ScaleVid：无网格推理的几何感知视频物体缩放
两阶段训练解耦前景变换与背景保持，免3D重建，实现几何一致、前景保真、背景保留的物体缩放。
不确定性作为规划信号：面向目标导向对话的多轮决策
提出CUP框架，以不确定性为规划信号，结合语言模型与结构化规划，提升目标导向对话成功率并减少轮次。
深度学习系统的置信度校准
高风险管理中，置信度校准至关重要。针对标签噪声与域偏移，提出噪声感知校准、无监督域适应校准及隐私保护共形预测，实现可靠、隐私、抗噪的预测。
HSTGFormer：用于三维人体姿态估计的超时空图Transformer
针对时空分离建模局限，提出超时空图变换器，以局部耦合图聚合和双尺度时间图，高效精准做三维姿态估计。
LLM智能体中的后门净化动态
防御性投毒配合反学习可清除多数原后门，共驻后门有协同清除效应，但中间层仍残留触发痕迹。
自演进网络验证器
提出让网络验证器以路由器软件为真值源自动演进，在反例循环中自主扩展协议支持并发现厂商特有行为。
社会二元性：人机交互的关系过程框架
提出社会二元性框架，刻画人机交互中的序列互惠关系，保留路径信息，并经实证校准。
化学意义的文本化赋能大语言模型对金属有机框架的可解释验证
将金属有机框架晶体信息转为化学文本，微调大语言模型可验证不合理结构并给出诊断，媲美图模型。
TEMPER：定量推理中的情绪扰动测试
情绪化表述使定量推理准确率下降2-10个百分点，中和情绪可恢复大部分性能。
面向学习者特征的LLM生成教育反馈设计研究
清晰全面的LLM反馈提升修改表现且获好评，但新颖性与情感框架因个性而异，设计应考虑学习者特征。
NAE：归一化自编码器
提出NAE：以条件损失对齐替代梯度与重构损失，改善流自编码器训练，在分子、表格、图像基准上达到最优。
GenFAR：基于深度学习从49,246例多队列MRI推导的脑结构广义表征
提出GenFAR，用49,246例多队列MRI训练出通用脑表征，提升下游任务精度与样本效率。
作为概念场的文本语料：黑盒幻觉与新颖性度量
提出文本语料的概念场，用句间向量差与局部高斯模型的ζ评分，实现黑盒幻觉与新颖性检测，跨域稳定。
超越参数空间：NTK引导的个性化聚合实现鲁棒联邦学习
提出一种基于神经正切核的联邦学习框架，在函数空间评估客户端更新，经点对点个性化聚合，提升异构数据下的鲁棒性。
M-Net：融合谱特征与物理场算子的医学图像分割深度学习网络
M-Net融合矩阵谱特征与向量微积分算子，经数学注意力门融合，肝/肾/脑肿瘤分割较基线提升12.37%/3.52%/5.55%。
HAMP-LIC：面向学习图像压缩的Hessian感知混合精度训练后量化
提出HAMP-LIC，基于Hessian感知的混合精度训练后量化，优化位宽分配，实现4.85倍压缩，BD-rate损失仅0.59%，消除跨平台编解码误差。
ScreenShot：用于少样本组合药物筛选的基础模型
分层变换器基础模型，少样本学习预测药物组合反应，无需微调或分子谱，优于基线，三分之一预算达同等命中。
面向检索增强生成的查询引导置信感知重排序
CAR提出无需训练的置信感知重排序，利用答案语义稳定性衡量文档贡献，显著提升检索增强生成效果。
基于吸引子图像的动脉脉搏波深度学习年龄分类
将脉搏波转为SPAR图像，用CNN分类相近年龄组，F1超70%，有望用于早期风险检测。
金融科技中智能体AI的治理
金融科技智能体治理：约束在可验证性而非能力。缺口决定授权，复现性作治理画像，证据支撑授权。
HYDRA：用于Kolmogorov-Arnold网络的双曲动态表示架构
HYDRA将KAN扩展至双曲空间，通过低秩原型块共享变换，减少参数冗余，提升效率与可解释性。
DORA探索者：无需训练提升大语言模型的探索能力
无需训练的推理时算法DORA，序列级评分提升LLM探索，优于温度采样，TextWorld表现更佳。
拟阵上泊松过程子模最大化的对抗韧性：从鲁棒离线优化到全臂老虎机学习
拟阵上泊松过程子模最大化具对抗韧性：受控预言下保持1/e与1-1/e近似比，并推广到全臂老虎机学习。
对过去的校准押注：金融时间序列预测中的训练后量化
激活校准对金融PTQ影响显著：8位时微小，4位时成关键，百分位校准可恢复大部分性能，但市场分散度超历史时优势减弱。
基于良性用户更新的电动汽车充电基础设施网络攻击检测基准测试
针对充电请求合法修改与攻击难分，提出双分支掩码自编码器模型，在泄漏控制基准上实现最强鲁棒检测，不误拒用户合法更新。
