Decouple and Reason: Anatomically Guided Two-Stage Voxel-Level Grounding of Free-Text Findings in 3D Chest CT
基于学习的概率负荷预测：事后与模型内不确定性
比较事后与模型内不确定性方案，TFT集成分位数学习最佳，MAPE 2.2-3.6%，区间更窄。
约束感知的联邦强化学习聚合方法用于微电网能量协调
提出基于惩罚的聚合规则，在联邦强化学习中平衡奖励与安全，显著降低违规。
使表示先验有效的原因？特征族、无标签不变性与“顿悟”关键窗口
先验有效需特征族对齐，无标签交换对加速可靠，早期短窗口即达最优。
4B参数设备端深度研究：暴露限制忠实度，检索限制覆盖率
设备端4B模型研究：暴露决定引文忠实度，检索决定覆盖率；提高暴露可提升忠实度，但覆盖率受限于检索召回率。
中文标题：记忆的几何学：有限时间谱灵敏度作为流匹配模型的诊断工具
中文摘要：提出FTSS指标，通过谱坍塌检测流匹配模型过拟合记忆，无需外部查询。
面向多标签遥感场景分类域泛化的标签解耦风格增强
提出标签解耦增强框架，限制风格扰动到标签区域，多数据集平均精度71.5%，比基线高1.3点。
优化并非万能
优化无法区分文本错误与创新，却已取代传统权威成为语言规范制定者。
学习李群上的受迫多体动力学
仅用位置数据，基于李群离散欧拉-拉格朗日方程学习动力学，保持几何结构，适用于多体系统。
MambaPSA：YOLO26中基于Mamba的C2PSA替代方案
替换C2PSA实现轻量高效，参降2.9%、算力降12.1%、CPU吞吐提17.6%，精度几乎不变。
GRID：面向企业SQL生成的语法约束解码
GRID基于LALR(1)解析器状态进行语法约束解码，保证语法正确、角色策略与安全审计，每token成本近恒定。
中重度创伤性脑损伤病变分割：AIMS-TBI 2025挑战赛中基于nnU-Net的自适应归一化方法
使用nnU-Net配合脑实质自适应归一化，总体Dice 0.6305，病变0.4805，非病变0.9324，有效分割msTBI病变。
AdaPCLA：针对长尾纵向电子健康记录生成的自适应先验校准Logit调整
AdaPCLA通过模拟退火内化知识，自适应生成长尾EHR并支持零样本控制，在MIMIC上显著提升尾部事件性能。
通过相机-显示耦合实现色彩直通
将相机与显示视为耦合系统，端到端优化，准确再现原始场景色彩感知。
Code-MUE：通过基于执行的语义交互图测量代码大语言模型的不确定性
Code-MUE使用执行语义交互图计算冯诺依曼熵，量化代码LLM不确定性，与功能正确性强负相关(-0.98)。
视频扩散模型中的序列性差距
视频扩散模型在因果链延长时性能下降，即使增加去噪步数也无效，根源在于缺乏可扩展的序列计算能力。
UniVR: 在视觉空间中思考以实现统一视觉推理
UniVR通过强化学习从纯视觉演示中学习推理、物理动态和长期规划，性能提升25%，开源。
RFMSR：用于图像超分辨率的残差流匹配
基于低质量潜码减少传输距离，两阶段训练实现单步/多步高质量超分，性能达SOTA。
我们真的需要超过10亿参数的多模态情感语言模型吗？
质疑大模型必要性，提出Light-MER轻量框架，通过知识蒸馏实现高效多模态情感识别，性能优越。
利用大型语言模型学习化学反应机理推理
构建反应机理推理数据集和基准，微调模型达8.3%精确匹配，超越专用模型，增强化学推理。
AVQ注意力：自适应向量量化注意力
提出自适应向量量化注意力，根据注意力重要性动态分配码本容量，在保持O(MN)复杂度下改进精度效率。
迷失迷宫：克服长周期自主搜索中的上下文限制
SLIM框架通过分离搜索/浏览工具及定期总结，以低成本、少调用实现长周期搜索性能提升8-6个百分点。
CRC-HGD：结直肠癌分级组织病理学图像数据集
CRC-HGD数据集含1914张H&E染色图像，三级分化评级及四倍率，助力结直肠癌AI分级诊断。
中文标题
VisCo复用预训练VLM作为内在压缩器，通过参数共享自编码器压缩视觉标记，高效且性能优于现有方法。
MemOps：长程对话中生命周期记忆操作的基准测试
MemOps将对话记忆重构为生命周期操作序列，通过操作级探针诊断记忆失败模式，超越传统问答评分。
加速掩码扩散大语言模型：高效推理技术综述
综述掩码扩散大语言模型加速推理技术，提出延迟分解框架，归类算法、架构系统及推理扩展优化，并提供基准指南。
集群张拉整体结构的基于能量物理信息形找方法
