基于图支架证据锚定的个性化深度研究查询精化
借助意图引导图将请求精化为个性化研究规格，平衡证据成本，提升加权覆盖度与报告个性化，提问仅为基线三分之一。
基于阈值的二值激活神经网络累加提前停止
二值激活网络累加可提前预测符号，据此训练后提前停止，无需重训练。节省25%运算，精度仅降1.36点。
Vorch-Omni：视听多任务编排
Vorch-Omni：统一视听生成框架，任意条件到任意输出，流匹配扩散，无需专用架构，支持10余种视听生成与编辑任务。
面向全球天气预报的时间步条件Transformer
GEM-3模型：单套权重可配置时间步推理，混合时间步训练提升稳定性，实现全球中期预报。
面向AI治理的后训练适应技术六维分类法
提出后训练适应技术的六维分类法，梳理术语与关系，支撑AI治理与技术跟踪。
RxnCLF：面向改进反应性预测的对比变换感知反应基础模型
提出RxnCLF反应对比学习框架，基于凝聚反应图，预训练170万反应，在多个产率预测基准上超越现有模型。
MAVISEG：扩散Transformer中零样本开放词汇分割的流形传播与视觉原型
提出训练无关的MAVISEG，挖掘生成轨迹、视觉统计与特征几何，纠正逐像素评分，六项基准全最优。
能量引导流匹配
提出能量引导流匹配，移动端点逐步释放高频实现粗到细生成，ImageNet 256 FID达1.45，文本生成亦有效。
克服注意力漂移：同质性-异质性引导的特征聚合用于低光照遥感图像增强
提出双先验框架，用同质与异质引导特征聚合，克服注意力漂移，提升低光遥感增强效果。
CourseGraph：发现各大学计算机科学课程的重叠与差异
提出CourseGraph方法，利用BERT和随机森林自动识别跨校课程重叠，辅助课程等效评估与学分互认。
层次分析法中排序依赖成对比较模式的稳定性
比较三种不完整排序依赖成对比较法，确定稳定性条件，实验表明可减少比较次数且不失可信度。
OPERA：基于算子残差反馈的语言模型智能体可靠自主光学实验
自主光学实验中，仅用分数反馈的决策有23.6–39.0%无物理改进，而算子残差反馈仅0.9–1.9%，且提升目标达成率、降低预算，并成功迁移至实物仪器。
ECG-LENS: 导联感知的临床上下文增强心电图报告生成与评估
提出ECG-LENS框架，融合多导联信号与临床提示生成心电图报告，并引入专用指标F1-ECGBERT，在基准数据集上超越现有方法。
视觉语言模型用于视频游戏数据标注
研究VLM标注游戏帧奖励信号，发现赛车游戏表现差，用输出混合与提示优化，分析长度、分辨率、批处理影响。
Poli-Bias: Understanding and Measuring Large Language Model Biases in International Political Conflicts
无CVE的漏洞：管理AI编码智能体中任务授权与权限之间的持续差距
提出APV概念，管理AI编码智能体任务授权与权限间持久差距，区别于CVE，提供模式、生命周期等。
大语言模型对库与编程语言偏好的研究
LLM过度使用NumPy（45%非必要），偏爱Python忽视Rust等，需改进训练。
Continual Learning in Transition
SAGA：面向低资源北欧语言模型的分数加权自适应生成对齐
提出SAGA，用解析器监督替代人工偏好，提升丹麦语、冰岛语、挪威语语法质量，无需人工标注。
用于少样本腹部分割的贝叶斯自适应加权集成
提出贝叶斯自适应加权集成框架，自动优化少样本分割权重，应对标签稀缺与域偏移，显著提升性能。
MetaboLLM：一种面向代谢组学的专用大语言模型，用于生化知识整合与预测性代谢物图构建
代谢组学专用大语言模型MetaboLLM整合生化知识构建预测性代谢物图，两个预测任务中均优于基线且具可解释性。
监控摄像头图像中道路交通目标在道路平面上的精准定位
提出两阶段几何感知定位法，预测车辆足迹四边形中心，将图像定位误差降低51.8%，中位误差降至4.29像素，大幅提升远距离及透视变形场景精度。
可控服装：基于潜在扩散模型的虚拟试穿精准标签与生成
利用开源人工智能为服装图添加长度风格等标签，训练适配器生成用户可控图像，确保虚拟试穿真实。
时间桥梁助力空间分辨率：双向对齐增强气候数据超分辨率
针对气候数据超分辨率忽略时间关联且对齐难的问题，提出双向时间对齐框架，利用潜空间映射降噪并捕捉时序相关性，提升超分性能。
ECHO：可本地部署的智能健康助手，具备时间记忆、安全护栏与语音评估能力
提出可本地部署的慢病管理助手ECHO，集成ReAct工具调用、安全分层与语音情感评估，支持GDPR/KVKK合规，数据不出本地。
使用条件查询的假设检验：可学习性与交互的价值
