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先移位再学习：在强化学习中实现低秩表示

提出先移位再学习的强化学习方法：证明移位后继度量具有低秩性，给出估计误差界，并用实验验证其有效性。

DeferredSeg：医学图像分割的多专家延迟决策框架

提出延迟分割框架，通过学习委派决策实现人机协作，支持多专家路由与负载均衡，提升医学图像分割可靠性。

基于自组织映射与合成重放的类增量持续学习

基于自组织映射的生成式持续学习框架，统计内存合成重放，免样本存储，类增量性能优于无记忆法。

面向视觉、语言和控制的扩散模型中难解推断的摊销

提出相对轨迹平衡，实现扩散先验下任意后验的摊销采样，证明渐进正确，用于视觉、语言、控制及离线强化学习。

利用大语言模型的空间语义推理实现高效无人机搜索作业

提出实时语义导航框架，用大语言模型推理空间语义信息，优先搜索高概率区域，缩短任务时间保持高精度。

arXiv cs.CL

安全的不稳定性：随机种子和温度如何暴露LLM拒绝行为的不一致性

LLM安全拒绝行为受随机种子和温度影响，约两成提示决策翻转，高温降低稳定性，单次评估不可靠，应多采样。

RegCL：面向多感官媒体视觉定位的紧凑持续SAM自适应

RegCL无回放，通过增量合并将多域分割知识整合进单一SAM适配器，五个数据集表现优异，适用多感官媒体。

注意力即条件作用：经典学习理论对线性Transformer的预测

线性注意状态更新等价于经典条件模型：纠错注意有线索竞争，连续注意没有；阻断闭式解，容量指数1.22/1.89。

MaCoPlanner：基于大语言模型辅助的人工编译任务规划与主动安全验证的机器人工业面板操作

提出MaCoPlanner框架，将设备手册转为中间表示并主动验证安全，违规率降至2.7%，任务成功率显著提升。

LLM序列决策的元提示优化

提出对抗赌博机启发的元提示优化，自动优化任务描述与示例，应对非平稳奖励，显著提升大模型序列决策性能。

模型偏差校准的贝叶斯实验设计：Kullback--Leibler散度与Wasserstein距离之争

比较KL散度与Wasserstein距离作BED效用函数：无模型偏差时KL收敛更快，有偏差时Wasserstein更稳健。

噪声效用测量下博弈中基于抱负的扰动学习自动机：A部分——非零和博弈中的随机稳定性

提出基于抱负的扰动学习自动机，在噪声测量下分析多人正效用博弈的随机稳定性，并证明其可等效为有限维马尔可夫链。

多模态协作辩论用于零样本时间序列推理

提出TS-Debate推理时多智能体协议，通过模态专用智能体与验证冲突校准，提升零样本时间序列推理分类与问答性能。

多模态AI中多中心专家混合用于去偏放疗靶区勾画

提出多中心专家混合框架，无需数据共享即融合多样临床策略，在多模态放疗靶区勾画中超越基线，支持本地定制，提升泛化性。

最优对抗测试：从失信考生中提取真实的测试结果

提出最优重测策略，针对作弊污染结果，用不同安全措施选择性重测，以动态规划求得最优策略。

AI作为队友：重新思考医学训练中的任务分配

提出从“误用”转向“误分类”，基于SCAN框架重新分配AI任务，防止技能退化，促进临床推理发展。

LongPIBench：面向提示注入的长上下文基准

提出长上下文提示注入基准LongPIBench，覆盖四种真实场景，揭示现有防御在长文本下易被绕过。

实时虚拟电路用于等离子体形状控制，基于神经网络仿真器：MAST升级实验演示

首次在MAST-U上实验验证实时虚拟电路，用神经网络替代预设表，保留现有控制架构，实现等离子体形状控制。

ABC：基于连续时间与空间中非马尔可夫扩散桥的任意子集自回归

