课程设计至关重要：基于合成数据的高效关系PFN预训练
渐进式课程显著提升关系PFN预训练效率，单表课程即可媲美关系数据，数据量大幅减少。
COSI-Lab：会议生活实验室——建模多视角多模态社交意图
COSI-Lab发布国际会议中32位学者的多模态数据集，通过弱脚本社交环节研究意图推断，提出将主观感知多样性视为可解释的视角推理过程，并贡献新标注法、分析及基准任务。
CALM-AH：用于视频级矛盾与犹豫识别的ABAW11校准多模态集成与可靠性门控多专家共识
提出CALM-AH多模态集成，硬投票加门控多专家共识，ABAW11上Macro-F1达0.7771。
StraightDP：面向修正流Transformer的几何感知差分隐私
提出修正流几何感知DP：小预算释放类条件矩，其余用于DP-SGD，在MNIST上ε=1达0.81准确率。
换个视角：基于四世界框架的计算创造力阐释视角建模
提出以四域三视角建模创造力阐释视角；实验显示视角显著影响评估且各有表征方向，支持关系性创造观。
无源域适应中的基于域划分的渐进式学习
提出DPL方法，按难度划分目标域为易难子域，结合不确定性自训练与一致性学习，渐进挖掘数据特性，性能优于现有方法。
FillGS：通过视角-时间选择与生成式细化填补4D高斯溅射中的观测空洞
提出基于渲染敏感度和运动感知密度的虚拟视角选择，生成增强后仅用可靠区域微调4DGS，减少伪影。
为何痛苦：识别情感支持对话中消极思维的驱动因素
提出新基准与PRISM框架，基于贝叶斯逆规划，提升大模型识别情感支持对话中关键认知评价维度的能力。
PluRel到RDB-PFN：模式引导的合成关系预训练
最佳课程方案以55倍更少任务恢复87.6%性能，证明外部合成数据配合课程设计有效，且早期真实模式更优。
TAVI-TEC：基于人工智能的经导管主动脉瓣植入术规划工具
TAVI-TEC基于AI分析CTA，约2-6分钟完成测量，瓣膜尺寸预测准确率82%，减少操作者差异。
HERO：面向长时程自回归神经算子的历史增强展开训练
提出历史增强展开训练(HERO)，以历史相对监督增强绝对轨迹监督，提升长时程精度稳定性，无推理开销。
隐式机器学习力场加速分子动力学模拟
隐式机器学习力场以不动点方程复用跨时间步表示，兼具浅层算力与深层精度，加速两到五倍且不降分辨率。
MBDiff：多视图行为感知扩散模型用于概率性公用事业数据插补
提出多视图行为感知扩散模型，从多视角学习用户行为以指导概率性公用事业数据插补，性能优于最新方法。
机器翻译高效推理部署中的量化权衡研究
量化与分块策略影响机器翻译部署，标准评估或失准；两类模型稳健性不同，权衡取决于格式与策略。
ARB：用于AI文本检测器评估的匹配作者-改写基准数据集
ARB基准揭示：常规基准高估检测器，对人类经AI改写文本检测率骤降，对AI改写AI文本影响小
ResKV：为固定预算KV缓存压缩重建被省略的注意力贡献
提出ResKV，将KV预算分为精确主缓存与残差缓存，重建被省略token的注意力贡献，显著提升长上下文压缩性能。
FriendBench：人类与多模态大语言模型二元熟悉度推断基准
用20秒对话片段推断两人是否相识，26模型对比人类，最佳模型准确率相当但倾向“陌生人”，公开数据。
知行合一：探究大语言模型个性化中的记忆利用
大模型个性化中模型常知而不行；配对测试16系统千项偏好显示知行差距大，记忆架构缓解有限，健康类尤弱。
样本高效的分层强化学习：通过最优策略识别
提出HBPI-UCRL算法并行学习高层与低层策略，证明在满足两个条件时样本复杂度为多项式，且稀疏奖励下优于非分层方法。
分析AI应用权限评论，揭示用户担忧
用AI生成评论训练模型，自动分类应用商店评论中的权限问题，准确率82%，发现用户按对应用的情感而非权限类型表达担忧。
基于大语言的流体系统仿真代码生成：模型与提示策略基准测试
比较十种大模型与六种提示策略生成流体系统仿真代码，语法尚可，仿真保真度差距大。
GoldenRetriever：面向隐私保护RAG的非交互式同态加密检索
提出基于阈值选择的非交互式同态加密检索框架，复杂度由二次降为线性，实现隐私保护RAG。
引导还是不引导：在线讨论中人类与LLM的引导倾向
在线讨论中，人类与LLM的引导时机判断不同：人类谨慎，LLM急切，但都对无需引导更确定；分类器更可靠。
RareSense：面向事务数据异常检索的稀有性感知相似性搜索
提出RareSense框架，挖掘稀有项集与规则，构建稀有规则画像，用加权Jaccard度量异常相似性，显著优于原子基线。
隐喻引发的算法引导：LLM代码生成中的跨域程序性迁移
