泼溅的相机势场
提出GS势场法，量化视角监督不均，引导相机采样与保守高斯更新，实现稀疏视角高保真高效重建。
思考、审视与修正：多模态大模型中的不一致感知视觉自我校正
提出ReVISE框架，让多模态大模型验证工具输出、检测错误并动态恢复，通过训练与强化学习减少空间偏差，提升复杂视觉推理表现。
Sketch2Inspire：产品检索的结构敏感评估
提出草图灵感基准，区分类别与结构检索，多模态融合最优，支持结构敏感评估。
GenRubric：面向可扩展大语言模型评估的自进化评分标准生成
提出GenRubric自进化框架，无需人工标注自动生成评分标准，使LLM评估更贴近专家标准。
SMOTE-VAR：一种面向大学生抑郁缓解预测的不确定性感知过采样方法
SMOTE-VAR：利用高斯过程方差估计合成样本不确定性，减少误报，更好预测大学生抑郁缓解。
资源受限不丹温室环境下基于轻量物候感知YOLOv5的番茄生长阶段检测框架
提出轻量物候感知YOLOv5检测不丹温室番茄生长阶段精度90.6% mAP92.6%参数4M。
AOI-Net：用于自闭症谱系障碍检测的结构性面部AOI引导眼动轨迹表征学习
提出面部AOI引导网络，融合时间与结构特征，缓解类别不平衡，临床大数据上优于现有方法，实现可解释ASD筛查。
Graph4BiLO：双层混合整数线性优化的图神经网络近似
提出GNN学习双层值函数，可跨规模泛化，但嵌入优化模型增大求解开销。
冰面湖的结局远在季节结束前即可预知
冰面湖结局可提前数月判定：快速排水7月15日、缓慢排水8月1日即可识别，无需等到季末。
影响导向蒸馏：解决采样令牌在线策略蒸馏中的多样性瓶颈
提出影响导向自适应蒸馏解决采样令牌蒸馏的多样性瓶颈，提升多样通过率并保持单样本通过率，无需全词表教师信息。
强化学习用于符号方程求解
提出强化学习智能体逐步求解符号方程，覆盖非线性闭式与受限开族；仅凭奖励学习，性能超越非学习搜索。
LLM智能体中世界模型与策略如何组合？一种联合谱与行为的解释
世界模型与策略几何互补：共享输入子空间，输出正交。顺序训练更稳健；免训练合并与在线模型损失可提升效果。
FiLM-GPNet：面向大型时间序列InSAR堆栈的几何感知伪监督相位恢复与零样本泛化
提出几何感知伪监督FiLM-GPNet，利用特征调制和几何描述符恢复相位，经闭合一致性约束，降低时间残差与闭合误差，零样本泛化强。
混合距离-谱图位置编码的节点定位：逆界与基于碰撞的可达性
混合距离-谱图位置编码节点定位：给出逆界与碰撞可实现性，碰撞信息校准定位成功，混合优于单一基线。
面向组合泛化的TPR注意力机制
基于张量积表示的注意力机制在组合泛化上优于现有组件，表明融入显式组合结构是可行之路。
文本引导的扩散模型对胸部X光图像的对抗性攻击
提出文本引导扩散对抗框架，通过图像先验而非像素扰动攻击CXR分类器，性能下降最大且图像保真度高，揭示人机判读差异。
基于扩散的千米尺度概率降水临近预报细化方法
将确定性4km预报转为1km概率集合，修正误差，恢复漏报暴雨像素，快速生成且提升技巧。
VibeJam：智能体网页开发用户研究平台
开源浏览器平台，供用户与AI智能体协作建站，支持定制、差异评审、聊天、计划与实时预览。试点中用户体验良好，初级用户建站质量优于代理。
跨肽与靶标偏移的肽-蛋白亲和力预测基准测试
整合11349对数据，评估多种表示与回归器在三种划分下的表现；最优配置随任务变化，表示差异随数据量缩小，建议划分对齐用途。
审视记分牌：多项选择评估中的评分方案分析
分析六种教育启发式评分方案，超越准确率，揭示模型能力差异，并更好预测用户偏好。
穿透极端视觉稀疏性：从单个随机视觉补丁理解表面
提出SSUF双任务框架，用四种预训练模型在10%可见图像下重建和分类；Swin分类最佳，MAE重建最佳，ViT均衡。
FuncRoom-Agent：顺序前馈式三维功能性室内场景生成
提出功能房间生成新任务，用递归DSL与前馈构建免迭代修复，结合执行过程奖励达最优。
基于提升谱面包含的Wasserstein分布鲁棒小信号稳定约束交流最优潮流中的预测误差空间认证安全半径
在预测误差空间优化认证安全半径，借提升空间凸稳定域包含，避免逼近非线性失稳边界，实现分布鲁棒约束。
上下文阶梯：小初始化下词元嵌入的签名对齐动态
提出上下文阶梯：小初始化下词元嵌入按数据统计签名从低阶到高阶涌现，揭示训练由简单到复杂上下文的隐式偏置。
GATE：面向视觉-语言模型免训练测试时自适应的可靠性门控高斯证据融合
提出GATE，免训练融合文本与图像高斯证据，经可靠性门控校正，显著提升视觉-语言模型测试时自适应精度。
序列级蒸馏提升小型大语言模型长篇法律意见摘要的论点显著性覆盖
