从记忆到吸收：面向持续知识注入的混合策略强化学习
提出GRIN框架，用混合策略强化学习进行持续知识注入，超越监督微调的复杂推理，基础召回持平。
解释的数学理论：理性熵、谱读出与作为资源的可混淆性
将解释视为观察者相对的谱测量；用理性熵度量不确定性，分类零集，证明可混淆性可作资源，并给出读出保证条件。
BanglaMamba：探索状态空间模型用于孟加拉语假新闻检测
Mamba状态空间模型用于孟加拉语假新闻检测，性能接近BERT，吞吐量提升2.2倍，显存降低49%，适合资源受限场景。
语法的几何变迁：Transformer层间的维度与邻域重组
研究深度模型中词性如何塑造表示几何：封闭类词更早扩张和坍缩，几何特征可还原词性。
测量诱导信息损失下量子传感的量子机器学习
测量信息损失下，量子机器学习利用相干量子态显著提升磁场传感，而非依赖模型复杂度。
MacroAgent：基于大语言模型智能体设计轮廓算法的规律性感知宏单元合法化
提出框架，利用大语言模型设计轮廓算法，用于宏单元合法化，提升规律性、减少绕线长并增强鲁棒性。
CAT-GS：基于校准门控与融合手术的平衡多模态学习
CAT-GS在反向传播中通过校准门控与融合手术，解决模态失衡、门控不稳和融合干扰，提升多模态精度。
PointRL：从可验证标注证据中学习点级视觉-语言定位
PointRL用可验证标注作为隐藏证据，通过强化学习训练点级定位，奖励评估覆盖率与数量一致性，在PointArena提升9.5%。
帝国久分必合：三个LLM智能体框架的架构趋同
三个理念对立的开源智能体框架殊途同归，趋同于五要素架构；但外部可验证性缺失，预示下一方向。
企业MCP网关的混合式工具发现：架构与实现
SCOUT将工具暴露转为上下文选择，混合检索降token99%，解决上下文饱和与工具发现难题。
并非所有注意力头都有助于关键视觉标记的选择：头感知剪枝更重要
关键视觉标记的选择能力集中在少数注意力头；据此提出头感知剪枝，先按相似度剪冗余再剪，性能效率兼得。
医学视觉语言模型在放射学中学到了什么？分布偏移下的迁移、对齐与源代理泄漏
医学VLM在分布偏移下出现盲点：迁移低、配对检索低、源代理泄漏；自监督初始化优于监督，对抗适应不稳定，需压力测试。
GraftSR：凭借同实例引导，为真实世界图像超分辨率嫁接真实纹理
提出GraftSR：同实例参考引导嫁接真实纹理，双掩码机制解耦注入，构建数据集，达SOTA，LPIPS降20.2%。
智能的影子价格：从供应链角度审视LLM推理中的质量降级
降级服务看似省钱实则会引发重试与流失，容量紧张时适得其反；节流是需求杠杆，应按类配给智能并计算影子价格。
时间序列预测的潜在轨迹分析与结构保持代理解释框架
提出模型无关的可解释框架，通过潜在轨迹和语义流量化时间影响，生成稀疏代理模型，实现高效稳定且忠于原模型的预测解释。
利用言语行为进行低数据和跨域对话偏离预测
用言语行为作辅助信号，提升低数据与跨域对话偏离预测性能。
路由图交接：多智能体大语言模型委派的自适应格式选择
路由图交接：轻量路由器自适应选择图或自然语言，压缩数倍且性能不降，消除纯图回退。
神经网络为何及何时改进优化中的局部近似
神经网络代理的效用取决于角色、半径与空间：辅助提案提升性能，替代梯度则有害。
面向潜在世界模型长时预测的展开解码重建
提出RDR：训练时展开模型并惩罚重建误差，无额外参数，在混沌方程上将有效预测时间提升1.8倍。
物理信息误差场学习：物理信息神经网络的后训练优化框架
提出误差场学习框架，在主网络训练后学习误差修正，不改变原结构，以较低成本提升物理信息神经网络求解精度。
VGA-BenchV2：扩展的统一基准与多模型框架，用于评估视频美学与生成质量
扩展视频美学与生成质量基准VGA-BenchV2，含52子维度和3.6万标注，建立混合评估器，并用于强化学习优化生成模型。
GUIDE：基于音视觉共享ID编码的生成式无监督中文查询纠错
提出无监督中文查询纠错框架GUIDE，用共享ID编码音视觉混淆字并重构查询，结合时间衰减频率目标，在真实数据上优于基线。
前瞻高效训练：自回归图像生成中的多令牌辅助监督
提出MTAR：多令牌预测+对比正则+语义丢弃，改善自回归图像生成，FID降0.95，训练快39%。
RSFusionDet：水下RGB-声呐多模态目标检测
提出水下RGB-声呐融合检测法RSFusionDet，含跨注意力融合与目标匹配，检测精度超越基线。
FlashNormal：基于闪光与无闪光图像的精细表面法线估计
FlashNormal用闪光/无闪光对及曲率引导，提升表面细节，缓解形状-反射率歧义，超越现有方法。
短视界与稀疏概念：J-lens读出的数学视角
