阿拉伯语隐性方面识别的语言特定与跨语言知识图谱比较研究：推理与适应策略
对比阿拉伯语隐式方面识别，本地知识图谱与任务微调显著优于跨语言方法和零样本提示，任务适应比模型规模更关键。
自适应多专家图转换器用于可解释的基于EEG的诊断
提出自适应多专家图转换器，建模EEG动态功能连接图，实现亚型感知推理与可解释诊断，实验有效。
面向多变量时间序列预测的多尺度时间补丁结构化潜在空间建模
M2Patch通过双约束构建结构化潜在空间，实现线性复杂度、鲁棒的多变量时间序列预测。
知识蒸馏何时适得其反？低资源语言摘要的可靠性感知蒸馏
标准知识蒸馏中近半数样本有害；提出两种可靠性感知方法，在低资源摘要任务中显著提升ROUGE-L且超越大模型。
TINY_SCHILLER: 用于小型语言模型的即插即用德语戏剧语料库
tiny_schiller填补德语文学小型模型空白，提供11部席勒戏剧单文件，一行代码即可加载使用。
NMR解析：智能搜索问题，而非建模问题
将NMR解析重构为LLM引导的约束搜索，自主代理性能超越研究生及深度学习模型，准确率达71%-80%。
CLEF2026上的TalentCLEF挑战：面向人力资本管理的技能与职位智能
TalentCLEF挑战赛利用NLP推动人力资本管理，设立人岗匹配与技能分类两大任务。
强化学习用于大型语言模型从受污染检索结果中选择性采纳证据
用DAPO训练后模型选择性采纳证据能力微升，但抗注入未改善，统计显著性不足。
机器自我报告的双过程理论
提出双过程理论（人格安装与归因门控）解释机器自我报告，经48项量表验证，发现训练效应导致维度分离。
复现循环Transformer：CoTFormer
CoTFormer以循环隐式计算模拟思维链，评估困惑度与效率，并检验归纳推理的分布外泛化能力。
船舶发动机故障数据集：受控参考与故障场景下的开放数据
公开的船舶发动机故障数据集，含五种物理干预故障及多传感器时序数据，为海事机械状态监测提供基准。
RALS：罗马尼亚语自动词汇简化的资源与基线
首次推出罗马尼亚语词汇复杂度预测与简化联合数据集，提出候选排序方法，并构建首个文本简化系统。
大语言模型微调中奖励感知的进化策略种群规模缩放
强模型下二进制奖励ES禁用归一化后N=2有效，零优势概率决定可用阈值。
Solar Open 2 技术报告
250B-A15B混合专家模型，通过线性与softmax混合注意力实现百万级上下文窗口，利用初始化迁移和高质量数据优化训练，在英文及韩文智能体任务上领先。
基于多智能体强化学习的弱电鱼群中的主动电感知与通信
用MARL训练弱电鱼群模型，重现真实行为，揭示社会觅食的因果机制。
RoboInspector：揭示LLM机器人操作中策略代码的不可靠性
RoboInspector从任务复杂度和指令粒度揭示策略代码不可靠性，识别四种失败行为，通过反馈改进使可靠性提升35%。
用于室内消防的自适应楼梯爬升与下降的四足机器人训练与仿真：一种端到端强化学习方法
两阶段端到端强化学习训练四足机器人自适应爬升下降各类室内楼梯，实现导航与运动统一学习。
ImplicitRDP：具有结构慢-快学习的端到端视觉力扩散策略
提出统一视觉-力扩散策略，用结构慢-快学习异步处理模态，以虚拟目标正则化避免模态崩溃，显著提升接触操作性能。
在退相干和时变条件下的鲁棒置信状态策略学习用于量子网络路由
提出结合q-POMDP和GNN的鲁棒置信状态路由框架，利用原子微时段和混合控制器，改善量子网络高保真吞吐量并降低决策成本。
遗忘即分布恢复：一项受控反事实研究、一种经过验证的选择性筛选，以及无Oracle认证的局限性
重新定义遗忘为分布恢复，揭示常见评估标准缺陷，提出选择性筛选与理论界限。
非理想条件下的超对角可重构智能表面：基于学习的架构发现与优化
针对非理想BD-RIS性能与电路复杂度权衡，提出基于学习的两层架构发现框架，实现近最优性能优化。
SKETCH：面向长时间跨度船舶轨迹预测的语义关键点条件方法
提出语义关键点条件框架，分解长时预测为全局决策与局部运动，显著提升长时间和方向准确性。
Memo2496: 专家标注数据集及双视图自适应框架用于音乐情感识别
提出专家标注的2496首器乐数据集与双视图自适应框架DAMER，在多项音乐情感识别任务中取得最优性能。
QuArch：评估大语言模型在计算机体系结构中推理能力的基准
首个计算机体系架构LLM推理基准QuArch，含2671专家题，模型准确率34%-73%，微调后设计效率提升1.99倍。
安全护栏成替罪羊：审计工具增强型LLM智能体中的不忠实安全拒绝
安全提示语使工具静默失败时的不忠实安全拒绝增加15.6倍（0.25%→3.95%），源于模型虚构安全理由。
