更少专家，更快解码：面向混合专家模型的开销感知推测解码
提出EcoSpec框架，通过成本感知的草案选择减少专家分散，提升MoE模型推理速度，最高加速1.62倍。
KnowAct-GUIClaw：深度认知与精准执行——具备自进化记忆与技能的个人GUI助手
KnowAct-GUIClaw框架通过积累经验实现跨平台GUI自动化，在MobileWorld基准上基于Kimi-2.6达64.1%最佳性能，超越GPT-5.5等闭源模型，且记忆技能可迁移提升8.5%。
ARDepth：渐进式视觉调节的自回归单目深度估计
ARDepth将深度估计建模为自回归生成，通过渐进视觉调节和语义引导，从粗到细逐步构建深度，实现结构一致的预测。
翻译作为一种计算高效的桥梁：英文BERT在低资源语言中的可行性
翻译微调英文BERT在多数任务上效果可比或更优，对句法任务和相近语言有效，为低资源语言NLP提供高效路径。
追踪、排序、攻克：认知工作记忆扩展语言智能体的多跳推理
SLEUTH用结构化认知工作记忆显式维护推理状态，解决上下文稀释，在多跳推理中优势随难度增加（最高+11），且推理组织方式比模型能力更关键。
让RGB成为视觉的语言
提出RINO范式，将各类视觉信息统一为RGB图像，任务转化为RGB到RGB编辑，实现零样本跨任务迁移。
WikiSTAR：揭示科学维基百科文章隐藏历史的系统
WikiSTAR用AI分类科学修订，交互追溯维基百科文章的知识演变历史。
从文字到控件：实现可控的LLM生成
提出可塑提示技术，将偏好转为GUI控件，用户配置引导生成并可视化影响，提升可控性与透明度。
探索多变量时间序列异常检测的零样本基础模型
零样本基础模型在多变量时间序列异常检测中效果不佳，但可用于变点检测。
PalmClaw：一个原生手机端代理框架
PalmClaw是手机原生代理框架，可直调设备能力，任务成功率提升11.5%，耗时缩减94.9%。
基于PINN的带捆绑带降落伞悬挂绳展开力学分析
用PINN预测降落伞悬挂绳展开张力，效率精度优于传统方法，并分析捆绑带参数影响。
从原像搜索到基于源的特征反演
提出源基特征反演，利用局部网络几何修复反向信号，无需优化即可可视化特征，揭示模型内部层次。
PolarBM：用于在极坐标和对数极坐标中建模音频信号的复值玻尔兹曼机
提出PolarBM及LogPolarBM，显式建模复值信号幅度-相位依赖，音频建模精度超越传统模型。
空间中的自我：无人机具身智能中自我意识与空间认知的基准测试
提出SIS-Bench基准，评估无人机自我意识与空间认知，发现MLLM局限，运动感知建模可提升性能。
FAIR GraphRAG：一种面向语义数据分析的检索增强生成方法
FAIR GraphRAG融合FAIR数字对象与图检索，提升生物医学复杂问答的准确性、覆盖率和可解释性。
面向主权企业语言模型的本体增强蒸馏与语境性审计：一项机制证明与负面结果方法的联合研究
本体蒸馏模型性能持平GPT-5但未证明优越；语境性审计无显著信号。
QDEvo：一种用于自动化启发式设计的多目标质量-多样性框架
QDEvo集成LLM与分层自反思，维护语义多样存档，显著超现有方法，发掘高性能高效多样启发式。
WanToFight：面向多人对战交互的实时生成式游戏引擎
WanToFight：首个实时多人对抗生成引擎，30FPS模拟双人《拳皇97》，融合多人控制、物理交互与推理。
DiTailed: 确保文本-图像到图像流匹配模型中的视觉对象一致性
本文通过ABO-Edit数据集、条件嵌入空间预测性质发现及FlowMirror辅助损失，提升图像编辑中的对象一致性。
Fisher秩膨胀：标签噪声下记忆化的谱特征
发现标签噪声训练中梯度有效秩先膨胀后收缩，峰值处噪声样本富集，可预警测试退化。
RealSkin：面向图像到3D属性传递的空谱部分神经伴随映射
RealSkin自监督框架，结合空间引导配准与谱感知网络，克服拓扑差异与非等距对应，实现真实-合成场景领先属性传递。
基于显著性时间编辑的在线手写对抗攻击
提出时间编辑攻击，通过插入/删除关键点保持手写形状，增强黑盒迁移性。
LLM能否生成可靠评分标准？实验复现的元评估
首次元评估LLM生成论文复现评分标准，增强设置接近人类基线，但存在偏倚与适应性不足。
TerraLogic：地球观测中的分层地理空间推理基准
TerraLogic含545个场景驱动的分层地理空间推理任务，覆盖光学、SAR和红外遥感，HieraPlan代理实现分层推理与容错，提供强基线。
无知识语言模型：抑制参数记忆以实现基于证据的语言建模
