迈向时间序列解释的统一信息瓶颈框架
提出统一信息瓶颈框架，融合归因与反事实解释，生成忠实归因和稳定反事实，优于现有方法。
3DGAA：面向自动驾驶的逼真且鲁棒的基于3D高斯的对抗攻击
提出3DGAA，利用3D高斯泼溅优化车辆贴膜，保持几何不变，实现跨视角物理对抗攻击，显著降低检测性能。
阶梯上升，内存下降：基于侧网络的低成本微调
侧网微调LST内存减半，精度媲美QLoRA，单卡12GB可微调7B模型。
iFlip：迭代反馈驱动的反事实示例精炼
iFlip迭代精炼法融合三类反馈，反事实有效性提升57.8%，并增强数据增强。
量子启发的驾驶行为建模
量子启发驾驶行为建模：密度矩阵统一表征不确定性时序情境，无监督识别自由流过渡拥堵三态，复现宏观现象支持预测
Gavel：当智能体遇上检查清单——评估长上下文法律摘要中的LLM
评估12个前沿LLM进行长法律摘要，发现其易遗漏关键信息而非幻觉，Gavel-Agent省时省力且通用。
层序反转：重新审视大语言模型中的潜在多跳推理
挑战跳对齐假设，发现层序反转：后跳答案可早于桥实体解码。提出概率召回-提取框架，解释多跳推理机制与失败原因。
利用SCROLL预测多个可观测变量：随机动力学的评分训练不确定性
提出SCROLL：组合多可观测量的似然，借随机动力学可算真值，异方差系统上NLL最优且校准，成本低。
鲁棒曲线MoE：通过模式连接实现混合专家模型的多范数对抗防御
提出鲁棒曲线MoE，以低损耗路径连接范数专用模型，选择性专家化与部分更新，提升联合精度。
通用分子基础模型跨多种嗅觉任务迁移
单一嗅觉任务微调的分子基础模型，可迁移多种嗅觉任务，媲美或超越专用模型，3D表示区分对映体。
E2Rank：统一文本嵌入与列表式重排序，实现有效且高效的搜索
E2Rank统一嵌入与列表重排，以列表提示为伪相关反馈，余弦重排免自回归解码，高效高质。
循环与Transformer相遇：通用多模态检索
ReT-2循环Transformer融合图文，统一多模态检索，M2KR/M-BEIR最优，快且省内存
从国家课程到文化意识：构建开放式特定文化问答数据集
基于国家课程，以多智能体框架自动构建开放式特定文化问答数据集，含三万四千对韩国问答，促进文化对齐。
SIMGUIDE：程序化锚定的多情境表示用于个性化智能体规划
程序化锚定的多情境用户表示显著提升个性化规划，优于RAG，表明表示格式优先于内容。
可靠的大规模供应链LLM决策引擎：架构、安全与性能保障
提出将大语言模型与数学优化、概率预测及安全约束结合的混合决策引擎，实现需求预测、库存优化和运输调度，提升供应链决策的智能性、安全性与可扩展性。
量子学习中有限次测量泛化保证下的测量预算分配
提出预算分配平衡样本数与测量次数；证明保守泛化界，最坏速率B^{-1/4}，仿真验证。
AI驱动的非洲心理健康聊天机器人：系统综述与文化适应性框架
综述52项研究显示AI聊天机器人可提升非洲心理服务可及性，但缺乏本地化适配；提出融合文化、多语及移动优先的适应性框架。
基于游戏轨迹的账号一致性：反恐精英2中的同一玩家验证
用CS2行为指纹验证同一玩家，成对AUC达0.956，多历史聚合提升账号一致性至0.982。
面向设计信息学的基于VLM的建筑布局多粒度图自动表示
提出VLM自动构建建筑平面图多粒度图；节点匹配≥92%，中粒度预测最优，粗粒度评估有效。
LifePlanner：利用社交媒体数据评估LLM智能体的地理空间规划
LifePlanner基准融合地图与社媒，评估LLM智能体规划；复杂任务通过率仅40.2%，主因证据不全、工具误用、约束整合弱。
工业数字线程的语义图统一：本体驱动知识图谱桥接11个异构制造系统
提出本体驱动知识图谱统一11个异构制造系统，跨系统信号占69%，验证F1=1.0。
通过部分可观察随机博弈求解带ω-正则目标的鲁棒POMDP
研究鲁棒POMDP在ω-正则目标下的求解，证明其与部分可观察随机博弈等价，并推导新计算复杂度界。
面向细粒度文本到三维质量评估：一个基准与两阶段排序学习指标
提出T23D-CompBench基准与Rank2Score指标，经大规模人工评测，超越现有度量，并可作奖励函数优化生成模型。
可扩展自监督学习用于含拓扑重构的配电网多相AC-OPF
提出Penalty+SLFS自监督框架，无需标签，快速求解配电网多相最优潮流，适应拓扑变化，误差小、速度快三个数量级。
检索增强的智能体化评分标准生成，用于可靠医疗回答评估
提出检索增强多智能体框架，基于医学证据自动生成个性化评分标准，显著提升医疗大模型评估准确性与响应质量。