ABC模型：连续时空非马尔可夫扩散桥，从邻近状态生成，噪声随物理时间缩放，支持任意子集条件，视频与天气预测领先。

基于模拟器的框架：从三维舌网格构建可验证的肌肉锚定问答（扩展版）

构建基于模拟器的三维舌问答，从三维舌网格生成可验证的肌肉问答记录，验证了几何监督的有效性。

位级三角内容感知置换的脆弱图像水印：零误报率、单比特敏感性与任意维度支持

提出位级三角内容感知置换的脆弱水印，实现零误报、单比特敏感及任意尺寸，抗多种攻击。

论智能体插件的维护与协同演化：Claude Code插件市场的实证研究

实证研究Claude Code插件市场发现：插件快速增长，开发以功能驱动为主，技能目录中指令与脚本协同演化，形成新型维护依赖。

学生口头报告多模态数据集（含传感器与评估数据）

含12小时、50场学生口头报告的多模态数据集，整合音视频、眼动、生理及交互数据，支持自动反馈与多模态学习分析。

单纯形到欧几里得双射：用于共轭且校准的多分类高斯过程分类

利用艾奇逊几何将概率单纯形映射到无约束欧氏空间，提出共轭校准的高斯过程多分类模型，兼容稀疏回归，预测可靠。

神经算子的共形不确定性量化保证

提出神经算子的分裂共形校准法，保证输出带以1−α概率覆盖至少1−γ区域，实验证明带更紧且覆盖达标。

基于大语言模型的软件与系统安全智能体：方法、应用与评估

综述大模型安全智能体：方法、应用、评估，发现其能行动却缺权限约束与可审计性。

Doc-CoB：利用视觉链式框选推理增强文档理解

提出Doc-CoB框架，由粗到细聚焦关键布局区域，兼顾全局信息，显著提升文档理解性能。

InfoMamba：免注意力的Mamba-Transformer混合模型

提出免注意力混合模型，用瓶颈线性滤波作全局接口，信息最大化融合，性能优且近线性扩展。

HyperVision：通道自适应的地基高光谱视觉预训练骨干网络

首个地基高光谱预训练骨干，通道自适应与无监督学习，多数据集大规模预训练，大幅提升分割、跟踪、检测性能。

一个模型通用于所有：跨异构数据集与范式的脑电情绪识别通用预训练

通用脑电预训练：单通道自监督+多变量微调（ART/GAT），跨数据集泛化强，多项基准SOTA。

SemEnrich：面向视觉语言学习的放射学报告自监督语义增强

提出自监督语义聚类增强法，为放射报告补充阳性/中性发现，提升多项指标，优于随机增强。

PolicyLong：迈向同策略上下文扩展

同策略动态数据构建：用当前模型迭代重筛数据，训练分布随能力演化，长上下文性能超越现有方法。

BioPIE：面向实验理解的生物医学协议信息抽取数据集

BioPIE数据集构建程序中心知识图谱，捕获实体、动作与关系，应对高信息密度与多步推理，提升实验理解。

Var-JEPA：联合嵌入预测架构的变分形式——桥接预测式与生成式自监督学习

变分JEPA用单一ELBO显式建模潜变量生成，无需反坍塌正则，表格数据上超越T-JEPA。

别让视频说话：面向音视频语言模型的音频对比偏好优化

提出音频对比偏好优化，采用输出与输入对比双目标，抑制视频驱动的音频幻觉，增强音频证据利用。

GraSP-VL：长度作为视觉-语言表征的语义粒度接口

提出GraSP-VL，用近正交前缀变换将冻结VLM嵌入重构为可截断的语义粒度接口，兼顾细粒度与稳定性。

RecoverFly：面向空中视觉语言导航的失败感知强化学习后训练框架

提出失败感知强化学习后训练框架，提升无人机视觉语言导航成功率，在TravelUAV基准上提升3.12-8.37个百分点。

预算约束下的因果赌博机：连接增量建模与序列决策

提出预算约束因果赌博机：边花预算边学用户响应，优于离线与在线基线；数据效率临界点7500样本。