隐喻指令会诱导代码模型迁移源域程序模式，生成低效算法，该效应可通过模型表征检测。
面向图域自适应的跨分辨率语义学习
提出跨分辨率语义学习(CReSL)，通过多分辨率表示、原型传输与目标嫁接，解决图域自适应中的分辨率偏移，提升迁移效果。
利用类特定解码器的迁移学习用于腹腔镜分割
跨域迁移学习结合类特定解码器使腹腔镜分割精度最高且收敛快，但类别不平衡仍难解决。
TokTier：面向智能体LLM服务的精确有状态分词
TokTier实现精确有状态分词，增量窗口修复+GPU加速，零偏差且比HF快数百倍，大幅降低首Token延迟。
WCM：面向视觉-语言-动作强化学习的世界评论家模型
提出世界评论家模型，联合预测未来潜状态与价值估计，解决VLA评论家时间动态缺失问题，149个任务及真实操作达最优。
探索HDFS日志数据中的块异常检测
提出流式HDFS日志块异常检测流程，结合并行计算、LLM-BiLSTM模型与Kafka管道，实现实时检测。
VFAD：融合变分语义提示与频率自适应表示学习的零样本异常检测
提出融合变分语义提示与频率自适应表示学习的框架，改善零样本异常检测与定位，在13个基准上优于现有方法。
HenTwin：面向蛋鸡纵向生物状态监测的多模态数字孪生框架
HenTwin多模态数字孪生框架形式化蛋鸡群体生物状态，扰动分析显示THI致声学熵长期升高。
SAF-OPD：用于同策略蒸馏的稳定优势融合
提出SAF框架，用稀疏压缩和预热退火解决策略蒸馏与奖励信号融合的熵坍缩，稳定提升数学推理和代码生成。
SatEdit：通过VLM引导的分割标注实现掩码条件图像编辑
用分割模型和视觉语言模型自动生成掩码标签，人工验证后微调，实现高精度卫星图像编辑，语义对齐领先。
统一少样本、零样本、持续与上下文学习，实现边缘端多功能设备自适应
提出ECL框架，统一少样本、零样本、持续与上下文学习，在边缘低功耗设备上取得SOTA性能，免除云端依赖。
代码即身体：面向递归演化与后代衍生的智能体自有软件体
提出智能体架构，以用户托管可检查版本化的软件体为核心，支持受控自进化与后代衍生，实现人机共同演化。
RecHarness：基于强盗路由的自进化推荐系统智能体框架
提出强盗路由智能体框架：路由选方向，大模型生成假设，跳跃盆地机制突破停滞，稳定提升推荐优化效果。
使用扩展ICAP框架测量协作话语中的认知投入：比较人工标注、上下文学习与反思性LLM智能体
基于扩展ICAP框架比较人工与LLM标注，人工信度更高，框架细化提升有限，智能体方法有潜力。
节俭贝叶斯优化：数据和资源受限发现的可扩展代理模型
提出计算感知的贝叶斯优化基准，发现高斯过程开销高但无优势，可扩展替代更优，并给出代理模型推荐框架。
OSEF：跨视频场景流程规划中的一步证据融合
提出跨视频场景流程规划任务与一步证据融合方法，评测排名第一，优于强基线2.9-10.7点。
TransMem：将隐藏状态转化为大语言模型的记忆
提出TransMem，将冻结大语言模型的稀疏历史隐藏状态转化为可复用记忆，经门控网络与自蒸馏，显著提升长上下文智能体性能。
UniPolymer：面向聚酰亚胺设计的性质预测、结构推荐与评估统一框架
提出UniPolymer框架，预测聚酰亚胺Tg并评估生成结构，R²=0.93，合格率73.79%
评估图神经网络在分布式能源渗透率递增下的故障定位泛化能力
时空图网络在分布式能源渗透率变化下故障定位泛化更强，拓扑感知对高渗透率场景至关重要。
TORUS：统一音频模型渲染-理解自洽性测试
首次提出音频统一模型自洽性测试，含432题，最佳模型正确率50.5%，低于级联基线的63.2%，自洽性亟待提升。
WitCert：面向KV缓存量化的可靠运行时风险观测与门控
提出可证明可靠的运行时仪表，逐层/头/步上界监测KV量化偏差，门控修复质量，认证INT8缓存同内存多服务1.88倍。
弥合检索增强生成中的问答差距：假设提示嵌入
提出HyPE方法，将假设内容生成移至索引阶段，在不增加延迟下提升检索精度与召回率。
注意力头中的角色断裂：理解与检测VLM中的幻觉
提出注意力头“角色断裂”现象，构建轻量线性检测器，无需微调，平均AUROC达93.23。
语言模型彼此一致，而非与读者一致
基于真实读者标注，模型间一致性显著高于与读者间一致性，非伪影；小模型与人类相当，新模型依旧。
反射UAS：修正的确定性稳定性与CTMC直接漂移计算
反射UAS：次临界下反射ODE边界平衡唯一，用二次函数直接证CTMC漂移，均队列低于UAS/JSSQ。
几何分析中PINNs用户指南：来自渐近Plateau问题的经验教训
介绍用物理信息神经网络构造双曲空间中近极小圆盘，强调几何编码与残差优化，训练提速五十倍。