边缘设备上猛禽物种的轻量级图像分类：通过视频帧提取、知识蒸馏和TensorRT部署扩展稀有物种数据集
利用视频帧扩展数据集和知识蒸馏，实现稀有猛禽轻量分类，边缘设备上FP16推理速度达313 img/s，精度几乎无损。
马尔可夫决策过程的属性驱动因果抽象
提出属性驱动因果抽象，基于因果谓词保留MDP特征，获得小抽象并计算近优策略，可泛化到大规模模型。
基于文件系统的LLM智能体记忆：组织、演进与可持续性
系统探索文件系统记忆，发现组织降低检索成本但未提升答案质量，工具集影响结构。
哪种RAG范式在大规模下胜出？检索增强生成范式的缩放研究
控制缩放实验表明，BM25准确性-成本权衡最佳，无需LLM构建，中大规模领先；其他范式各有局限。
比较基础模型嵌入与传统方法在头颈癌远处转移预测中的性能
CT基础模型嵌入预测头颈癌远处转移AUC达0.791，优于传统方法，且减少专业知识需求。
检测器失效之处：利用专家引导的互蒸馏缩小尾域差距
提出EGMD，通过输入校准、教师对齐域统计、学生互学习蒸馏，域偏差降低57.3%，达SOTA准确率。
DHRCL：使用密集分层奖励与课程学习训练代码大语言模型
DHRCL通过密集分层奖励和三阶段课程学习训练代码大模型，自动调整阶段时长，显著提升性能。
通过迭代优化从隐式交互流中学习动态用户画像
IRIS从隐式交互学习动态用户画像，无需显式反馈，决策预测准确率达61.0%
临时团队协作中任务无关适应的伙伴能力估计
提出CE-CM贝叶斯方法，在线推断伙伴隐藏能力并考虑行为多样性，实现任务无关适应。
基于样条边界表示的稀疏视角重建与等几何分析仿真
从稀疏RGB图像直接重建多片B样条边界表示，产出紧凑光滑水密几何，原生兼容CAD与仿真，并支持观测场投影。
面向交通预测的神经架构搜索：方法、挑战与未来方向综述
综述NAS在交通预测的应用，按搜索策略分类，分析空间设计与成本权衡，探讨可扩展性等挑战与未来方向。
对比性ESA：同时对多个翻译进行人工评估
提出对比性错误跨度标注（cESA），同时评估多个翻译，减少噪声和时间，提供绝对质量评分。
检测AI Agent需要什么？浏览器自动化下行为检测的最小特征集
提出三分类框架，二元分类器误判AI agent严重；两个行为特征即可实现100%召回率，信号冗余鲁棒。
从被动视频到可编辑体验：面向具身智能的物理基础经验合成
通过图结构知识迁移，Pegasus将人类演示视频转化为机器人可学习数据，解决具身智能数据瓶颈。
HeteroPROPMT：一种实时且保护隐私的异构协作感知框架
HeteroPROMPT提出实时隐私保护异构协作感知，用提示对齐特征，少量参数提升精度，模态分类准确率超99.99%。
Eddeep：一种用于扩散MRI中快速涡流畸变校正的深度学习框架
Eddeep深度学习框架实现快速涡流畸变校正，质量媲美FSL Eddy，推理时间大幅减少。
围棋中基于信念引导与不确定性门控的决策
提出信念引导架构，用信念头建模不确定性并门控过滤过自信策略，实现无搜索下专业级对弈，减少幻觉。
WikiLoop：联合学习构建与导航智能体原生维基，融入下游反馈
提出WikiLoop框架，联合学习构建与导航维基，Builder从下游性能差异学习编辑，Navigator先充分后高效，最终模型在AuthTrace达62.6正确率，超基线6.3点。
带损坏观测的共形变点定位与根因分析
针对损坏观测，提出加权共形变点定位与根因分析，降权可疑数据缩小置信集，维持目标覆盖概率。
MoSAIC：针对局部部位运动风格迁移的对齐干预监督
MoSAIC提出对齐干预监督与分部位路由，实现局部运动风格迁移，在保留未选区域的同时提升指定部位响应，改善编辑权衡。
重新审视投机解码中的有损验证：机制、权衡与失败模式
将有损验证分为截断与协作两类，指出截断法因分布扭曲性能下降，协作法需控制概率过冲。
AgentMap：本体匹配中的等价与包含关系联合发现
提出混合本体匹配任务HOM及多智能体框架AgentMap，实现等价与包含关系联合发现，性能优异。
Zero-Fi: 基于对比信号-语言对齐的零样本Wi-Fi人体活动识别
提出Zero-Fi框架，利用对比信号-语言对齐，无需标注样本即可零样本识别新活动类别，实验验证有效。
从概念水文模型到概念可解释神经网络：一个雪水质量守恒感知机框架用于发现流域尺度降水-存储-径流表征
MCP将概念水文模型转为可解释神经网络，多状态网络在513流域验证，两状态后增益递减，MCP与LSTM精度相当但参数更少。
音素级与字符级目标及选择性状态空间模型在脑皮层内脑-文本转换中的应用
音素级GRU解码器最佳，PER 12.62%、WER 21.19%，Mamba混合模型未超越。
看见还是知道？多模态大语言模型中的视觉上下文敏感性
