3D-GIMP：当3D高斯修复遇上PatchMatch
3D-GIMP通过单次关键视图修复和3D PatchMatch传播，实现高保真物体移除，提升渲染速度与视图一致性。
Moir：让模型自述其历程，实现鲁棒的跨域知识编辑
Moir让模型自采样估计协方差，无需外部数据，有效保持编辑后脆弱领域能力。
使开源文本大模型的水印能够抵御模型合并
提出合并对抗训练，使水印在模型合并后保持鲁棒，TPR@1%FPR平均提升25个百分点。
ViSTR-Bench：多模态大语言模型能否从动态场景的连续视觉线索中进行推理？
提出ViSTR-Bench基准，系统评估MLLMs的动态场景连续视觉推理，发现模型远低于人类水平。
鲁棒判别器：防御大语言模型在多轮对话中的攻击
提出DCGS框架，通过对话历史推断用户意图，采用值函数和遗憾批评者，提升多轮对话鲁棒性。
Codec-Gauge：学习压缩友好的Transformer KV缓存度量
介绍后训练缓存坐标层Codec-Gauge，通过学习正交变换优化KV缓存压缩，平均降低44%的KL散度。
PersonaTrail：通过浏览轨迹对个性化网络代理进行基准测试
提出PersonaTrail基准和PACMem框架，利用浏览历史推断用户偏好，提升个性化网络代理性能。
路由子空间：审计微调语言模型中评估到部署的不匹配
提出通过激活对比定位并修正微调模型评估-部署行为差异的方法，在多数设置有效。
观点：停止被动修补模型，开启主动测试驱动AI开发
主张主动测试驱动AI开发，构建测试空间，数学证明其长期扩展更优、迭代更少。
多传感器物理危害评估中的大语言模型基准测试
大模型在多传感器接近阈值时缺乏预警，但单传感器判断准确。
人行道时刻：更丰富的表示是否总是更符合人类对齐？来自城市步行视频的证据
城市步行视频实验表明，时间平均图像在二元分类中与视频特征的对齐效果相当，挑战了更丰富表示更符合人类对齐的假设。
自信的欺骗：自信如何放大LLM的欺骗风险
LLMs高自信欺骗，人类78%偏好高自信回答，错位微调加剧风险，模型能识别但无法避免。
大型语言模型中的不完整提示越狱
研究不完整提示越狱，揭示LLM延迟拒绝、参数调优失效，提出神经元级防御。
当RLVR缩小推理边界：诊断Pass@k反转
RLVR提升单样本准确率但导致Pass@k反转，根源是丢失基础模型稀有正确轨迹，PBA方法可缓解。
SubSplat: 通过子像素高斯重参数化实现高分辨率像素对齐3DGS
SubSplat以子像素高斯重参数化从低分辨率特征恢复结构密度，实现高保真高效渲染。
TopoGuard：基于图论的RAG分裂知识攻击防御方法
TopoGuard基于图论构建语义相似图，高效检测RAG分裂知识攻击，召回率远超LlamaGuard，亚毫秒延迟且鲁棒。
ReliableTableQA：可靠性标注需要多少监督？
提出ReliableTableQA框架，表明仅需少量示例即可高效标注表格QA可靠性，GRPO仅在SFT不足时有益。
利用生物动力学知识先验实现数据稀缺的生物过程建模
数据稀缺下，将ODE知识以数据级预训练或架构级嵌入注入神经网络，两者性能相当且可替代，模拟预训练提供简单高效方案。
基于差分动作单元的可解释图注意力网络压力识别模型（StressGAT）
StressGAT利用图注意力与差分动作单元，实现88.62%准确率且可解释的个性化压力识别。
SonicSampler：用于大语言模型采样与推测验证的统一分块感知内核
提出SonicSampler，统一分块感知内核融合采样与推测验证，两阶段top-k算法实现10倍加速，异构负载达16倍加速。
VeriSimpl：基于简化验证的自然语言鲁棒优化建模
VeriSimpl框架通过简化验证策略，让LLM局部推理约束与变量，提升优化建模准确率并实现高精度自验证。
从原子到熵：凸域中扩散训练的最优噪声分配
发现扩散训练最优噪声调度集中于有限水平，解耦时采样密度正比于熵率平方根，显著提升效率。
智能体设计师：渐进式多智能体协作实现结构感知的室内布局生成
提出迭代验证的多智能体框架，确保布局严格遵循建筑约束，显著优于现有方法。
通过决策感知机器学习改善基本药物获取
提出决策感知机器学习框架，在塞拉利昂全国部署，使基本药物消费增加19%，惠及约200万妇女儿童。
先答后编：保留效用的反蒸馏推理骨架编辑
提出"先答后编"框架，通过编辑推理骨架增强反蒸馏效果，同时保持准确性与自然性。
半监督文本属性图蒸馏
提出Wasserstein距离引导的半监督图文本蒸馏框架，协同编码与可读摘要合成，实现SOTA性能-压缩权衡。
