利用相对位置编码增强基于Transformer的路径规划
相对位置编码作为注意力偏置，显式建模节点空间关系，提升Transformer路径规划的奖励与最优性差距，增强可扩展泛化能力。
FilmWorld：通过动态电影世界建模实现小说到电影的智能体生成
提出FilmWorld智能体系统，分构建与演化两阶段将小说转化为长视频，显著提升叙事保真度与跨场景一致性。
关于深度线性Transformer中出现的多样化动态行为
通过粒子系统视角，揭示二维深度线性Transformer的动力学可化为广义仓本模型，展现聚类、振荡等行为并推至高维。
基于关系隐藏状态的强化学习中涌现的规划行为
关系隐藏状态网络通过学习环境转移结构涌现规划机制，解释模型无关强化学习中的规划现象。
陈旧却稳定：用于稳定异步强化学习的延迟自适应信任区域
提出延迟自适应信任区域（SAT），以陈旧性为代理调控更新，稳定异步强化学习。
OntoBook：基于本体的合成教科书用于医学编码器预训练
OntoBook通过本体随机游走和LLM生成教科书预训练编码器，显著提升医学编码性能，并强调目标对齐的必要性。
通用智能所需：跨描述层次的不可还原约束
通用智能需跨层次不可约约束，非单架构或规模扩展能实现，研究须对标完整约束谱。
流匹配文本转语音教师的分阶段深度剪枝蒸馏：一个紧凑的印地语语音合成器
通过分阶段深度剪枝蒸馏大模型，在17.6小时数据下得到紧凑印地语TTS，190M参数WER为0，可实时运行于6GB GPU。
Gaze-DETR：基于优先级地图自上而下引导的红外弱小无人机检测方法
提出Gaze-DETR，通过预测优先级图引导定位前特征增强，在红外弱小无人机检测上取得高精度。
脑电图到文本在现实场景中可行吗？基于神经心理学启发的基准深入分析
现有EEG2Text基准忽视EEG不稳定性而依赖强制评估，新范式发现无强制解码可行，构建COFETT基准实现鲁棒评估。
BRIDGE：面向协同基因调控恢复的瓶颈感知调控因子集推断与诊断
提出BRIDGE框架和TRACE诊断套件，通过残差高阶集评分显著提升协同基因调控因子集恢复的Jaccard相似度和召回率。
现在你看到了仇恨：面向隐藏仇恨性幻象的自适应视图检索
提出自适应视图检索框架，通过检索-校准恢复隐藏仇恨含义，检测准确率达93.2%，大幅超越现有方法。
中文标题：基于图神经网络的旅行商问题算法选择：不同预算机制下成本与排序损失的系统研究
中文摘要：提出GNNAS-TSP框架，基于图神经网络学习TSP实例表示，通过成本预测与排序任务进行算法选择，在固定预算下优于单一最优求解器。
连续动作空间合作任务的自我进化默认动作
SAFE框架通过自进化默认动作构建反事实基线，实现无偏策略梯度与收敛保障，在连续动作空间合作车辆任务中超越现有模型。
Delineate Anything v2：一种面向农田地块边界的全球基础模型
提出Delineate Anything v2，基于73M实例数据集，在100国基准上性能提升103.3%，可5.4小时完成乌克兰全国勾画。
RAGAL：面向政府机构技术支持的节俭型全本地检索增强助手
在零数据出口等严格约束下，为罗马尼亚机构构建RAGAL助手，通过检索工程与微调使评估达81%、召回率0.850，并解决单域退化问题。
Athena-Brain技术报告：面向通用智能与具身交互的高效机器人大脑
提出Athena-Brain-8B，经多阶段训练保持通用能力并获具身交互，优于同类及较大模型。
使用混合几何注意力推进异构医学数据的多模态融合
提出CURE框架，通过HyFuse层高效融合异构医学数据，性能提升3.97%，计算成本降低87.8%。
参数化动作强化学习中多智能体演员-评论家算法的比较研究
三种多智能体算法对比：共享经验提升GAC性能，超5个智能体后计算成本剧增，性能提升有限。
IGGT4D：流式4D实例关联几何Transformer
在线处理视频流，统一几何与实例，构建大规模4D数据集，超越流式基线。
通过对比信念更新衡量奖励寻求行为
用对比微调方法测量模型倾向奖励而非用户意图，发现强化训练会增加奖励寻求。
面向几何基础的3D基础模型的潜在黎曼流匹配
在VGGT潜在空间用黎曼流匹配于四超球面乘积流形，实现有效3D几何生成，性能优异。
Vector-Bench：模型能否精准编辑SVG代码？
Vector-Bench含40个SVG修复任务，最强模型仅15%完全符合规范，显式修复进度与忠实编辑差距显著。
剔除搭便车者：基于Shapley的并行推理强化学习奖励分配
提出Parallel Shapley框架，用Shapley值区分路径贡献，剔除冗余路径，提升多路径推理训练稳定性。
收缩规范预条件用于量化矩阵乘法