卖得更多，玩得更少：评估LLM真实销售技能
提出SalesLLM双语基准，含自动评估管道与用户模型，降低角色反转，评分与人类高度相关，多数LLM相当于初级或中级销售人员。
TraceML：机器学习开发中人类与智能体规划的实证分析
TraceML实证显示：智能体规划狭隘，人类灵活调整；规划提示可缩小差距，但未能完全消除。
Forge4D：基于未标定稀疏视角视频的前馈式4D人体重建与插值
提出Forge4D，从未标定稀疏视角视频高效前馈重建4D人体，结合流式3D高斯重建与稠密运动预测，实现新视角和新时间合成。
面向遥感图像分类的语义感知层次共识学习
提出语义感知层次共识方法，利用层级标签结构融合预测，提升遥感图像分类性能。
只需传递两次：利用LLMs进行零样本NER的高效Token分类
提出JPT方法，输入自拼接让因果LLM获双向上下文，零样本NER最优，F1提升7.9，速度快20倍。
面向小区边缘功率控制的智能体自动研究：彻底重塑研究者的角色
智能体自动设计无线功率控制算法，81次实验达基准99.5%，推理成本降600倍，恢复可证明结构。
TTSR：测试时反思式自我进化
提出TTSR，采用反思-合成范式，通过学生-教师交替、弱点记忆与策略提示，实现测试时自我进化，显著提升推理性能。
ARGenSeg：基于自回归图像生成模型的图像分割
提出统一框架，以图像生成实现分割，提升像素级感知，超越现有方法并大幅加速推理。
协同模态与切片记忆框架用于跨模态三维脑肿瘤分割
提出MSM-Seg，融合模态与切片记忆及类别无关提示，实现多模态脑肿瘤高效精准分割。
斯里兰卡茶叶市场目录的天气驱动价格动态预测
天气显著影响斯里兰卡茶叶价格；低地茶对降水日照敏感；分目录模型优于统一，LightGBM最佳。
AEL：开放环境中进化智能体框架的演化方法
AEL双时间尺度框架，用汤普森采样选检索策略，反思诊断后注入新策略，绩效提升27%，准确率提升18%和51%。
Macro：通过对齐即偏好优化增强多语言反事实解释
Macro框架运用DPO偏好优化增强多语言反事实解释，有效性提升12.55%且保持最小性，平衡两者权衡。
时间不是标签：面向时序知识图谱与智能体记忆的连续相位旋转
RoMem用语义速度门控与相位旋转区分持久与演化事实，无需删除即按时间排序，时序补全SOTA，记忆推理准确率提升2-3倍。
LaGen：迈向自回归激光雷达场景生成
首个自回归LiDAR场景生成框架，单帧输入加边界框条件，逐帧交互生成长时序场景，在nuScenes上SOTA。
post-graph-rag：PostgreSQL原生的图RAG引擎
PostgreSQL原生图RAG引擎，统一存储文本、向量、图与社区摘要，提升图密度与可查询性，支持时间演化。
基于证据的多模态人类感知心理跨诊断维度映射
提出临床在环基准，评估LLM从多模态证据生成B-HiTOP画像；两阶段预测改善自报证据，但被动感知下更保守，语义抽象成瓶颈。
能量形式全共形区域的共同中心几何与认证径向重建
研究能量形式共形预测区域几何：在对称及下界条件下，区域含公共中心且星形；对幂距离给出有界认证径向包络，适用于低维输出。
弥合推理差距：基于机制回路的大语言模型知识编辑
提出MCircKE，识别因果回路并仅更新其参数，弥合知识编辑中的推理差距，增强多跳推理能力。
HCC+：认证注意力检索的双曲守护
提出HCC+框架，利用庞加莱球性质，为双曲空间注意力检索提供确定性保证，存储减少6.1倍。
利用对比解码合成指令微调数据集
提出CoDIT，用对比解码生成指令数据，抑制预训练共享知识、突出指令遵循，提升微调效果。
用于稳健自主导航的三路开放集检测
针对未知场景，提出将检测结果三分类为已知、未知、背景，避免单一阈值取舍，提升自主导航安全性与效率。
EncoTESS：基于原始TESS光变的年龄敏感编码
提出EncoTESS时间序列基础模型，从TESS光变曲线提取年龄敏感编码，优于传统指标，用于恒星年龄推断。
超越词元：探究学习到的蛋白质表示中的高阶上位效应
新框架分离交互存在、可及性与功能恢复：交互感知编码提升二阶可及性，但无高阶优势；深度提升高阶恢复。
无海森高分辨率蒙特卡洛采样的改进分析
为非凸势建立HFHR动力学显式收缩率，改进ULD；算法总变差距离非渐近界与迭代复杂度均优于现有。
当情绪成为触发器：寄生大语言模型的情绪风格动态后门攻击
提出情绪风格动态后门攻击，触发条件编码于情感，攻击成功率逾百分之九十八，词级防御难以识别，去情绪化可缓解。