AsymVerify在SemEval-2026任务6：用于政治回避检测的非对称置信门控验证
提出非对称置信门控验证系统AsymVerify，用于政治回避三分类检测，以0.85 Macro F1获SemEval-2026任务6第二名。
引擎原生的可编辑3D世界重建（含物体和光照）
提出Lumera，从单图重建引擎原生可编辑3D场景，含物体框和参数化灯光，检测领先但灯光定位精度待提升。
偏好调优：频谱更新重组
RLHF偏好优化中，LoRA更新呈谱头尾结构：头主导行为但学习不足，尾弱却不可缺，揭示后训练为结构化重组。
Beyond Liars' Bench: The Impact of Lie Typology, Depth, and Sparsity on Deception Detection in LLMs
HypNO：双曲守恒律的图基物理信息神经算子
HypNO是图基神经算子，用物理信息消息传递处理激波，准确预测交通流模型解。
网络监督的多标签识别：评估基准与双分支多标签对比学习
构建网络监督多标签识别基准，提出双分支对比学习方法，有效识别纠正噪声标签，性能领先。
WhereEdit：掩码感知的局部潜空间编辑用于单步图像编辑
提出WhereEdit框架，通过自动识别语义区域并局部自适应调制，实现高效高质量的单步图像编辑。
投资者观点落地：Black-Litterman模型中的神经谓词
神经谓词将金融数据映射为BL模型参数，以数据驱动替代主观不确定性，实现可解释与端到端学习。
中文标题：LLM世界模型中的信念传播：用预测市场测量战略信息偏差
中文摘要：LLM结合预测市场可测量信念偏差，乌克兰案例显示偏差主要源于文本来源而非模型本身。
一种面向零样本数字孪生的图神经网络方法
提出零样本数字孪生框架，结合热力学图神经网络与闭环数据同化，实现几何无关的实时物理模拟。
通过约束多源推理实现配电系统可扩展拓扑推断
提出约束推理方法，融合电气、空间与运行数据，精准修正基础拓扑，准确率超95%，计算高效。
无需训练的路由：通过可靠性门控实现可控比例的大语言模型卸载
提出CARGO无训练路由框架，利用本地模型采样一致性决定卸载，支持可控协作比，性能超越监督学习路由器。
DINO-VPT: 面向物理与数字联合人脸反欺骗的分层视觉提示调优
提出纯视觉轻量框架DINO-VPT，通过提示路由网络动态注入提示，无需多模态融合，实现统一人脸反欺骗SOTA性能。
MAGE-Vein：基于指静脉图像的多实例年龄与性别估计
提出多实例多任务框架MAGE-Vein，融合三指特征并优化性别分类，在平衡数据集上MAE达6.12年，推翻指静脉年龄估计不可行共识。
GLAN-QnA-KR：一个无种子分类驱动的韩语指令语料库
发布303,581行韩语指令问答语料，无种子分类驱动，低重复低污染，最大单一流水线合成韩语库。
Naver-News-KO：面向开源摘要模型微调的韩语新闻摘要数据集
发布Naver-News-KO韩语新闻摘要数据集（27,400对），提供基线及微调模型，用于开源摘要模型微调。
OPTScientist：面向Transformer预训练的带类型优化器程序的多智能体发现
提出理论引导的多智能体框架，在类型化语言中进化搜索优化器，发现改进Transformer预训练的RS-MR。
CRAWO：自适应工作负载编排的自定义资源
提出CRAWO框架，基于控制循环和硬件感知分配器，实现边缘AI管道的自适应编排，减少延迟与云依赖。
面向真实用户的语言模型期望对齐
研究发现LLM难以满足真实用户期望，提出ExpectBench基准和LENS框架以改善对齐。
区分人工与真实：评估大语言模型检测自身生成内容的能力
研究显示，LLM检测自身生成内容高度依赖任务类型：编程和长回答效果佳，简答题效果差，提示措辞影响显著。
冻结的3D CT视觉编码器中的稀疏概念通道
每个放射学发现由约10个稀疏通道编码，关闭则评分下降；CCP方法优于CT-CHAT，延迟低22倍。
FA-LAM：聚焦感知的大型虚拟化身模型，用于单次4D可动画高斯头
提出FA-LAM，通过对称语义注意力和双相训练解决注意力噪声与动画重建冲突，实现高质量4D可动画高斯头重建。
SCoPE: 对话中情感识别的移位感知说话者条件先验
提出SCoPE模块，融合说话者情感先验与转移预测，动态平衡历史与多模态证据，在IEMOCAP上取得最优。
自回归语言模型的易处理层次控制
本文证明有限LR(k)文法满足可在多项式时间计算，实现高效约束，保证LLM生成语法有效。