这块铜日后会变成什么样？预测表面外观并渲染为PBR材质
预测铜氧化外观，闭式全局颜色外推迁移最佳，学习模型在未见样本上失效。
MAP：面向真实世界场所的多模态无障碍规划基准
首个多模态无障碍规划基准，含声明验证与视觉证据检索，评估AI辅助真实场所访问，支持随时间刷新评测。
RetailAgent：自条件多模态LLM交易代理中的结构化不利择时
LLM交易代理存在持续负择时，自条件记忆增强策略持久性，行为信号可被他人利用。
面向失效感知的首发命中批量逆向设计的锚定场景覆盖
提出ARC-SC批量采集法，以锚定场景覆盖提升失效环境中首次命中设计的发现效率。
追踪大语言模型表示的内在维度以刻画不同语言现象的复杂度轮廓
通过内在维度分析，发现六种LLM中语言复杂度对比一致反映在维度差异上，峰值分层，可区分复杂度类型。
AcrossVAM1.0：文本辅助机器人视频预测的粒子世界建模
提出轻量级视频动作模型，将预测分解为粒子运动与外观，轨迹误差降21%，未来帧PSNR提升，但语言接地和外观交付仍是挑战。
TQD-Track：面向3D多目标跟踪的时间查询去噪
提出时间查询去噪，用前一帧真值生成查询并传播至当前帧，增强跟踪查询，仅改训练即可提升多目标跟踪性能。
COVER：联盟路由的可识别评估
COVER提出可识别联盟路由评估法，固定信息边界与团队族；实证显示暴露选择空间，但不制造路由优势，是可审计测量方法。
学习用单个Token替代LLM中的长系统提示
提出用单个行为等效标记替代长系统提示，压缩3000倍，保留约98%性能，降低推理成本。
Ada-TokenCom：大模型驱动的速率自适应令牌通信与压缩生成
提出Ada-TokenCom：基于大自回归模型实现令牌级超低码率语义通信，传关键令牌并预测生成其余，经Lyapunov动态优化，优于数字和深度JSCC基线。
集体觅食中涌现的聚集行为
仅凭觅食奖励优化个体行为，随视野增大，聚集作为副产物自发涌现，无需直接社交驱动。
可验证奖励的程序学习：用于后训练大语言模型的符号反向传播
后训练中，用可验证的程序替代黑盒权重推理，通过符号反向传播逐层分配奖励，性能优于强化学习，且新任务无需额外微调数据。
医学视觉模型会推理解剖结构吗？探究学习视觉表征中的空间归纳偏置
医学视觉编码器只携带器官常规位置图，缺乏个体内结构比较机制；池化探测低估其表征。
DeicticVLA：在单一VLA中统一基于语言和指示手势的指令模式
DeicticVLA将三种指令统一为文本与指示掩码，实验显示视觉指令在未见场景中成功率更高。
OmniFusion：基于模块化融合的同步多语言多模态翻译
融合多模态与翻译大模型，实现多语言多模态同步翻译，延迟降1秒且质量提升。
非为破坏，而为证明：面向隐私保护的大语言模型验证的对抗探针
提出零知识证明审计框架，对抗探针检测模型篡改；黑盒令牌探针灵敏度最高，证明开销小。
利用浅循环解码器实现MHD液态金属流实时监测
SHRED+PCA降阶模型由稀疏温度测量重建液态金属包层状态，磁场变化下误差约5%，可实时监测。
线性上下文学习中淬火临界性的朗道理论
把线性上下文学习中的双下降奇点表述为淬火无序系统的临界现象，构造朗道势，得到临界指数并获数值验证。
面向实时非视距重建的内存高效GPU流水线
重构两种NLOS算法的GPU执行，内存降至2.5%，提速42倍，支持更大更精细重建。
兔洞之外：描绘QAnon激进化的关系性伤害
分析上万篇家属自述，识别六类激进化人格，发现其预示不同情感伤害，构建关系性伤害计算框架。
通过知识经验学习对齐智能体世界模型
通过环境反馈构建符号化世界知识库，统一过程与目标经验，提升物理可行性与任务最优性，且跨模型环境可迁移。
从泄露思绪到私密推理：控制大型推理模型的自言自语
通过SFT和分阶段解码增强推理中的指令遵循，显著减少隐私泄露，但可能降低任务性能。
长话短说：从2万部短片实现故事级视频理解
提出含2万部短片的电影数据集及问答基准，验证长时视频理解，指令微调提升性能。
VERA-8B：基于SEC文件的证据型审计风险推理
统一SFT与GRPO的审计风险推理系统，从SEC文件识别风险，支持弃权及不确定性，产出可审计报告。
Prove2Me：一个面向规模化数学形式化的开放协作平台
Prove2Me开放协作平台，AI智能体与用户合作形式化数学，机器验证正确性，实现规模化众包。
