奇妙的适应性分类法及其用法
该系统将执行轨迹转化为自适应故障分类法，作为共享反馈接口，提升智能体搜索、运行与轨迹选择，效果显著。
功能缓存嫁接：面向具身智能体的鲁棒且快速代码策略合成
FCGraft通过函数级缓存拼接修补，减少预填充，生成策略，成功率提升18.31%，速度提升2.3倍。
自动材料研究：带留出迁移的可审计AI科学家工作流
提出以干预为中心的自研方法，独立搜索特征、模型、表示、数据轴，用外部留出验证决策。在十个基准中九项确认，组合优化提升至26.3%。
非官方 FastLAS 教程：程序员指南
面向程序员的FastLAS实用教程，通过递进示例演示语法与输出，并对比ILASP及算法差异。
计划以神秘的方式运作：评估电子表格智能体的计划模式
研究发现计划模式不影响任务结果，但能减少修改并提升创造力与协作感知。
基于非侵入性脑成像的同时解码抓取与举起任务中的动力学和运动学参数
提出三种回归模型解码EEG中的多运动参数，注意力模型性能最优（R²=0.8，延迟29.2ms），显著提升多参数同时解码能力。
FilmBench：电影化视频生成的电影级基准
提出电影级基准，基于获奖影片和电影语言，多镜头提示，专业评估，模型排名与人类高度相关。
ICLE++：面向整体作文评分的细粒度特征建模
介绍带整体与特质评分的ICLE++语料库，用于测试AES模型泛化性及支持多特质、跨提示评分。
SkillSmith：学习组合参数化技能与文本知识
将模型权重视为额外模态，结合文本与参数技能，SkillSmith通过前缀调整实现指令引导的参数合成，显著提升性能。
通用型与专家型大语言模型社交网络中的信念协同演化
专家型LLM使共识偏移翻倍并引发影响力不对称；异质群体模拟需多种底层模型，而非仅角色提示。
ECG-InterpBench：基于匹配尺度稀疏自编码器的心电图基础模型可解释性基准
提出ECG-InterpBench基准，用匹配容量稀疏自编码器系统评估六个心电图基础模型的可解释性，生成450单元图谱，揭示不同模型在重建保真度与临床可及性上各有优劣。
JigShape：通过拼图评估视觉语言模型中的视觉-几何推理
提出拼图基准JigShape，发现VLM零样本几何推理薄弱，更大网格上性能骤降，构成开放挑战。
见证证据组合：闭合多模态答案的单次预填充风险检测
WEP方法利用白盒预填充逐层估计视觉证据，融合置信度，在3模型4基准上错误AP平均提升0.134。
FunL2O：LLM引导的学习优化特征函数设计
提出FunL2O框架，用LLM程序进化自动设计L2O特征函数，在连续与离散优化中优于手工特征。
自监督语义扩散：像训练参数一样训练技能
无监督自演化框架借鉴扩散模型损坏-重建范式，用人类作品作自监督信号，自动提取技能提升专业生成能力。
PrintAnything：学习面向3D打印G代码生成的中间表示
提出新框架，直接由点云生成G代码，免网格重建，采用切片投影与几何规划图。
基于条件注意力的上下文感知船舶轨迹预测
提出条件注意力，将天气作为条件而非特征，模态掩码防回退，精度提升15.4%，回退误差降近一个数量级。
超越相似性：中国古典史籍互文性的智能体锚定抽取与专家裁定评估
将互文性抽取转为智能体任务，锚定字符跨度并五维标注；专家裁定基准评估十二模型，扩展至二十四史揭示结构。
RefineSVG：视觉反馈驱动的强化学习用于图像到SVG生成
RefineSVG提出视觉反馈闭环框架，通过渲染对比与强化学习自纠错，实现高保真图像到SVG生成。
可审计知识引导AI系统AWARE-FX，用于衡量企业外汇对冲披露
AWARE-FX是可审计AI系统，将年报文本转为可追溯的对冲披露指标，香港24,909公司年验证，表现稳健，严格分数与外汇敞口负相关。
Harness-G：面向搜索代理的图结构检索框架
提出图结构检索框架Harness-G，将查询生成转为有限动作选择，解决检索别名坍塌，在六项QA基准上平均F1大幅领先。
好的排序器，坏的目标：表达性策略搜索下的双线性对比批评者
对比批评者排序虽好，但作为目标最大化不安全；双线性分数范数漂移导致离支撑假阳性，需值校准标量。
推理前先校准：面向VLM语义漂移的稳健视觉令牌缩减
提出CaRe框架，推理前校准视觉表示以抗语义漂移，剪除94.4%令牌仍保96.4%性能，速度提升2.3倍。
基于静止状态观察的关节物体重建
从静止状态重建铰接物体，用网格融合多模型输出，借视频扩散合成运动假说并验证，实现无运动观测的关节估计。
从单文档到跨文档：大语言模型多粒度事件分析的基准测试
提出多粒度事件分析基准MiGUE-Bench，含四任务，揭示LLM在跨文档事件分析中的不足。