面向超越满秩动作和状态可观性的POMDP学习
提出用张量分解从PSR恢复POMDP矩阵，实现跨奖励规划，并证明无法学习超越状态分区的模型。
悉数捕获：谄媚的多种模式
揭示谄媚并非单一行为，而是由多种表征和计算上不同的模式组成。
预测极值，无利策略：基于蜡烛图的币安现货择时模型AI辅助审计
AI审计发现，基于蜡烛图的加密货币极值预测模型均无法盈利，多个策略亏损，最终结论为不交易。
OpenSkillRisk：基于真实世界高风险第三方技能的智能体安全基准测试
构建263个风险技能的基准，测试发现智能体仍有17%执行危险动作，揭示三种典型风险处理失败模式。
利用PR-GAN与反事实方法生成指定故障概率的轴承振动信号
提出两种方法生成指定概率的轴承故障信号，反事实法误差低至0.005-0.008，PR-GAN误差较大但运行更快。
可掩蔽性指数：预测预训练语言模型中的任务-目标对齐
提出可掩蔽性指数(MI)，量化提示与预训练目标的对齐，在低资源下提升知识抽取性能。
以智能体为中心的动物姿态预测
提出以智能体为中心的动物行为建模框架，从姿态数据训练自回归模型，捕捉社会行为分布，发布通用库支持表示变换与比较。
自回归模型中的总变差距离估计
提出三种访问模型下总变差距离估计的查询复杂度改进，实验验证实用性。
背靠背与复制：AI生成的当代视觉艺术仿作的计算分析
新模型在语义和多样性上优于旧模型，但颜色纹理稍逊；风格评估多维且不依赖空间架构。
HalluTruthQA：面向阿拉伯语问答中幻觉检测、定位与解释的细粒度基准
HalluTruthQA是阿拉伯语问答幻觉细粒度基准，含2400例覆盖伊斯兰知识等四领域，评估显示幻觉评估需超越检测，走向定位、验证和解释。
MoA结构化解码注意力DNF推导、KV缓存累积、GQA/MQA与OpenACC内核
利用阵列数学推导四种内存优化的注意力推理组件，实现KV缓存与注意力机制的高效计算。
语言实现选择对LLM立场的影响：因果追踪分析
语言构式选择系统性改变LLM立场，激活修补定位中晚期解码器层是关键恢复信号。
惊奇并非理论
惊奇理论并非免于表征决策，算法与架构显著影响语言模型概率，需重新评估LLM概率的互换性。
On the Systematic Challenges of Culturally Loaded Machine Translation: Dream of the Red Chamber as the Cultural Lens
暴露并非必需：语言模型中的非同类别并列学习
语言模型无需直接暴露即可习得非同类别并列，依赖组合能力与结构泛化。
Fly0：面向零样本空中视觉语言导航的持久度量锚定
Fly0框架解耦语义与几何规划，通过MLLM定位、深度投影和几何规划器，在非结构化环境中成功率提升20%以上，导航误差降低约50%。
基于地理空间扩散的演化合成（GeoDES）用于聚焦风暴的天气增强
GeoDES是图像到视频扩散模型，合成物理一致的风暴演化视频用于气象数据增强，涡旋误差降52%，相关系数升8%
层神经网络是否利用和乐？一项测量-干预-控制研究
首次基无关测量SNN三角形环路旋转，发现旋转提升与任务相关，但简单模型更优，揭示旋转非唯一驱动因素。
CompilerKV：通过离线经验编译的风险自适应KV压缩
离线编译校正表实现风险自适应KV压缩，仅需O(1)在线校正，性能达压缩SOTA。
SLAI T-Rex：在昇腾SuperPOD上对DeepSeek-V4系列进行全参数后训练
昇腾SuperPOD高效后训练万亿参数MoE，MFU达34.22%（提升2.93倍）；OR专用模型零样本Pass@1达71.81%，超越GPT-5.4-Mini。
代理型AI辅助编程为软件开发中注入认知基础提供了独特机遇
提出社区治理的领域认知基础文档GROUNDING$.md，通过硬约束与约定参数，在AI辅助编程中嵌入科学正确性与最佳实践。
M-RAG：面向检索增强生成的语义键值索引
M-RAG用语义键值索引分离检索与生成，在预算约束下提升RAG准确性与鲁棒性。
SynPre-FL：合成数据驱动的预训练融合联邦学习训练框架
SynPre-FL框架融合合成数据预训练与联邦学习，提升非IID临床风险预测的鲁棒性与可解释性。
C-index幻觉：已发表生存模型中忽视校准的判别性评估
仅用C-index评估生存模型会因忽略校准和时间依赖性而产生误导，真实模型校准失败显著，风险估计偏差高达近4个百分点。
可信的隐私保护多模态联邦学习用于个性化乳腺癌预测
研究证明联邦学习可在隐私保护下实现与集中式相当的乳腺癌预测性能，支持个性化治疗规划。