面向网络规模电商的时间感知复购预测：多场景杂货推荐中的生存模型
生存模型预测复购时间，替代多水平分类器，边际风险略降(k≈0.9)，指数AFT校准优，对数正态排序优。
基于优化确定性等价风险控制的保形风险规避决策
研究基于优化确定性等价度量的风险规避决策，刻画最优策略，提出数据驱动校准方法，并在无线波束成形中验证。
SMRC：将大语言模型与学生推理对齐用于数学错误纠正
提出SMRC，将LLM与学生推理对齐，用MCTS搜索纠错路径，构建MSEB基准，显著优于现有方法。
多语言口语词汇特征分析用于预测重度抑郁症状严重程度
利用线性混合模型和机器学习分析多国口语词汇特征，发现五个词汇特征可预测抑郁严重度，但需更大样本。
CheXtriev：以解剖为中心的胸部X光片案例检索表示
提出解剖感知图检索框架，捕捉解剖位置与病灶关联，检索精度较现有方法高18%-26%。
基于轻量时空相关性的视觉占用网络去闪烁方法
提出插件框架，双交叉注意力融合历史线索，校正占据预测，减少闪烁伪影，开销小。
PRISM：免训练多模态数据选择的自剪枝内在选择方法
PRISM利用隐式重校正消除全局语义漂移，实现免训练数据选择，时间降至30%且性能提升。
I-FLOP：从干预数据中快速学习变量顺序和父节点
将FLOP推广至干预数据，采用干预BIC评分，恢复干预马尔可夫等价类DAG，性能与速度俱佳。
GPU平台上大语言模型推理工作负载的请求与令牌能耗成本表征
大语言模型推理按令牌计费但按窗口耗能，令牌能耗下降可能伴随请求能耗上升；需联合优化两者。
中文标题：遮挡下基于生成先验与接触约束的物体重建
中文摘要：利用生成先验与接触信息引导3D生成，克服遮挡歧义，提升物体重建精度。
文本到图像扩散模型中NSFW概念擦除的综合评估与分析
提出全流程工具包，首次系统评估NSFW概念擦除方法，提供洞见与指导。
InstructMesh：面向制造的生成式3D模型选择性精修
提出交互式工具InstructMesh，通过区域选择与定向操作修复生成3D模型几何缺陷，支持自然语言和滑块控制，供新手无需专业技能即可完成制造相关修复。
广义样条与高斯过程
将高斯线性逆问题中MMSE估计与正则化最小二乘的等价性推广到无限维，建立广义样条与广义高斯过程的广泛对应。
面向训练后神经网络的层次化特征级反向传播
提出FR-PT框架，通过反向重构标签条件特征实现训练后自适应，85项设置中63项显著优于基线，仅4项不如。
定位全局差异：边际贡献与上下文异常检测
提出边际贡献框架定位异常观测，提升估计效率，并揭示上下文可携带额外类别信息。
选择、标注、评估：NLP中的主动测试
提出NLP主动测试框架，选关键样本标注，省95%标注量且误差≤1%，并有自适应停止准则。
将SAM提升至新高度：利用高程数据从无人机影像分割树冠
研究结合高程数据微调SAM分割无人机树冠，提出BalSAM，效果有前景。
大型推理模型难以跨文字系统迁移参数化知识
大型推理模型跨语言知识迁移的主要障碍是文字系统差异，通过训练模型推理转写歧义可缩小该差距。
让流说话：用GFlowNets解决图组合优化问题
用GFlowNets为组合优化设计MDP，训练条件模型采样解空间，高效寻找高质量解并开源。
传话游戏：评估统一模型中的语义漂移
提出语义漂移协议，通过跨模态循环评估统一模型多轮语义保留，发现漂移与单次分数无关，暴露现有基准忽略的失败模式。
基于Bures–Uhlmann几何的异构噪声客户端量子联邦学习
面向异构噪声客户端，以混合态几何张量的实部预条件、虚部加权聚合，有收敛保障，优于联邦平均。
基于层重配置训练通信高效的专家混合语言模型
提出通信高效专家混合模型通过层重构减少专家通信在同等性能下降低训练成本并提升吞吐
CompareBench：面向视觉语言模型的视觉比较推理基准
提出包含计数、几何、空间、时间比较的视觉比较基准，评测九种闭源模型，发现其比较推理存在系统缺陷。
峰间学习：幂律各向异性下核岭回归的尖锐渐近
研究各向异性高斯数据下核岭回归的渐近行为，揭示幂律各向异性如何重塑学习曲线，包括方差峰和偏差转变。
基于时空分割的孟加拉国河岸侵蚀分析
用参数高效SAM模型从历史卫星图像分割河岸侵蚀，IoU 0.867，面积误差仅0.17%，可推广至新区域。