用于自动化显微镜尿液分析的视频到全聚焦图像重建算法
提出录制手动调焦视频重建全聚焦图像，结合深度学习实现自动化尿液分析，简化多图像采集流程。
无线联邦学习中下行链路模型广播的混合时间尺度差分编码
提出混合时间尺度差分编码，应对链路失败，使设备重建全局模型，并设计年龄感知策略提升效率。
GitHub项目对智能编程工具的早期采用
智能编程工具在GitHub项目中采用尚早，多数项目PR量少，小项目参与率高，人机协作以单人监督为主。
当文本到图像合成数据适得其反：真实-合成混合训练中放大的隐私风险
首次揭示真实-合成混合训练会放大真实样本的隐私泄露，并提出RSMixLeak评估方法及轻量级风险指标。
M⁴World：一个用于交互式物体操控和分钟级流式生成的多视图多模态驾驶世界模型
M⁴World支持物体级交互操控与分钟级稳定流式生成，通过多阶段训练和高效后训练实现长尾控制，达成高质量、精准可控的驾驶仿真。
Kaleido：利用潜在空间相关性的视频扩散Transformer算法-硬件协同设计
Kaleido通过挖掘潜在空间通道级时空相关性，实现视频扩散Transformer加速，最高5.9倍速与16倍节能。
BARS：良性锚定的排序与选择方法用于减少网络入侵检测中的误报
提出BARS方法，以良性类均值锚定并保序去相关，在攻击占优数据集上误报率降低15%-23%，内存开销低。
VideoRAE：通过表示自编码器驯服视频基础模型进行生成建模
VideoRAE利用冻结视频基础模型的表示，轻量压缩为生成友好的潜在变量，实现高效重建与5倍加速收敛。
验证干预分布的公式
形式化因果图模型验证，提出反证器与网关测试，解决观测公式识别干预分布问题。
从像素到状态：将交互式世界模型重新视为游戏引擎
论文以游戏引擎循环为视角，从四个维度分析交互世界模型，并提供《黑神话：悟空》90小时数据集推动状态感知建模。
CAS I：几何编码定理
在对称群中建立几何编码定理，证明对称先验为通用下半可计算半测度。
层次$\mathcal{F}$聚类：聚类成树和有界直径图的近似与难度
提出层次聚类问题的近似算法（树：O(log n log log n)，有界直径：O(log n)），并证SSEH下无法常数近似。
中文标题：医学图像采集与重建中的高效计算
中文摘要：CT、MRI等通过逆问题重建图像，高效计算是临床实用的关键。
用于稳定列生成的学习成对深度对偶最优不等式
提出L-PDDOIs学习框架，预测对偶变量成对顺序，减少列生成时间89.7%-93.9%，且保证无边界损失。
面向LLM网络入侵检测的流量感知随机平滑
提出TA-RS方法，在攻击者可修改特征子空间注入高斯噪声，实现认证鲁棒性，在三个数据集上准确率达55-100%，比基线高72个百分点。
EgoHTR：以自我为中心的地形穿越4D人体演示
构建EgoHTR数据集，含55个4D人体穿越序列，训练感知行走策略，实现机器人复杂地形部署。
基于表征锚定与语言-动作对齐的泛化VLA微调
锚定预训练表征并对齐语言与动作，提升微调VLA泛化性与成功率。
AI增强的人力资源管理？来自德国公司的启示
德国企业AI应用于HR主要提升效率与合理化，战略潜力与数据治理挑战并存。
生成式编译：AI生成代码时的即时编译器反馈
提出生成式编译，通过轻量语法转换在代码生成中获取编译器反馈，减少错误并提升正确性。
评估前沿AI智能体作为自主临床安全审计员
测试AI智能体自主执行临床安全审计，Claude Sonnet 4.6和GPT-4.1完美完成，GPT-4o完成率61%。
部分相关的验证器级联在LLM框架中：凹对数几率、多项式可靠性和盲点上限
部分相关验证器级联中后验对数几率呈凹性，可靠性多项式衰减，存在盲点上限，重复判决可辨识相关性。
部分可观测下自主手术组织牵拉的变形状态估计
提出学习型状态估计器，从稀疏观测重建变形网格，几何正则化训练，多步牵拉达98.1%性能。
使用率编码脉冲神经网络与离散STDP学习的视觉地点识别
采用离散STDP脉冲神经网络的视觉地点识别新方法，通过闭式神经元分配、状态重置和速度补偿滑动窗口，在Nordland数据集上实现100%的R@100P。
动态可验证的多智能体人类自主忠诚循环（DVM-HALL）模型与自主商业中的净人智分数（NHAS）
提出DVM-HALL模型与NHAS指标，整合人类情感、机器效用及可验证执行，解决自主商业中人机对齐问题。
