MiMo-V2.5系列全流水线推理优化：将混合SWA效率推向极限
通过KVCache系统优化和RDMA分布式缓存，首次大规模实现混合SWA+MoE+多模态架构的高效生产部署。
约束驱动的模型优化：现代机器学习系统中压缩与加速技术选择的行业框架
提出约束驱动的多目标模型优化框架，综合实证证据，指导压缩与加速技术选择。
利用AI分析课程模式复杂性以提高按时毕业率
利用大语言模型分析课程模式并提出修订建议，减少毕业延迟和瓶颈。
你懂我吗？生成式AI、大语言模型与非标准语言的计算与社会语言学视角
探讨大语言模型处理非标准语言的技术可能及其对语言民主化与非殖民化策略的政策启示。
基于自标注区域对齐的细粒度CLIP微调
提出SFF-CLIP，通过运行时区域-短语对齐，仅用图像-文本对提升CLIP细粒度能力，同时保持全局一致性。
面向跨地形高速MPC的通用车辆模型适配
OptCar通过历史条件适配与有限数据微调，在高速MPC中跨地形跟踪误差降低55%，超越基线方法。
条件可逆神经网络用于数据驱动的无人机控制：二维概念验证
条件可逆神经网络用于无人机控制，开环R²=0.944，闭环位置RMSE与INDI相当，47%跟踪可接受，失败源于指令带宽和数据覆盖。
WaterMoE：基于专家路由的高保真高效水印
提出WaterMoE，通过专家路由嵌入水印，实现高保真与低开销，速度提升4倍，延迟仅增1%。
通用函数逼近下的最优高效上下文组合半赌博机
提出SquareCB.Comb算法，达到极小极大最优遗憾界O(√(mAT log|F|))，高效且无需结构假设。
过于礼貌不敢反对：理解多智能体系统中的附和传播
提供同伙附和等级信息可减弱附和倾向影响，提升讨论准确率10.5%。
巴纳马拉：基准饱和下的参数高效手写天城文识别
紧凑网络（1.11M参数）在天城文基准达99.73%饱和点，鲁棒性远超大型模型。
超越语言与模态约束的说话人身份学习：POLY-SIM 2026挑战的启示
POLY-SIM 2026挑战聚焦多模态缺失与多语言场景下的说话人识别，提供标准化评估方案。
DAGR: 通过差分感知目标交叉注意力实现状态条件化的目标表示
DAGR用差分感知交叉注意力状态条件化目标表示，提升导航性能，但非通用改进。
日常活动分类需要姿态，而重建则需要运动
分类日常活动主要依靠静态姿态，重建活动则需动态运动信息，TMPs保留了时间动态以生成自然运动。
无源即虚构：一种多智能体引文幻觉检测框架
CiteTracer多智能体框架基于12类编码检测引文幻觉，合成与真实数据准确率均达97.1%。
网络心理学中的人工智能：通过AI分析受害者、攻击者与防御者心理增强网络安全的系统性文献综述
系统性综述34项研究，聚焦AI分析受害者、攻击者、防御者心理，应用于异常检测、漏洞预测、安全培训及身份验证四大网络安全领域。
迈向野外空间超感知
提出野外长期视频基准VSI-Super-Wild，发现模型无法统一跟踪代理、对象和环境状态，存在四种失败模式。
俄罗斯内外政策演讲的链接多模态数据集
一个包含俄政府演讲文本、图像及元数据的链接多模态数据集，支持政治传播研究与LLM应用。
考虑部署偏移的风险可控N-1热态事故筛选的审计选择性验证
提出在线审计校准阈值方法，保证部署偏移下热过载率不超预算，减少全潮流计算约29%-75%。
MxGPS：用于电力电网基础模型的多重图变换器
MxGPS通过多任务联合训练共享编码器，避免拓扑过拟合，在四个零样本电网中边界违规率为0%，参数仅1.6M。
主动非对角线可重构智能表面赋能异构边缘计算：一种分布式强化学习方法
提出DSAC-T算法解决主动BD-RIS异构MEC优化，实现最优能效延迟、81.67%可行性和0.0267秒快速决策。
WAVE-Stereo：用于立体匹配的扭曲对齐体积编码
提出融合相关体积与特征扭曲的WAVE-Stereo，通过GeoWarp编码和周期全局传播，实现高精度实时立体匹配，在多个基准上表现优异。
基于最小翻译对的手语模型针对性语言分析
ASL-MTP数据集分析手语翻译模型，案例发现其过度依赖手部线索而忽略非手部线索。
代数可表示性作为Grokking的极限情况：一个具有全纯激活函数的精确可解模型
代数表示性是grokking极限：可表达类坍缩时，网络二值化为立即成功或彻底失败，无记忆与顿悟阶段。
自然语言断言的忠实自动形式化