DualAnchor：在无词表手语翻译中保留语言先验并提升词汇保真度
提出DualAnchor框架，通过词级先验锚定和最优传输对齐，保留语言先验并提升词汇保真度，在基准上表现优异。
通过身份解耦与几何保持的面部蒸馏实现私有面部识别训练数据集发布
提出身份解耦与几何保持的面部蒸馏框架，降低源身份关联性并保持代理身份几何，提升私有FR数据集发布的效用。
面向对撞机物理的多域自适应轻量级基础模型
NEXUS：3百万参数轻量基础模型，预训练于对撞机数据，小样本下游任务高效，可迁移至引力波等多领域。
EgoGVAE：基于引导变分自编码器的自我身体网格重建
仅凭头部姿态重建全身网格；利用引导变分自编码器潜空间对齐分布，单步采样比扩散法快五十倍以上。
SE(3)-MeanFlow：李群上的少步蛋白质骨架生成
提出SE(3)-MeanFlow，将MeanFlow扩展至李群，实现少步蛋白质骨架生成，性能匹敌甚至超越多步流匹配。
低信噪比下信道建模的神经网络辅助CLEAN方法
提出NN-CLEAN，将神经网络嵌入CLEAN迭代，避免网格搜索，5dB时精度达96%，大幅降低复杂度，适用MIMO实时信道估计。
CXR-Retrieve：胸部X射线摄影中的组合式文本到图像检索
提出CXR-Retrieve基准与标签感知对比微调，在联合查询和否定查询上显著提升胸部X光检索精度。
极简RAG模型：B1ade 335M嵌入与1B参数小语言模型
极简RAG：335M嵌入零训练居首，1B模型经强化学习涌现引用归因，无需显式监督，端到端较微调提升10.8%
DS@GT ARC 参加 ImageCLEFmedical 2026：医学图像分析中概念检测的架构多样性与字幕预测的基础模型扩展
任务1集成夺冠(F1=0.579)，KNN免训练媲美；任务2微调Gemma-3第三(0.357)。
神经网络中的隐状态：从模型权重恢复漂移数据的时间结构
用HMM从模型权重轨迹恢复数据漂移的隐状态；同状态内迁移优于跨状态，且不能由时间邻近或类别分布解释。
FADEx：基于特征归因与失真的降维解释
提出基于泰勒展开与奇异值分解的局部特征归因法，不受降维方法限制，兼具失真分析，性能优于现有方法。
施赖埃尔陪集图重连
提出施赖埃尔陪集图重连法，基于特殊线性群构造低阻旁路，降低有效电阻5-40%，缓解瓶颈并保持精度。
ChronoMem：面向大语言模型智能体记忆的版本控制与语义回滚
ChronoMem为LLM智能体记忆提供语义版本控制与回滚，支持自然语言撤销，显著提升回滚后问答与摘要一致性。
FDDWAN：面向水印攻击的频率解耦扩散网络
提出频率解耦扩散水印攻击网络，经小波分解与残差扩散细化，在抑制水印与保持视觉保真间取得更优平衡。
矩阵三因子分解中稀疏性诱导的可识别性
针对一般实值矩阵三因子分解，首次建立稀疏性诱导可识别性的严格理论，提出分解策略并推导恢复保证，实验验证理论。
先召回再排序：基于相似性引导的Top-K复用实现高效长上下文注意力
提出ReTopK：复用相似查询的历史检索结果，以极少精度损失加速长上下文Top-K稀疏注意力。
策略梯度引导：行为目标驱动的干预
现有引导方法失效；提出策略梯度引导，用行为目标梯度构造任务向量，实现可组合行为干预。
LVLMs能否揭示视觉错觉背后的真相？感知与推理能力分析
提出用视觉错觉评估LVLMs，构建基准，发现其推理能力不如所声称的先进。
超越情绪好转：能力维持型情感对话的纵向研究范式
提出能力维持型情感对话(CSED)纵向范式；审计显示95%研究仅求缓解，无一评估能力。
全局稀疏一瞥：免训练自推测解码
提出免训练自推测解码框架，稀疏化可召回键值缓存与熵控推测长度，实现长上下文加速且保持输出分布。
结合近邻树与集成学习扩展数据无关的关键实例选择模型
提出一种基于相似性的分层可解释关键实例选择模型，兼容多数据类型，优于其他选择策略，且保持少量关键实例。
用于少步生成的潜核离散流映射
提出潜核离散流映射，用共享潜变量聚合多个分解组件，实现相关少步生成，困惑度提升2.1-3.3倍。
EEG-EditBench：用受控图像编辑探查EEG-图像检索模型的视觉信息
提出EEG-EditBench基准，通过受控编辑探查EEG-图像检索模型，细粒度属性最难，揭示隐藏行为。
思考一次便足：高分辨率视觉问答的中间层证据路由
免训练单次视觉，路由中间层证据，不额外编码即提升高分辨率视觉问答，均分约+3，内存降。
显式视图路由何时有效？多视图图-文本对齐的受控研究
多视图图-文本对齐中，显式视图路由能显著提升标签和属性检索，但拓扑不专一，且不证明自由路由或等同专家。