重新思考面向AI赋能系统的渗透测试：从资源妥协到行为目标违反
提出AI系统渗透测试新范式：从资源攻破转向行为目标违反，定义AI渗透为诱导违反操作目标的行为，并给出测试工作流与实例。
带有需求的图划分：广义传导率及其应用
提出广义传导率问题并给出O(log n)近似，应用于带需求的图划分及层次聚类，树上达到常数近似。
非扩张双时间尺度随机近似：固定调度的四分之一屏障与偏差校正加速
提出偏差校正加速，突破固定调度1/4屏障，将收敛率从T^{-1/4}提升至T^{-1/2}。
Kepler-Encoder-v0.1：面向机器人的多模态嵌入模型
Kepler-Encoder融合状态与视觉训练，使纯视觉潜在恢复力和状态，超越基线且跨机器人通用。
从稀疏触觉进行变形物体的拓扑无关网格重建
提出拓扑无关的跨注意力网络，仅用稀疏触觉重建变形物体网格，误差降低三分之二，主动触摸进一步优化。
前瞻性临床适应症、事后报告泄漏与多图像胸片分类中的融合设计：一项基于患者聚类的评估
前瞻性适应症与报告标签高度相关，置换感知融合竞争力强，事后报告文本存在循环偏差。
逆向LLaVA：通过文本到视觉映射重新思考多模态对齐
逆向LLaVA反转映射方向，无需对齐预训练即可高效推理，启示对齐非必要。
使用点嵌入变换器的多视角手部重建
POEM模型将静态基点嵌入多视角立体空间来融合特征，结合多数据集随机训练，实现高泛化的手部网格重建。
基于证据的骨骼肌肉护理AI
OrthoPilot AI整合多源数据，在骨骼肌肉全流程管理中超越资深专家，提升10.6%成功率。
通过能力导向基准与MCTS数据生成推进多模态法官模型
提出十维能力基准M-JudgeBench和MCTS数据框架，训练强法官模型M-Judger。
NeSy-Route：面向遥感中约束路径规划的神经符号基准
提出含自动数据生成与三级评估的NeSy-Route基准，揭示现有多模态大语言模型在感知和规划上的显著缺陷。
面向处理物体位姿不确定性的模块化料箱抓取框架
提出模块化料箱抓取框架，联合处理位姿不确定性与抓取误差，通过位姿分布估计与融合提高效率。
并行梯度提升用于灵活估计条件分布
提出并行梯度提升算法，用公共下降方向减少基模型，大幅提速，多分位数回归性能媲美XGBoost，高维和缺失数据下更优。
基于强化学习的非定常流中流感知最优导航
使用TD3算法训练智能体在混沌双涡流中导航，速度感知加记忆策略最优，全局参数反而降低性能。
量子机器学习在后量子密码韧性评估中的应用
利用量子生成对抗网络加载哈希签名概率分布，验证混合量子-经典方法可攻击后量子密码原语。
超博弈理论综述：为多智能体系统建模错位感知与嵌套信念
综述超博弈理论，建模主体感知错位与嵌套信念，分析动态多智能体系统应用与未来方向。
完全AI生成图像检测：定义、最新进展与挑战
系统综述完全AI生成图像检测，聚焦数据集构建与伪影提取，分析泛化性与鲁棒性，展望未来方向。
PersGuard：通过模型后门防止文本到图像扩散模型中的恶意个性化
PersGuard基于模型后门，在微调中动态保留或移除后门，有效防止未授权个性化，优于现有扰动防御。
基于LLM的定性与定量评估发现常微分方程
提出DoLQ方法，利用多智能体与LLM进行定性定量评估，从数据中发现常微分方程，性能优于现有方法。
量子拓扑数据编码
提出量子拓扑数据编码框架，将拓扑信息编码为量子态，在团复形分类中优于经典拓扑描述符基线。
高效LiDAR反射率压缩：基于扫描序列化的方法
SerLiC通过扫描序列化实现LiDAR反射率压缩，体积缩减超2倍，参数极少且速度快。
EM-GANSim：基于条件GAN的3D室内场景实时精确电磁仿真
提出EM-GANSim，用条件GAN实现3D室内实时电磁仿真，速度提升5倍，精度媲美射线追踪。
从观察到洞察：机理世界模型与自主探索之路
提出机理世界模型范式，以可重用机制为核心，推动AI从预测迈向自主科学发现。
交互协议塑造多智能体辩论中的道德判断
多智能体辩论中，交互协议显著影响模型道德判断的修订率、价值观偏向和顺序效应。
递归式ArUco标记：一种用于无人机着陆平台的可扩展基准标记设计
提出递归ArUco标记，通过改进比特采样实现任意深度递归，支持部分遮挡且具有唯一标识，允许多无人机同时精准着陆。
思想策略：通过在线策略演进扩展大语言模型推理的测试时训练
提出PoT框架，将推理视为在线优化，用GRPO更新LoRA适配器，4B模型性能超越GPT-4o。