Monty框架通过一致性评分和有效性评分过滤，实现自然语言断言的忠实自动形式化，精确度提升达20%。
企业NLP系统中用户信任的鲁棒解释
提出黑盒鲁棒评估框架，发现解码大模型解释更稳定，规模越大越优，揭示成本-鲁棒权衡。
分子性质预测的量子与经典拓扑对齐架构实现
提出拓扑对齐归纳偏置，使模型匹配分子键图，量子与经典模型仅用64参数在QM9上达高AUC，实现参数高效。
DarwinLM：大型语言模型的进化结构化剪枝
通过进化搜索与轻量多步训练实现结构化剪枝，性能SOTA且训练数据减少5倍。
稀疏视图CT中辐射高斯泼溅的校准闭式不确定性
提出辐射高斯泼溅的闭式变分后验，实现可校准不确定性，在稀疏CT重建中优于启发式方法。
NeMo：视频语言理解中的蒙太奇寻针
新任务NeMo评估视频大模型时间理解能力，构建含3万余问答对的基准，揭示20个模型优劣势。
使用CMS 2015D开放数据基于神经样条流的单Z暗物质搜索
用神经样条流在CMS数据中搜索单Z暗物质，联合μμ和ee道设上限，观测上限弱于预期因背景建模偏差。
大型语言模型如何思考
反驳理性论据，提出LLM若思考则仅具非理性联想式思维。
DNA：双阶段原生归因的生成图像溯源
DNA双阶段原生归因无需训练，利用VAE和骨干层分层信号，开放集溯源准确率89.11%，超基线33.81%。
T3HG-Editor：基于SMPL-X人体先验的文本驱动三维人体服装编辑
T3HG-Editor：利用SMPL-X的人体先验，三阶段实现高保真、一致的文本驱动3D服装编辑
第二届国际StepUP生物特征足迹识别竞赛：从步态到步幅
该竞赛利用大规模足迹数据集，聚焦跨域鲁棒性与步幅验证，最佳等错误率8.00%，个人鞋履识别仍是挑战。
解剖学忠实但时间盲目：超声心动图左室射血分数估计的归因审计
深度模型解剖学归因准确，但时间归因与随机无异，模型实际忽略临床关键帧。
AspectCLIP：通过方面引导的一致性正则化优化CLIP表示空间
AspectCLIP通过方面引导聚类与循环一致性正则化，解决图文信息不对称，优化表示空间，显著提升下游任务性能。
李雅普诺夫指数作为物理信息密集奖励：强化学习发现超越卡皮查摆的稳定化
使用李雅普诺夫指数作为密集奖励，强化学习实现倒立摆严格直立稳定。
PiVoT：强杂波下实时大规模多目标检测与跟踪的变分解法
PiVoT通过变分推理实现无训练的端到端多目标检测跟踪，抗杂波且可扩展至千级目标，性能媲美深度学习。
基于随机时钟的重尾流匹配
提出HTFM，用随机时钟混合高斯源，提升重尾数据模式覆盖与尾部统计恢复。
隐私保护推荐系统：平衡个性化与隐私
本文提出联邦学习与差分隐私结合的推荐框架，在中等隐私预算下保持推荐质量，平衡隐私与效用。
赌臂问题中公平性的代价：一个紧极小极大刻画
本文证明严格公平性代价下界Ω(σ√(k^{max(1,q)}/T))，提出UCB-HARE算法匹配，实验验证优于均匀探索。
生物有机体中的具身世界模型与未来具身人工智能
生物智能以环境交互构建的具身世界模型为认知基础，语言附着其上；未来AI应转向主动社会化学习。
通过剪枝实现高效文本到音频生成
对AudioLDM剪枝，最多减少83%参数和39%运算，生成质量保持甚至提升，影响部分声音但微调可恢复。
EgoProceVQA：一种基于自我技能探索智能体的自我中心程序理解新任务
提出自我中心程序理解任务EgoProceVQA及自技能探索框架EgoProceAgent，在多个任务上达到开源模型最佳性能。
相关性感知规则：决策树中无关条件的结构性删除
本研究揭示决策树分裂结构机制，提出链接匹配的无关条件删除框架，在保持可靠性下显著简化规则。
RainDancer: 面向雨滴的脉冲动态的RGB-事件视频去雨方法
RainDancer提出先分解再交互框架，分离雨和背景，用脉冲神经网络捕捉雨运动，实现高性能视频去雨。
面向增强医学多模态大语言模型中的3D空间推理
提出逐片合成及思维链数据集，微调2D MLLM增强3D空间推理，无需3D预训练即媲美原生3D架构。
面向脑肿瘤演变预测与治疗调度的AI增强自适应数字孪生建模
提出AI增强自适应数字孪生框架，融合反应扩散与残差学习、在线更新及模型预测控制，显著提升预测精度并降低肿瘤负荷。
面向任务的多AUV系统协同感知与隐蔽传输
提出SVR-MARL框架，利用信息效用优化多AUV协同感知与隐蔽通信，提升任务效率降低暴露风险。