匿名化实体预训练抑制参数知识，促使模型依赖上下文证据，显著提升问答、验证等任务的鲁棒性与校准性。
评估大型语言模型在多轮医疗对话中处理误解的能力
多轮对话中LLM纠正误解能力从85%降至50%，误差传播导致不安全风险。
DynTrace：在多模态大语言模型中追踪动态对象证据以实现4D时空推理
提出无训练框架DynTrace，通过动态轨迹可视化与动态追踪标记，持续追踪动态对象证据，显著提升MLLM的4D时空推理性能。
中文标题：无参考答案时，LLM裁判易过度宽容
中文摘要：无参考答案时LLM裁判易高估错误回答，加入参考答案可改变判决达85%，需校准。
CGRL：概念引导的剪枝与表示学习用于全切片图像分类
提出概念引导剪枝和表示学习框架，利用类别概念原型优化弱监督全切片图像分类，提升准确率并降低计算成本。
样本高效的分子设计生成优化
SEGO框架结合贝叶斯优化与生成模型，用极少的评估次数实现了高效的分子优化，性能领先。
优良性衡量的是什么？前向-前向学习的似然比解释
平方优良度为似然比检验充分统计量，可推广至各向异性与重尾；层间归一化需去长度保能量，白化优度消除膨胀。
面向长视频理解的事件感知视觉分配的高斯混合建模
GMM-EVA利用高斯混合模型建模事件结构，差异化分配视觉预算，仅用一半token即达可比性能。
鲁棒性的错觉：聚合准确率掩盖了任务无关上下文下的预测翻转
任务无关上下文掩盖了模型个体预测的翻转，随机字符即导致性能波动，影响具模型特异性。
边缘感知的热红外无人机群跟踪
提出基于自适应运动学卡尔曼滤波的在线管道，兼顾实时效率与轨迹连续性，应对热红外无人机跟踪挑战。
大型语言模型置信度的计算基础
答案logits满足统计决策置信度特征，可作为潜在决策变量读出，但复杂推理中不完全，为置信度提供计算基础。
持续虚假语音检测中对抗遗忘的回溯翻译器
使用回溯翻译器映射新特征至原空间，冻结检测器持续学习，高效抵抗遗忘并保持高检测率。
OOD-RL-Bench：强化学习分布外检测基准框架
提出OOD-RL-Bench，首个考虑RL轨迹时序结构的分布外检测基准，评估显示观测延迟与动作条件动态检测最困难。
缺失之声：音频-语言嵌入模型难以处理否定
现有音频嵌入模型无法区分肯定与否定描述，新框架揭示其严重缺陷，需专门训练。
从成功流程中追溯智能体失败
提出OAT，仅用成功轨迹训练，通过神经受控微分方程建模动态，高效归因失败步骤，速度快、准确度高。
函数感知的中间填充作为编码智能体基础模型的中期训练
提出函数感知中间填充中期训练，提升编码智能体基准性能，并缓解后训练对非编码能力的侵蚀。
无视觉CIR框架：属性增强评分与LLM重排序实现零样本组合图像检索
属性增强评分与LLM重排序补偿文本信息损失，CIRR上R@1达44.04%，超现有方法8.79%。
ReflectVLN：通过反思推理训练视觉-语言导航代理
ReflectVLN通过双向交互的意图与执行代理，实现闭环反思推理，提升导航成功率和路径效率。
中文标题：一种针对KV缓存的JoLT方法：通过联合Tucker和JL残差分配实现大语言模型几乎无损的KV缓存压缩
中文摘要：提出JoLT方法，联合Tucker分解与JL旋转残差，对KV缓存实现近无损2-3倍压缩，性能与基线相当。
基于季节性卫星图像的奶牛场场址弱监督时空候选发现
提出弱监督流水线，利用季节性图像与地理先验，通过多季节编码和规则评分排序候选簇，缩小人工审查范围。
轻量级多尺度异常检测：面向资源受限的边缘设备
提出轻量级多尺度自编码器LMSAE，用小波变换提取特征，参数少、模型小于500KB，在边缘设备上延迟降低9倍、功耗降低2倍。
基于证据的验证式智能推理：通过工具认证内核证明消除LLM经验推理幻觉
EG-VAR用Lean内核验证工具调用与推理链，确保输出完全基于证据，实现100%准确率，彻底消除幻觉。
基于第一性原理的可提取记忆
通过匹配训练与非训练序列概率校准阈值，区分记忆与预测，验证可提取记忆的可靠性。
学习率门控的GRPO在小型语言-视觉语言模型Web代理中的失败：受控零结果及其机制
GRPO在小模型上无提升，仅在有改进空间时有效；失败归因于学习率门控的双重分离机制。
面向CAD楼层平面图的文本辅助多模态全景符号检测
通过编码文本注释语义并与图形基元对齐，提升CAD平面图符号检测性能，实现最优结果。
MAGE：胃肿瘤分类中的颜色不变性与空间知识蒸馏
提出MAGE框架，通过掩码消色引导与双目标蒸馏，抑制颜色背景，学习形态特征，提升胃肿瘤分类性能及可解释性。