ATFlash：按RoPE波长划分的注意力窗口实现计算/内存高效的LLM推理
提出按RoPE波长分频段剪枝注意力窗口，保持关键匹配与低KL，剪枝率高，实现最高1.31倍加速。
基于自适应样本生成的通道动态知识蒸馏用于动作识别
提出ASCD蒸馏法，借自适应样本生成与通道动态分配，提升动作识别压缩性能，多基准达SOTA。
LLM回测中的时间泄漏：测量、验证与调整分数
标准污染检查无效；近因致泄漏假象。用已知截止边界与匹配清洁对照识别泄漏并调整分数，已在模型上验证。
加强防御：无需重训练即可强化深度感知哈希对抗逃避攻击
提出DualShield插件防御，结合匹配时随机平滑与发布时加固，无需重训练即可提升深度感知哈希鲁棒性，显著降低攻击成功率。
SUV：将未来场景理解作为视频生成，用于端到端驾驶
提出SUV框架，将未来场景理解视为视频生成，统一预测多模态流并用于轨迹规划，性能SOTA。
语言的作用与证据支撑：具身智能体中语言锚定的功能角色分类及证据审计
提出语言在具身智能体中的五种功能角色，并逐项审计证据，发现功能主张与实证支持之间存在普遍差距。
基于掩码的先验比查询键初始化更持久
掩码初始化可持久注入结构先验，修正变换器在布尔外推上的错误泛化，并提升低数据算术性能。
大语言模型预训练中的可扩展频率与长度感知子文档去重
提出可扩展子文档去重框架分离检测与保留用频率长度感知自适应复制预算提升预训练性能
SymboUQ：面向大语言模型空间推理的符号不确定性量化
SymboUQ通过区分符号化与语义确定性来评估空间推理可靠性，AUROC提升8%，Brier损失降低7%。
VIVID：植根于文化的基准，揭示越南语NLP中的比喻语言差距
首个越南语习语基准VIVID含1636条，评估显示最优模型得分不足半，暴露文化能力缺失。
论大语言模型类比生成的多样性
评估十种LLM类比生成多样性，发现领域同质化；提升多样性常以牺牲质量，因果分析揭示其机制。
引导向量中的反向检测与控制
发现某些高判别引导向量会反向促进行为，提出无需生成的识别与符号翻转方法，改进引导，30实验中27组提升。
BayesSeg：电力消费时间序列状态分割的贝叶斯优化框架
提出电力序列贝叶斯优化分割框架，融合双稳态准则与复合指标，自动调参，精确高效，提速逾5700倍。
FaithIR：从感知锐度到任务相关保真度，重新思考红外图像超分辨率
提出FaithIR，用全局条件与像素重建保持红外结构，提升检测分割性能，优于追求感知锐度。
正交线扫描图像融合的统一分辨率条件化框架
提出统一分辨率条件化融合框架，特征调制适配狭缝宽度，自适应增强恢复近各向同性分辨率，信噪比达34-40分贝。
视频-语言模型高效推理的自适应两阶段视觉标记剪枝
提出两阶段自适应视频标记剪枝：先剪冗余帧，再按内容自适应剪标记。免训练，保留10%标记精度+7%，算力降95%
Ekova：面向自我探索对话的人格支持智能体
提出人格支持新范式，构建中文自我发现数据集与多角色系统，集成Ekova智能体，性能平均提升16.3%。
通过结构感知策略学习内化学术写作工作流以生成引言
提出StructPO框架，将多阶段写作流程内化为单次策略，提升引言质量与效率，媲美GPT-5.1。
航班时刻信息驱动的机场安检口小时吞吐量时间融合预测
将航班时刻表转为安检需求信号，用时序融合变换器预测小时吞吐量，误差9.33%，优于循环网络，支持排班。
TrAC：基于轨迹条件的答案一致性，用于LLM高效不确定性量化
提出TrAC框架，结合主动重询与被动信号，基于单条推理轨迹评估答案一致性，提升AUROC并降低AURC。
SeCo-SBIR：零样本草图图像检索的语义一致提示学习
针对CLIP提示学习在零样本草图检索中的过拟合难题，提出文本引导多模态提示与扰动一致性约束，注入可迁移语义，在三个基准上达到最优。
F-WANDA：基于Fisher重加权的训练后剪枝，实现大语言模型可持续部署
F-WANDA改进WANDA剪枝，按Fisher信息重分配预算。LLAMA-2-7B 50%稀疏下困惑度6.85，MMLU提升1.6%，耗时能耗仅为SPARSEGPT三分之一。
SP3O：无需奖励建模的基于片段偏好的强化学习
提出SP3O，无需奖励建模的片段偏好强化学习算法，用重要性采样估计值差并算梯度，长时任务更优。
用于电力磁性元件瞬态磁化预测的物理信息混合神经算子
提出PI-HNO模型，融合局部循环与Preisach全局分支预测瞬态磁化；在14种铁氧体上能量误差1.92%，仅用4777参数。
基于透射多光谱成像的牛乳尿素掺假无损定量检测
采用透射多光谱成像结合回归模型，实现牛乳尿素掺假无损定量，验证R²达0.9773。
ANCHOR-RE：一种用于有依据的生物医学关系抽取的智能体神经符号框架