若能通过有限查询区分分布类，则自适应与固定查询差异至多平方级；交互无指数优势。
GSBF：基于三维高斯溅射的环境感知波束成形
用三维高斯溅射表征环境散射，由接入点姿态与用户位置直接合成波束，免在线信道信息，低时延且优于穷举波束对齐。
LangChoiceBench：衡量与解释大语言模型中的编程语言选择
新基准评测二十五种大语言模型发现Python过选、一致性低，推理多为自动或图省事，甚至虚构证据。
Surv-IPTB：一种基于注意力机制的生存数据个体治疗获益概率估计模型
提出Surv-IPTB注意力框架，将个体治疗获益概率转为二分类，处理右删失，优于元学习基线。
形状感知的OBB到HBB转换方法
提出形状感知的OBB转HBB方法，利用船体形状、丰满度与朝向生成更紧凑的HBB，优于三种基线方法。
Curia-MAE：面向3D医学图像分割的多模态多解剖MAE预训练
扩展MAE预训练，用30万CT/MRI多模态多解剖数据，提升冻结编码器分割性能，病灶任务优于完整微调。
非凸情形下的驯化次梯度未调整朗之万算法
提出驯化次梯度未调整朗之万算法，用于非光滑、超线性增长、非凸采样，给出 Wasserstein-2 非渐近界，并在 LLM 预训练验证。
从孤立算法到合规优先的智能体平台：医院AI系统的多层架构
提出医院专属合规优先的多层智能体AI架构，整合编排、合规与隐私保护，模拟验证可降耗时、减文书，实现从零散工具转向治理化、全球合规的AI平台。
破折号嵌入国会：大语言模型时代初期（2021-2025）美国国会新闻稿中破折号频率的整体上升
美国国会新闻稿中无空格破折号使用率在2025年较前四年翻倍，超过预设阈值，但属群体标记而非因果证据。
AgentOPSD：面向智能体强化学习的递归自蒸馏
提出无批评器的递归自蒸馏法，将词元级信号聚为回合级信用，递归更新贝叶斯信念，超越GRPO等基线。
DTRNet：用于手写中文文本识别与伪造字符检测的双文本-部首解码
提出双文本-部首解码实现行级伪造字符检测，解耦识别与结构验证，IDS调置信度，兼顾性能与可解释性。
GenGA：可编辑且基于数据的学术论文图形摘要生成
提出GenGA，直接生成可编辑矢量图形摘要，并设计SIC度量编辑简便性，效果优于传统方法和人工摘要。
训练基于VLM标注数据集的视频游戏条件智能体
提出用视觉语言模型标注游戏数据集，结合离线强化学习训练条件智能体，并讨论难点。
BaKron：基于Kronecker分解Hessian的高效量化
BaKron用Kronecker分解Hessian加速量化，复杂度从m²n²降至mn(m+n)，媲美GPTQ且利用更丰富曲率。
D-CLOT：双闭环最优传输用于无监督动作分割
提出双闭环最优传输方法，重估动作原型解决表征-原型不一致，在五个基准上提升分割质量。
GAUGE：基于实测的仿真引擎与视频世界模型物理保真度基准
新基准基于真实轨迹，评估数值仿真与视频世界模型的物理一致性，发现两者在碰撞、织物运动等场景存在显著偏差。
通过具有保证的声明式智能体编程为语法约束解码学习上下文无关文法
提出自动文法智能体，从文档和执行数据学习上下文无关文法，实现近乎完美的语法约束解码，性能优于现有基线。
EdgeXpert：面向混合专家与推测解码的内存高效LLM推理边缘设备
软硬件协同，通过提示级专家复用与深度感知专家融合，解决推测解码与混合专家冲突，大幅降低延迟和能耗。
多年地理空间推理：将年际一致的历史预测作为自由输入模态
利用模型自身历史预测与外部掩码，将单年单任务分类器升级为跨年推理，作物分类F1提升1.6个百分点。
放牧型生产系统中牛群生长模式与增重预测的混合机器学习框架
基于澳大利亚东南部传感数据，构建混合机器学习框架预测牛群增重，级联模型最优（R²=0.889），优于循环模型，支持放牧管理决策。
当历史说谎：在多轮误导历史下评估与改进工具使用
历史轨迹虽结构有效但语义过时，会干扰工具调用。提出基准与教师软监督方法，显著提升工具使用准确率并可扩展。
在活态语境中见世界：统一室内外城市场景生成
HoloWorld统一室内外城市生成，通过跨尺度上下文保持建筑内外对应与街区连贯性，性能超越SOTA。
HERALD：检索证明奖励的反事实审计与最小修复
提出离线审计HERALD，发现免标签引文清洗攻击；最小修复强化惩罚L，攻击成功率降至零，但严格训练下MuSiQue未达标。
FinEvo-Bench：面向专业金融工作流中自进化智能体的纵向基准
提出FinEvo-Bench纵向基准，含120任务覆盖6金融域，评估自进化智能体；结果显示进化提升得分并降低合规问题。
从经济主体到主体性经济：经济世界模型的系统蓝图
提出经济世界模型系统蓝图，分六级能力阶梯，指出现有研究多处于低层，旨在推动高保真经济模拟环境发展。