Cut-ViT：基于Gram锚定子空间一致性的任务特定模型剪枝
提出Cut-ViT，通过Gram锚定子空间对齐实现高效任务特定剪枝，多数据集达最优，仅用20.9%时间。
跨会话分解攻击：扩展风险与意图对齐检索防御
跨会话分解攻击揭示缩放定律的安全风险，更大模型更危险；22M参数的意图对齐检索器提供有效防御。
BanglaMed-QA：面向孟加拉语医疗保健支持的问答系统
孟加拉语医疗问答系统BanglaMed-QA，构建4493问答对知识库，采用SVM分类及多指标投票，自动F1达95%，人工满意度0.9。
WALDO：杂乱场景中的单样本示例条件目标检测
提出WALDO：用冻结V-JEPA特征做单样本条件检测，优于DINO，但实例识别仍弱。
AERA：自适应证据残差分配以实现高效测试时推理
提出AERA自适应分配推理预算，动态判断是否继续计算，在GSM8K上减少95.99%计算量，准确率仅降0.4%。
基于概率的KV缓存逐出解释
形式化KV缓存逐出问题，证明其计算困难，将其化为期望估计，提出解码时校正，使现有方法更稳健高效。
执行性隐私：当差分隐私最大化效用
当数据泄露与参与反馈足够强时，有限差分隐私预算长期效用优于非私有，证明差分隐私可最大化长期效用。
WilLaGS：用于野外鲁棒高斯溅射的潜条件三维外观场
β-VAE学习全局外观流形，三维外观场模拟局部光照，师生掩码去瞬态，实现野外鲁棒实时重建。
保真度还不够：智能体数据表提取的调度级插桩
保真度不足；智能体提取需调度级插桩，靠工具调用日志检测静默失败，37项声明基准验证有效。
PersonaForge：面向智能体系统的逼真多轮用户模拟
真实多轮交互占75.9%，现有训练与评测存在缺口；提出基于四维人格与种子查询的模拟框架，训练提升智能体综合评分4.1%。
当教师指引误导时：奖励对齐的在线策略蒸馏
提出RA-OPD，过滤与结果奖励不一致的轨迹，提升大模型数学与代码性能，无需额外计算成本。
聚焦关键：用于低视力辅助的显著性驱动视觉语言模型
提出显著性驱动字幕框架，构建三个显著性数据集，训练Salience-LLaVA按重要性顺序描述物体，并部署至辅助眼镜，提升低视力辅助效果。
不相交表格数据迁移学习中跨注意力的广义上下文
提出广义上下文学习，无需共享特征，利用跨域注意力迁移，性能优于九种基线。
在视频中定位任意目标：重新思考高效的生成式时空视频定位
提出并行管解码，将时空定位分解为时间块与并行空间块，大幅降低延迟并提升精度，优于自回归方法。
SABER：对抗分支探测下的LLM推理稳定性感知早退
SABER：对抗分支探测的无训练稳定性感知早退，减少30.2%-39.8%推理token，精度不降。
HARTS：任意展开树上混合注意力模型的高效智能体强化学习
HARTS在展开树上执行混合注意力智能体RL，压缩前缀并联合规划微批与数据并行，实现近五倍加速。
openJiuwen：超越静态框架的长周期编码智能体
openJiuwen开源框架实现结构可组合与运行时自适应，在SWE-bench和Terminal-Bench上分别达82.6%和87.19%，超越官方基线。
RASA：用于跨身份角色动画的解耦空间-运动先验
提出解耦空间映射与运动控制的框架，通过空间校准与运动引导，显著提升跨身份角色动画的动作保真度和视觉质量。
UniLipi：历史印度手稿的统一多文字OCR
UniLipi统一识别13种印度手稿文字，适应低资源与复杂版面，可作预训练模型，并预测文字属性。
面向预测过程监控的高效在线持续基础模型微调
提出一种框架在线持续微调基础模型用于预测过程监控自适应检测漂移维护统一知识子空间性能优于现有方法。
面向可解释多维度作文评分的结构化反馈生成统一框架
提出统一框架，先生成分层思维链反馈再评分，用蒸馏与强化学习确保评分反馈一致，多维度作文评分表现出色。
使用视觉基础模型的可解释糖尿病视网膜病变分类
利用视觉基础模型分类糖网病，低秩适配高效，外部曲线下面积达0.92，解释图匹配临床病灶。
D-TAIA：面向多任务预测性流程监控的领域感知大语言模型适配
提出D-TAIA框架，用领域感知三元组损失与FAISS检索微调小LLM，联合预测下一活动和剩余时间，达SOTA效果
超越扁平网表：面向时序电路可扩展分析的层次化图表示学习
DeepSeq3层次化框架，双GNN建模两级表示，状态中心预训练，BMC求解时间减18%。
面向节能驾驶的条件扩散模型
提出条件扩散模型生成电动汽车电池电流曲线，较直接注入条件大幅提升精度，支持能耗感知车队规划。
Softmax 注意力的近似秩：精确几何定律与稳健交互维度