提出ANCHOR-RE神经符号框架，整合本体推理与外部知识，免微调提升LLM生物医学关系抽取可靠性，多基准及新文献验证有效。
HomoEnsNER：语言对齐在古吉拉特语命名实体识别中是否优于架构复杂性？
HomoEnsNER同质集成五个GujaratiBERT投票，在古吉拉特语NER上F1达0.8442，超过基线及异构集成，表明语言对齐比架构复杂更有效。
从SQL错误到概念缺口：AI驱动的知识图谱分析平台助力个性化反馈
构建AI知识图谱平台，将SQL错误关联概念缺口，两课程验证节点与三元组有效，能支持个性化诊断反馈。
久坐行为分类：基于CNN-BiLSTM的可穿戴传感器模型
研究髋部训练的深度学习模型迁移至腕部数据，微调优于从头训练，髋部预训练为腕部部署提供良好起点。
TaPR：面向反馈条件代码生成的测试感知策略优化
提出测试感知策略优化框架，将执行反馈转为密集回合奖励，使多轮代码修复成功率提升2.44个百分点，并解耦首轮生成与多轮修复能力评估。
集成3D骨架提取与语言分析的多模态植物根系表型分析
提出多模态机器人框架，融合三维骨架与语言分析，用无监督骨架网络及大语言模型，实现可解释根系表型分析。
测试时对齐大型视觉语言模型：轨迹引导的结构化采样方法
提出轨迹引导结构化采样的测试时对齐方法，无需重训练即可提升多模态推理准确率，并保持低开销。
面向单细胞生成的自回归Transformer缩放
首次为单细胞基础模型拟合双指数缩放律与计算最优边界，用自回归变换器和量化VAE生成基因表达向量。
用于标记化电子健康记录的联邦生成式事件模型
联邦生成事件模型跨机构训练表现优，迁移损失小，接近集中式性能，主要挑战是学习可迁移表示。
贝叶斯反射：人工智能的预测编码引擎
提出贝叶斯反射框架，整合生成模型、误差最小化与主动推理，实现可扩展类脑持续学习与决策。
ICO：通过迭代上下文优化增强语义偏移越狱攻击
提出ICO框架，利用上下文语义偏移能力诱导模型恢复有害含义，成功率74.6%，优于8个基线。
超越蜂巢思维：通过元人格锚定与序列温度缩放逃离大语言模型同质化
提出元人格锚定与过滤温度缩放框架，将模型回答语义相似度从约0.85降至约0.65，显著提升AI输出多样性。
HyperAgent：基于工具-模式超图进行规划与执行的工具使用LLM智能体
提出工具-模式超图建模工具关系，HyperAgent据此动态规划执行，在AppWorld上提升任务完成率并减少API调用、交互和令牌消耗。
自组织数字电路
受生物自适应启发，用拓扑掩码Transformer配置逻辑电路，实现从零自组装、故障快速重路由，对软错误近完美恢复且泛化到更宽电路。
基于LLM的多智能体系统中的关系先验作为收敛压力
关系先验在LLM多智能体系统中主要起收敛压力作用，增强协调性，但未必提升准确性，建议按任务诊断性使用。
ISEE：数据库字段的交互式语义增强
该系统通过评分与用户协作，为数据库字段补充语义，降低认知负荷，提升描述质量与下游任务性能。
图信号处理视角下的LLM上下文学习中数值序列表示
研究发现LLM数值推理中，注意力图与隐状态频谱随输入复杂度分化，形成跨模型一致的内在签名。
CROSS：面向遥感指代分割的级联蒸馏与双约束对齐
针对遥感指代分割的架构弱耦合与目标语义偏差，提出CROSS，通过级联蒸馏注入结构先验、对比学习打破语义捷径，实现精准定位，达到最优性能。
VeriTrace：类人时间探索补全智能体行动空间
VeriTrace以类人时间探索补全调试行动空间，在VerilogEval-V2上实现100% Pass@1，超最强基线5.1%。
多对象与关节人体-对象交互生成的表面关键点表示
提出表面关键点轨迹表示对象运动，结合时空接触距离场，三阶段生成多对象及关节交互，性能优于现有方法。
Frozen High-Resolution Inference for Cross-City Object Detection: An AI City Challenge 2026 Study
PULSE：面向时空知识图谱工程的可执行合约语言
PULSE是可执行合约语言，将时空知识图谱操作角色与写效果局部化，提供安全属性保证，并验证轨迹一致性。
探查字符级Transformer对西班牙语L形形态素的编码
模型将L形形态素编码为词项特异性抽象，位于中间解码器词干末尾辅音处，不随表层交替变化。
基准之基准：检验常识基准的预测效度
测试23模型发现，常识基准对下游任务预测力有限，修订版未提升，仅对少数任务有效。
AcceptMoE：面向高效MoE投机解码的承诺加权自适应验证专家集
承诺加权缓存感知自动筛选验证专家，精度降0.27%，吞吐1.29/2.06倍，传输减约75%。