提出基于能量学习框架，通过势能最小化和本构关系，同时预测平衡构型和内力，提升鲁棒性。
EvoGraph-R1：面向智能体检索的自演化多模态知识超图
EvoGraph-R1将检索建模为马尔可夫决策过程，通过智能体动作使超图自演化，显著提升多模态RAG准确率与可追溯性。
谁给评估者打分？为自我改进的LLM代理共同演化评估指标和技能
提出双重棘轮方法共同演化指标与技能，使LLM代理在没有可靠指标时保留88-110%性能，并通过锚点和审计保障安全。
HSEmotion团队在第11届ABAW挑战赛中的成果：多任务学习与矛盾/犹豫视频识别
采用轻量级面部特征提取器与系统后处理，在多任务学习和矛盾/犹豫视频识别上超越基线，无需微调大模型，实现高效灵活部署。
对比折叠损失：实现灵活几何最优嵌入与更快收敛
CoCo损失促进类内折叠类间对比，实现几何最优嵌入，加速收敛并提升聚类效果。
Hallo4D: 缓解多模态幻觉以实现一致时空生成
Hallo4D利用大语言模型检测并修正3D/4D生成中的时空幻觉，通过共识优化提升一致性，无需重训练。
长出尾巴：提升大型语言模型输出多样性
大语言模型输出缺乏多样性，人类反应呈长尾分布；通过随机采样、多样化提示与模型聚合可改善，但不及人类，影响AI政策与文化多样性。
AI代理能否判断任务难易？迈向复杂度感知的推理与执行
提出E3方法，通过估计、执行、扩展实现任务感知，在保证成功同时削减成本85%、令牌91%、文件92%。
基于验证器的推理模型强化微调用于热能存储控制
基于DP可验证奖励的强化微调推理模型，30条提示训练下，建筑储能排放接近DP最优，推理时间作用显著。
建模故事预期：使用大型语言模型的生成框架
用LLM生成想象的故事续写，提取情感等特征，验证与人类预期和实际结果吻合，并预测读者参与度。
MBTI：一种基于基础模型的高光谱图像分类的多分支高效微调框架
提出MBTI框架，通过多分支预处理保留全波段光谱信息，结合独立LoRA模块和注意力融合，仅微调2.33%-2.36%参数即达优异分类性能。
ExtraGS：通过扩散引导的3D高斯泼溅增强内窥镜视野外推
ExtraGS利用扩散模型引导3D高斯泼溅，主动探索盲区，置信度加权优化，减少内窥镜外推伪影，性能最优。
具有$O(T^{2/3-\epsilon})$误差界的高效顺序校准
提出高效随机预测器，结合SPR-Calibration与校正层，突破经典$T^{2/3}$界，实现$O(T^{2/3-\varepsilon})$校准误差。
TerraZero：面向大规模零示范自对弈的程序化驾驶模拟
TerraZero通过自对弈训练，首个无人类示范的策略在InterPlan长尾基准测试中领先，安全评分最高。
CoRe：视觉语言模型中跨图像比较推理的综合框架
CoRe框架包含大规模数据集、结构化奖励和专用基准，跨图像比较推理性能提升28.2个百分点。
频谱不足：何时上下文有助于时间序列预测
揭示频谱指数无法衡量上下文价值，提出覆盖亏缺诊断指标，实验验证其有效性。
FairCoder：通过编码任务探究LLM在高风险决策中的偏见
提出FairCoder基准和FairScore指标，通过编码任务揭示LLM在雇佣、教育等高风险决策中的隐性偏见。
催化剂代理：基于LLM代理的自主异相催化剂筛选
提出基于LLM的自主催化剂筛选代理，高效发现新候选材料，成功率远超随机筛选。
UXBench：评估AI助手的用户体验
提出首个基于真实用户反馈的AI助手体验评估基准，揭示模型感知与预测能力。
面向大语言模型评估的自适应测试：静态基准的心理测量替代方案
ATLAS基于项目反应理论自适应测试，减少90%项目，保持精度，能力估计可重建准确率。
AVSCap：为全模态视频字幕编排音频-视觉协同
提出AVSCap框架，通过显式跨模态事件绑定和两阶段训练，提升非语音音频覆盖与音视频协同，性能领先开源模型。
Open-KNEAD：基于知识代理分解的营养估计
Open-KNEAD框架通过智能分解与检索增强，无需训练即可提升食物份量估计精度，超越前沿模型并保障隐私。
你记得吗？迈向以记忆为中心的多模态AI
本文提出记忆中心架构，发现LLM记忆缺失，通过局部EMA更新实现高效压缩，并统一信息论框架解释幻觉本质。
美国高空晴空湍流预测建模：一种机器学习方法
采用XGBoost模型，利用PIREPs、ERA5和BADA数据预测美国高空晴空湍流，AUC达0.904，地理坐标和湍流指数是关键特征，集成空气动力学特征提升检测，冬季频发。