将J-lens视为一阶因果传递算子，揭示其能量稀疏性，分解为短视界与稀疏概念预测，并提出改进策略以增强概念读出。
MSR-IVA：面向结构MRI与动态功能网络连接状态感知融合的掩蔽结构残差独立向量分析
提出MSR-IVA：掩蔽共享结构+状态特异残差，ADNI中源耦合+6.5%，非匹配依赖-15.7%。
先溯源后行文：声明锁定式报告
声明锁定式报告：先固定证据源、数值、方向，再生成散文；可重复性提升37.4和20.5点，成本更低。
看哪里很重要：长视频理解中的在策略自蒸馏
聚焦线索区间而非全视频可提升长视频理解；据此提出线索特权在策略自蒸馏，无需标签与额外模块，持续优于基线。
PonderPounce：预训练多模态大模型作为机器人控制的情景上下文引擎
利用多模态大模型原生因果上下文作机器人记忆，无需专用模块，高性能低延迟，多项基准上超越现有方法。
大语言模型引导的工业过程运行决策上下文动作评估
提出LCAE方法，用LLM预训练将文档转为动作-观测-方向-延迟关系基，结合历史评估动作，提升工业运行决策。
容量溢出：视觉混合专家模型中后门攻击的盲区
利用混合专家模型的容量溢出，按批大小控制后门休眠与激活，实现大型部署时攻击，规避常规审计。
VietAIDetector：用于越南语AI生成文本的开源零样本检测器
开源零样本检测工具VietAIDetector专用于越南语AI文本，支持长文本和扫描件，性能优于现有方法，可下载报告。
基于低秩重要性估计的Transformer资源高效剪枝
提出REP-LIE，用LoRA梯度估计权重重要性，稳定分数迭代剪枝，微调时资源高效，性能媲美现有方法。
OmniPhys：来自中文教育语料的多模态物理理解与生成统一基准
提出OmniPhys，含1.5万题和1.9万图的物理多模态基准，评估理解与图表生成，揭示现有模型不足。
不要只听，要规划：基于图的检索-生成智能体用于长音频会议理解
针对长音频会议理解，构建LongAudioQA数据集，提出GRGA模型，以多维图建模音频特征，用智能体规划检索生成答案。
清除杂芜：AI增强的射频干扰抑制
利用深度学习与有限标量量化提升射频干扰抑制，兼顾低延迟，性能优于传统方法与先前人工智能方案。
从设计到工艺规划：基于大语言模型的多智能体框架，用于从3D CAD模型与2D工程图纸进行制造工艺规划
提出基于大语言模型的多智能体框架，融合CAD与图纸信息实现端到端工艺规划，准确高效且节省令牌。
MathAdv：定理证明者所识、所推、所化、所泛
新基准MathAdv覆盖13个数学领域，揭示形式化瓶颈、领域差异、语言辅助影响及等价改写暴露的鲁棒性缺陷。
什么在引导智能体？通过定位行为引导指令裁决未授权行为
提出Attnlocate运行时框架，利用注意力定位行为引导指令，裁决未授权调用，防御注入攻击。
DeMMO：基于多任务学习的数字移动性结果纵向与跨疾病建模
提出DeMMO，跨疾病多任务建模数字移动性结果，自动学习疾病间关系，在Mobilise-D数据集上最优。
AdaptiveEmbed：用于多模态检索的样本自适应多向量表示
提出样本自适应多向量表示SAMVR，以内容自适应嵌入集按需分配容量，提升图像、文本等多模态检索性能。
LLM 推理中偏差校正的自适应触发
针对思维链偏见，提出基于累积和的自适应触发校正，白盒黑盒信号减少干预并提升准确率。
通信塔部件杂波无人机影像零样本分割的显著性-深度条件化方法
提出显著性-深度前景条件化策略，结合显著性与单目深度抑制杂波，改进Grounded-SAM和SAM 3，在通信塔数据集上提升分割精度、减少误检。
从视频基础模型自举4D LiDAR标注工具
提出LiDAR-SAM2，利用SAM2自动生成时空一致的4D LiDAR标签，无需人工标注，性能接近全监督，大幅减少标注成本。
动态规划的表征几何
动态规划等价于有向无环图最短路、热带多项式与牛顿多面体；三者半环同构，几何上显示长度泛化失败源于结构性否定。
PIVOT：用于真实世界三维重建中姿态、内参和新视角评估的多轨迹数据集与测试平台
提出多轨迹数据集与评估框架，评估真实三维重建的姿态、内参和新视角，发现未见轨迹及姿态内参来源显著影响性能。
DCGC：草稿条件化的掩码扩散模型复杂推理全局修正
DCGC基于草稿条件的掩码扩散模型全局修正，动态双CFG无需验证器提升低共识输出多领域推理准确率。
StrokeGuard：面向院前卒中评估的多智能体引导系统
StrokeGuard以双通道多智能体机制引导院前FAST评估，较纸质表单提升MATES-9总分10.83分（相对提高23.8%）。
Tlow：基于流的推荐物品分词器
提出基于流的物品分词器Tlow，将语义嵌入标准化，实现独立高效编码，显著提升推荐性能与冷启动效果。