神经蒙皮的测地线切割单元先验
提出切割单元蒙皮几何先验，以图近似体测地距离，加速计算且鲁棒，提升神经蒙皮模型效果。
超越记忆：面向长寿AI智能体的事务性连续性内核
提出连续性内核激活契约，解耦提交前评估与状态原子激活，仅提交权威分支头，超280万状态验证零违规。
用于增强左前降支动脉三维分割的邻域注意力Transformer网络
提出NA-UNETR，以邻域注意力和不确定性加权损失提升低对比CT左前降支分割的Dice与边界精度。
神经符号安全卫士引导端到端自动驾驶
为已训练模型附加轻量安全卫士，按规则检查并替换不安全指令，成功率提升15%，碰撞减少53%，保持驾驶得分。
对抗性m-集合赌博机的高效近最优算法
研究对抗性m-集合赌博机，提出高效近最优多项式时间算法，不枚举动作集，遗憾界匹配EXP3-KW，解决开放问题。
Diagram-MMU：科学图表的多模态基准
提出Diagram-MMU基准，含3.7k图表与18.3k题，评估12个MLLM，发现解析比问答更难。
TRACES：大型语言模型科学推理的认知可靠性基准
TRACES：42篇问题论文测试，模型95%接受不可靠前提，多数失败率逾七成，认知可靠性差。
HetRoute：分布式边缘MoE推理的异构成本感知协作路由框架
异构成本感知协作路由框架，统一建模开销，优化专家部署与在线路由，显著降低延迟和跨服务器流量，提升吞吐。
地球观测嵌入是概率天气降尺度的有效亚网格描述符
地球观测嵌入作为亚网格描述符改进概率降尺度，温度与风速CRPS技能分别提升11.5%和6.2%。
自进化框架：自我改进的框架
提出自进化框架范式：大模型智能体经弱点挖掘、提案生成与回归验证自主改进自身框架，最高提升132%。
基于大语言模型的因果智能体
提出因果智能体框架，为大语言模型配备因果工具处理表格数据，四层因果问答准确率均超八成，优于现有最优。
智能体网络安全的下一挑战：现实且无污染的逆向工程基准
提出首个现实且无污染的逆向工程基准，基于19个真实程序，前沿模型最高分仅61.4%，逆向工程仍未被攻克。
超越试错：图像到视频一致性的智能体优化
提出智能体自改进框架，两阶段优化提示与参数，结合DSG/CMQ评估，人类偏好胜率高达69%。
XYZFlow：高效生成建模的多维捷径流扩展
XYZFlow通过多维缩放流匹配，时空缩放与NSP，实现7.2-8.5倍加速及优秀FID。
加强完全正当代表：高效验证与计算
提出FJR+公理，可在多项式时间内验证与满足，RBG算法可构造满足FJR+的委员会，并扩展至参与式预算。
保留未来，免去推演：世界动作模型的RIFT
RIFT用前瞻令牌一次构建未来缓存，免去迭代展开，成功率近98.8%，延迟降低68%-89%
大型语言模型中的冲突与一致性效应：言语冲突任务中的权重内与上下文内竞争
研究发现LLM在言语冲突任务中表现出一致性效应，源自权重内默认映射与上下文规则映射的竞争。
DreamFly：面向空中视觉语言导航的因果记忆与滚动时域扩散规划
提出DreamFly，融合因果记忆、滚动时域扩散规划与显式终止预测，在OpenFly基准上取得最优导航性能。
仅刷卡上车公交智能卡数据的目的地推断：一种分层贝叶斯方法
提出分层贝叶斯潜在目的地模型，融合上车刷卡、出行链与天气推断目的地，优于基线，输出OD矩阵。
面向内存高效测试时自适应的曲率感知零阶优化
曲率感知零阶优化：对角Hessian各向异性扰动，仅前向传播优化适配器，内存高效测试时自适应SOTA
ReXrank：AI驱动放射报告生成的公开排行榜
ReXrank：用8项指标、1万例及3个公共数据集标准化评估AI放射报告生成，区分仅发现和含印象两种模式。
设计奖励函数的框架：从目标到特征再到人类对齐的奖励函数
人类对齐奖励设计三步法：目标→结果变量；因果DAG最小覆盖选特征；偏好查询拟合权重。首创无冲突可行域。
迈向AI时代智能制造的人力准备增强概念框架
提出九级人力准备度框架，基于四支柱评估智能制造能力，经89个实际项目验证，揭示网络物理与数据决策短板。
可解码但不可访问：对解缠皮肤病变表征上基于距离的可靠性估计的审计
解缠表示可解码但可靠性估计失效，距离度量AUROC低于随机，监督探针却可恢复域信息，表明信息可解码但不可用于可靠性估计。
温度驱动序列建模预测有机光伏材料年度功率转换效率曲线：杜阿拉案例研究
新框架结合分子动力学与序列深度学习，预测有机光伏年度效率曲线，误差较静态基准降35%-48%