证明注意力近似秩的几何定律：支撑集决定最坏缩放，交互维度控制每头复杂度，并给出鲁棒SVD维度。
中文标题
面向地球观测变化检测的AI方法综合可信基准评测。摘要：统一协议评测10种模型、10个数据集，兼顾精度与效率；预训练提升性能，经典架构更优。
解析器状态已知：面向结构化生成的结构条件KV持久化
利用解析器状态信号优化KV压缩，在0.33预算下平均提升17.39个百分点，吞吐量最高2.2倍，显存降低47%。
GeoFF3D：面向大规模无人机测绘的坐标锚定前馈重建
GeoFF3D结合坐标锚定与分层框架，实现重力对齐的大规模无人机测绘重建，精度领先且2000图仅需5分钟。
跨模式迁移学习：迈向统一的城市出行预测
提出统一框架TransMod，跨出行模式迁移知识，对齐空间表征，缓解数据稀缺，预测更优。
陌生人、粉丝还是同侪？对话者角色在基于人设的对话生成中的系统研究
研究对话者传记可见性在训练/推理/评估三阶段的影响：训练期可见性决定表达方式，对话者可见减少复制，不对称披露引发泄漏。
SEPO：基于证据的结构化编辑提示优化
SEPO通过结构化编辑和证据追踪实现提示优化，在14项任务上超过最强基线，且更高效。
残差引导的随机神经网络
提出残差引导贪心构建隐藏层的方法，以闭式残差减少准则选候选单元，实验在71个数据集上优于基线。
获取、修复、保留：一种诊断引导的小模型对话游戏智能体后训练方案
2B模型经SFT获取对话游戏能力，用局部偏好对修复决策错误并保留通用能力，成绩大幅提升，但迁移主要限于目标族内。
当证据塑造协作：多智能体系统的知识条件化拓扑生成
K-GAT用外部证据指导多智能体拓扑生成，精度提升15.7%，能耗减半。
GOD：治理、观察与指挥——智能体社会的实时控制室
GOD为智能体社会提供实时控制室，支持提问与干预，统一命令与回放证据，可移植包分离数据，干预目标命中率93%。
SinkSLOT：基于稀疏提升最优传输的Sinkhorn方法
提出SinkSLOT，以稀疏提升最优传输稀疏化Sinkhorn核，迭代成本O(LN)，所得散度无需去偏，速度大幅提升。
3DGS压缩的非均匀量化
提出面向3DGS的非均匀量化，基于重要性加权量化与合并，实现最先进压缩性能，兼容点云，助力MPEG标准。
Synth-JDoc：合成具有多样布局和嵌入图像的日语文档图像数据集，用于OCR
针对日语竖排文本识别弱，合成多样布局与嵌入图像的文档并加噪声，有效提升模型OCR能力。
条件视觉证据效用：冻结视觉-语言编码器中的状态相关排名反转
视觉证据在观察部分线索后价值会变，静态排名失效。冻结模型在组合搜索中呈稳定状态相关反转，更新排序在跨评估器下仍有决策价值。
面向3D作物结构恢复与表型性状提取的去噪感知时序点云补全
提出SynthCrop4D合成数据集及去噪+时序补全两阶段框架，显著提升作物点云重建质量并实现表型提取。
我应该使用这个合成数据集进行训练吗？如何用最少的真实数据测试
提出自适应符号翻转检验，用最少真实数据判定合成数据增强是否提升模型性能，并控制错误率。
PhenoIntel：生命周期对齐的多智能体Web应用，实现可验证、易访问的植物表型分析
多智能体平台PhenoIntel分阶段校验植物表型分析，输出带不确定性结果，无需GPU，浏览器运行。
抽象画视觉语言理解数据集
提出最大抽象画数据集Abstract4D，含12万图像及多维标注，用于分析艺术语义结构及评估AI分类、检索、生成能力。
AIM：锚定身份特征，再匹配实现多模态大语言模型遗忘
提出AIM方法，在无保留图像时锚定身份特征并匹配视觉编码器，实现身份遗忘且保持感知能力。
VISTA：基于验证器信息的学生到教师自适应用于同策略自蒸馏
基于验证器的师生自适应方法，用结果验证的轨迹调整教师分布，使同策略自蒸馏在推理评测中提升。
覆盖，而非信用：零阶扰动预算的失败信用路由无法提升LLM智能体的池内样本效率
失败信用路由不提升LLM智能体池内样本效率；均匀分配等效，覆盖才是关键。
记忆并非提取：紧致差分隐私界与审计盲点
严格界定反事实记忆与自适应提取的DP常数，二者互不控制；十亿参数模型可单提示复现却被损失审计判净，暴露盲点。
WeAgent-MMSearch：多模态搜索智能体的原生文本-视觉交互
提出多模态搜索体WeAgent-MMSearch，以原生图文交互和故障恢复提升搜索，后训练后平均分涨19.22，媲美十倍参数模型。
学习面向激励广告的离线模型强化学习奖励分配策略
针对激励广告中的奖励分配问题，提出离线模型强化学习框架，实现成本可控的序贯决策，并经线上测试验证优于现有方法，提升净收益。