序列级蒸馏提升小型大语言模型法律摘要的论点显著性覆盖，仅需约10个训练样本，优于专家摘要微调。
向量值线性回归中加权数据选择的精确恢复阈值
证明向量值线性回归中加权样本恢复全数据损失的最小预算恰为(m+1)d，并确定若干阈值及相关猜想。
REIGN：集成引导网络的重构嵌入，实现高效上下文长度扩展
REIGN用冻结引导网络的块嵌入做对比训练，解耦词元与文档处理，缓存嵌入省万倍成本，参数少而性能匹敌。
基于学习型跨变量潜变量去相关与自回归熵建模的多变量科学数据压缩
提出误差可控多变量压缩器：正交变换去除潜通道依赖，自回归先验捕获空间结构，在多种科学数据上性能最优。
零样本异常检测中基于跨类别迁移的协同进化提示优化
提出CoEvoAD，用进化算法搜索离散自然语言提示，引入跨类别迁移，提升零样本异常检测，达SOTA。
En-ViMedNER：带UMLS语义类型标注的英越平行生物医学语料库
首个英越平行生物医学NER语料库，含UMLS语义类型标注及20万实体对，经人工审核，最优F1为52.70。
Polis：城市尺度3D自监督学习
提出Polis，城市尺度三维自监督，城区基准领先，但地面局部数据反转。
自动化无损评估图像分析的视觉问答模型
提出面向无损评估的视觉问答模型，结合深度特征提取与语言生成，支持交互式问答，提升检测效率与准确性。
前视声纳与3D声纳的标定及对比分析用于增强水下目标识别
提出两种声纳模态自动标定滤除噪声，自动标定较手动提升5%，滤波使特征提取相对原始点云提升超40%。
BCPPO：受巴舍利耶启发的约束近端策略优化方法，用于尾部风险感知的安全强化学习
提出BCPPO，受巴舍利耶启发，用评论家分歧作平滑惩罚，平衡收益与尾部风险，优于对比方法。
CateKV：长上下文LLM推理加速中的序列一致性
发现注意力头序列一致性，提出CateKV混合KV缓存，仅保留关键token，减少内存计算，加速推理且保持精度。
当历史呈现多模态：长时程智能体上下文管理的再思考
将上下文管理视为预算受限的历史变换，提出免训练的VERA，保留原生视觉证据，缓存令牌减少31.5%-63.1%，多模态任务准确率最高。
少即是多：理解Token过滤在AI生成文本检测中何时有效、何时失效
仅用四成令牌有时最优，但非普遍；过滤助弱源模型，害强源模型，源于熵校准偏差。
Tail-Replay：摆脱混合大语言模型前缀缓存中线性注意力的诅咒
Tail-Replay通过回放短后缀重建线性注意力状态，实现无限制前缀复用，仅用5-10%预算保持高质量，加速9-14倍。
IndicDetect：评估印地语、泰卢固语和泰米尔语的跨语言LLM生成文本检测
新基准IndicDetect评估三种印度语言AI文本检测，发现现有检测器在域、生成器偏移及对抗扰动下鲁棒性差，而非峰值精度不足。
强草稿需紧凑记忆：基于压缩KV缓存的长上下文推测解码
提出压缩KV缓存的长上下文推测解码：强草稿配紧凑记忆，减内存70%+，提速达2.08/3.33倍。
GeoAgent：通过具身导航评估视觉语言模型的地理定位能力
GeoAgent基准：智能体通过具身导航细化地理定位；VLM难辨区域模式，导航提升精度，且存地区偏见。
令牌计数不等于模型谱系：黑盒LLM API指纹识别的冻结阈值保留研究
令牌计数一致性可验证共享分词栈，但不足以作为模型家族谱系的独立测试；保留集灵敏度仅0.5。
词语戏法基准：语言模型能否察觉自身输出被篡改？
通过生成时替换单词，构建基准测试语言模型能否察觉输出被篡改，评估惊讶度与文本反应。
ARMOR：数据稀缺下用于对抗鲁棒航空目标检测的流形导向训练
提出ARMOR，用流形导向训练（掩码背景+注入补丁）提升数据稀缺航拍检测对抗鲁棒性，干净性能超九成。
基于艺术史智能体的绘画风格分析
提出AI框架，用视觉Transformer和稀疏字典学习提取画作特征，经大语言模型生成风格描述，实现自动化风格分析。
生成式多域迁移学习用于数据稀缺风电机组故障检测
提出StarGAN多域映射，将稀缺数据映射至富数据域，借预训练模型检测故障；两周训练数据下异常分数相似度提升16%，优于微调与单源映射。
超越流失：利用时序机器学习预测零售银行的金融碎片化
提出用时间机器学习预测零售银行客户资金外流前的金融碎片化，90天预测，高精度高召回。
nnMNet：火星地形语义分割的基线模型
提出新基线nnMNet，融合线性注意力与轻量卷积，引入SAFB，在三个火星数据集上达到最优。
见变化，守连贯：基于频谱-时间表征学习的无监督动作分割
提出频谱-时间表示学习框架SpecT-OT：频谱投影器与时序正则化增强最优传输伪标签，无监督动作分割，15项指标中13项最优。