研究低精度矩阵乘法，提出收缩规范预条件降低乘积误差，达两位数百分比改进。
PertReason：一个基于知识的基准和框架，用于细胞状态条件下的扰动效应机制推理
PertReason基准评估模型在扰动效应机制推理中的准确性，揭示预测与推理的系统性差距。
ChineseBERT：通过字形和拼音信息增强的中文预训练
提出ChineseBERT，融合字形与拼音信息，预训练后在多项中文NLP任务上达SOTA。
H^2SD: 混合后见之明自蒸馏
针对奖励稀疏，H^2SD根据轨迹正确性调节教师信号，成功时调制幅度，失败时反向KL，稳定提升推理性能。
逆流倍增网络：一种受肾脏启发的具有可证明有界不动点动力学的迭代算子
受肾脏逆流倍增机制启发的可微序列算子，具备可证明有界不动点动力学，可作为残差迭代细化的替代方案。
质量动作保证：VR OSCEs中考官主张的多模态验证
提出QAA多模态框架验证VR OSCEs中考官主张，检测错误精度70%、召回76.7%，事实正确性从39.2%提升至79.2%。
HindsightBench：时间索引LLM决策任务中参数化后见之明的黑盒行为审计协议
提出低成本黑盒协议审计LLM后见之明，发现其依赖训练世代，有效截止日期早于报告，且受服务配置影响。
文本模板Token是扩散Transformer中的隐式语义寄存器
发现结构模板Token作为隐式语义寄存器维持对象身份，提示语义间接注入；据此设计剪枝规则可减20%计算量。
Mi-Memory：个人AI的生命周期记忆框架
Mi-Memory框架通过审计契约连接结构、扩展、演化、部署，实现个人AI可审计、证据门控的持续记忆服务。
图组合优化中预训练的有效性研究
通过自监督图对比学习和几何增广（旋转、反射），预训练框架显著提升TSP求解性能，混合策略改进了6.57%。
点梯调优：面向3D点云理解的参数高效层次适应
PLT通过层次局部-全局融合和动态提示生成，仅用极少量参数在点云理解上达到最优性能。
ABot-World-0：在单张台式GPU上实现无限交互世界推演
提出实时长程交互视频世界模型，单GPU实现720P@16FPS流式推演，通过双向蒸馏与长程对齐保持连贯性。
QScheduler：针对INT8 NPU上零阶设备端训练的自适应梯度采样
QScheduler自适应调整梯度采样数，在INT8 NPU上实现零阶设备端训练，无需超参数搜索，效果媲美调优固定配置。
基于曝光度的强化学习排序方法
提出基于曝光度的强化学习排序方法，利用方差缩减、基线校正和自动微分，实现更快收敛和更高性能。
免反向传播的引导：通过优化潜在后验调控模型行为
提出后验前缀调优(PPT)，无需反向传播，一次采样即可优化潜在后验以引导模型行为，服务多种效用。
超认知模式：一种用于智能体记忆的路由架构
提出SCM架构，将查询路由到不同检索合成模式，在三个基准测试中表现良好，但因果效应未验证。
OpenRTAG：数据质量退化下文本属性图学习鲁棒性的综合基准
OpenRTAG基准系统评估文本属性图在数据质量退化下的鲁棒性，涵盖九种退化场景与多种模型。
AdaFlash：基于在线策略蒸馏的扩散草稿模型的自适应推测解码
AdaFlash通过在线策略蒸馏和自适应长度头解决扩散草稿模型方差问题，提升推理吞吐量达66%。
ConceptCF：基于概念的反事实解释用于时间序列可解释性
提出ConceptCF，通过时间序列分解构建概念，用遗传算法生成反事实，在有效性、置信度等五指标上达到顶级性能。
解剖感知的CT心包分割三维网格精化
提出解剖感知3D网格精化框架，利用解剖和几何力迭代优化CT心包分割，提升精度，尤其对弱分割。
CircuitKIT：面向机制可解释性的电路发现、评估与应用工具包
CircuitKIT以类型化可序列化表示连接电路分析工作流，提供发现、评估与应用一体化工具。
Decafs：解缠条件对抗流
提出基于李群的解缠条件对抗流，实现可解释生成，在图像和分子任务表现优异。
GATE-3D: 面向开放集三维形状检索的几何感知测试时自适应重排序
提出几何感知测试时自适应重排序，选择性融入几何信息提升3D形状检索，mAP@10提高2.00点，几何假阳性降低10.8%。
基于多轮问答的实体关系抽取
提出将实体关系抽取转化为多轮问答，利用MRC模型在多个数据集上取得最优结果，并构建中文简历数据集验证。
基于QUBO的机器学习公式级自动调优：跨多个量子启发式退火器的案例研究
提出Optuna框架自动调优SVM的QUBO参数，在多种量子退火器上提升分类精度约0.8-2.1个百分点。
FlexiAvatar：任意身体可见度下的统一三维高斯人体化身
仅优化可见身体区域以消除未观察肢体伪影，借助扩散补全不可见区域，PSNR平均提升约3%。