多模态大模型能编码视觉证据，但无法可靠控制对先验知识的依赖，导致视觉任务失败。
SCOUT：面向稀疏奖励强化学习的逐上下文重置课程
SCOUT为每个上下文独立重置课程，仅凭成功信号动态移除/恢复辅助，解决学习速率差异，优于全局调度。
On-Policy Distillation for LLM Safety: A Routing Approach to Template-Robust Realignment
LLM辅助语言使用中的语言单一文化
LLM辅助写作导致语言趋同，共享模型减少多样性，个人化可保留差异，但个体理性引发过度趋同和负外部性。
存在场扩散模型用于可变基数空间点过程
提出存在场扩散模型，通过存在变量统一建模位置与基数，无需离散转换，提升可变基数空间点过程生成能力。
图神经网络消息传递在回归场景中的效能研究
本文发现深度卷积GNN在回归任务中优于注意力GNN，经典理论GNN仍具竞争力。
OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准的长时间跨度办公套件任务上的LLM代理评估
提出OmegaUse-OfficeVal基准，含100个办公任务（均需2.32小时人工），结合经济信号对比人机成本，发现LLM更快更便宜但质量未达人类水平。
立宪式中间训练：内容存在驱动对齐增益
立宪式中间训练通过插入原则性内容，在120B规模模型中持久增强对齐泛化，显著抑制黑mail倾向且不损害能力。
基于可解释Transformer模型的自动多标签猴痘研究分类
BERT模型以97.05%准确率自动多标签分类猴痘研究，辅助专家快速获取关键信息。
AtmosERC：建模对话级情感氛围以识别对话中的情绪
提出AtmosERC图框架建模对话级情感氛围，生成情感先验，提升轻量级及LLM的ERC性能，在四个基准上稳定预测。
当鱼群难辨：基于双分支弹性的身份追踪
提出TIDE，利用几何对应IoU替代外观特征，以38.7倍计算缩减实现密集鱼群实时追踪。
统一多模态模型是否共享同一语义空间？——跨分支引导的视角
跨分支引导揭示理解分支语义可转移至生成分支，反向无效，表明架构统一未必实现语义对齐。
FAS-R1：面向推理式人脸反欺骗的统一多任务多模态大语言模型
FAS-R1提出两阶段推理MLLM，结合长链思维数据集与GRPO后训练，实现高精度反欺骗与攻击识别，跨域泛化优异。
用于大语言模型端到端强化学习后训练的HiFloat4格式
首次FP4端到端RL后训练，Rollout-ResQ与HiF4格式将精度差距从4.9%降至1.1%。
协作加权与悲观评论家：缓解离策略强化学习中的过估计
提出CWAC框架，通过分布性评论家与协作加权机制抑制噪声更新，结合悲观价值估计缓解过估计，显著提升离策略RL性能。
基于EfficientNet-B0迁移学习和Grad-CAM的可解释图像级痤疮严重程度分级
利用轻量迁移学习实现痤疮严重度四分类，准确率93.5%，Grad-CAM提供临床可解释性，并开源跨平台实现。
从无监督子群到假设状态干预策略：观察性健康数据中选定子群方法的评估
观察性数据中无监督子群用于政策评估，各方法效用无显著差异，但个体分配有别，属决策支持。
SimpleWikiSearch：一个用于智能体搜索的干净离线维基百科环境
提供可复现的离线维基百科搜索环境，含明确语料构建、检索栈与评估协议。
中文标题：从空间语义到时间上下文：利用注视轨迹进行弱监督医学图像分割
中文摘要：提出TrailNet，融合注视轨迹与注视点，建模时空上下文，结合不确定性解码与知识蒸馏，弱监督分割达81.25%/81.85% Dice。
HERMES：一种用于PET/CT头颈部肿瘤分割、TN分期和无复发生存的混合集成方法
HERMES混合集成方法实现PET/CT头颈肿瘤分割、分期与预后，几何特征提升N分期，验证得分0.6454。
多模态小样本知识图谱补全的双路径LLM推理
DuPLeR框架通过双路径LLM推理与结构增强，在数据稀缺下实现鲁棒知识图谱补全。
原型还是能力？聚类建模学生数学能力
研究用聚类分析119034名学生数据，发现整体能力主导，而非离散技能集；模型准确率78%，表明能力水平是预测关键，个性化改进空间有限。
AI智能体能否进行开放式AI研究？两项案例研究的早期证据
通过影子评估测试前沿AI智能体，发现其能完成工程但无法解答开放研究问题，存在五个关键失败模式。
使用两步验证增强生成式信息抽取：一个产品属性用例
提出两步验证方法增强生成式信息抽取，利用LLM修正能力提高弱表达实体抽取，中等模型可媲美大型模型，并开发产品信息抽取应用。
中文标题
语言模型语义空间中，不对称关系几何更清晰，属性编码优于对称；因果模型重词汇，掩码/扩散模型重上下文。