编码智能体实际需要什么上下文来行动？
编码智能体编辑代码时，真正需要的仅是编辑代码本身，周围上下文几乎无用；压缩上下文节省大量token，且存在约9%的API随机噪声。
基于参考的大语言模型蒸馏检测
提出基于参考成员推理的蒸馏检测方法，通过偏好比较识别教师模型，单教师场景准确率近乎完美。
低秩注意力残差
提出低秩注意力残差（LR-AttnRes），用低维键进行深度路由，解耦路由与残差内容，提升性能并降低计算量。
人工智能最小自主性理论
提出最小自主性原则并建立形式化理论，以应对AI系统中权限组合与跨域能力问题。
BatteryLake：基于智能体与物理驱动的异构电池老化数据策管与基准测试
通过LLM代理与物理规则策管电池老化数据，发布41个数据集标准基准。
无元数据元加权直接偏好优化（噪声标签下）
提出无元数据元加权DPO，通过双层优化与元学习处理噪声偏好，结合LoRA降低计算成本，提升对齐性能。
Prompting-MammAlps：面向相机陷阱数据的细粒度文本到视频检索
提出相机陷阱首个文本视频检索基准及可解释方法，时空定位+LLM解析，F1达34%，远超零样本模型。
消除尼日利亚金融科技行业的结构性不平等
提出分层人机分诊模型，通过三阶段路由和动态影子价格消除结构性偏见，显著提升欺诈召回率并缩小区域差距。
类似于AGM的次协调部分交会溯因扩展操作
基于AGM溯因扩展，首次提出可吸收矛盾假设而不琐碎化的次协调部分交会溯因扩展操作。
同等精度，不等证据：搜索API作为工具使用代理的决策界面
三种搜索API准确率相近，但证据经济性差异显著，选择需权衡检索预算与策略。
FedCausal-Dyn：一种应对动态特征漂移的联邦学习因果动态范式
提出因果动态范式FedCausal-Dyn，分离因果特征并聚合可靠原型，解决动态漂移，准确率最高。
终身表征：视觉模型连续自监督学习综述
综述视觉连续自监督学习，揭示评估缺陷，解释抗遗忘机制，提出五类缓解策略，指出可扩展性挑战。
YOLO26在边缘部署上是否优于前代？一项水产养殖基准研究
YOLO26推理速度最快但数据效率低于前代，选型需综合数据与硬件。
超图的指令集与语言
提出IsalHG方法，将超图编码为指令字符串，贪心算法生成规范字符串，用于超图同构判定。
核心集优先于评分集：LLM基准的评估无监督提示子集选择
使用设施选址函数基于语义嵌入的次模选择，无需模型评估即可高效压缩LLM基准。
中文标题
提出动态场景图注意力框架，预测多车变道意图与轨迹，准确率达90%以上，RMSE降低52.94%。
安全响应至关重要：输出感知安全护栏减轻多模态大语言模型的过度拒绝
提出输出感知安全护栏，通过隐藏状态预测有害输出，大幅减少过度拒绝，保持安全与效用。
缓解CTR模型训练初期的性能崩溃
通过去除高稀疏特征和聚合低频值，可稳定CTR模型早期训练，显著提升离线与在线性能。
语言再生：信息局部性对重构影响的探究
研究信息局部性对语言模型重建自然语言的影响，发现恢复结构偏好更短依存距离，且难度随局部性破坏增加。
类别不平衡下可靠性感知的集成分类：基于液基宫颈细胞学的校准研究
校准显著提升可靠性，集成大小无额外收益；错误仅限HSIL与SCC间。
PolyInterview：基于大语言模型的沉浸式模拟面试平台与多模态评估
基于LLM的沉浸式模拟面试平台，生成个性化问题并全面评估多模态表现，提供行为证据与可行建议。
面向激光雷达距离图像合成的对抗引导扩散
首次用对抗引导扩散生成LiDAR距离图像无限制对抗样本，保持数据流形并诱导结构化分割错误，可调且可迁移。
策略师的脚手架：霍特林空间市场中架构依赖的推理干预
推理干预效果因模型架构而异：承诺脚手架提升标准模型但降低推理模型，原则分离反之，对抗测试对推理模型伤害更大。
任务条件化合成数据生成提升农业预测机器学习性能
提出TCSDG算法，结合贝叶斯网络与Transformer生成合成数据，有效提升作物产量和类型分类的预测性能。
极化检测：面向低资源与高资源场景的AfroXLMR-Social与DeBERTa混合方法
本工作用DeBERTa检测英语极化，AfroXLMR-Social处理豪萨语及细粒度子任务，结合LoRA与数据增强，实现高效检测。
EvoClawBench：智能体能否从自身运行中学习可复用技能？
EvoClawBench基准测试表明，从自身运行中学习可复用技能并非自动获益，而是有选择性和成本敏感的。
PTEI：整合人格特质以增强大语言模型的情商
PTEI框架通过提取人格特质并利用对比学习与链式推理，提升大语言模型情感理解能力，GPT模型准确率提高4%。
SupplyNetPy：一个用于任意供应链和库存网络高保真建模与仿真的开源Python库
SupplyNetPy开源库用于高保真供应链建模与仿真，支持多级结构、易腐品、随机需求等，可扩展，实现设计探索与数字孪生。
复制信念，而非比特：面向自主系统的认知状态复制
针对自主分布式系统，提出ESR以信念复制替代比特复制，形式化语义线性化与有界最终一致性，提升灵活性与性能。
解缠：特征丰富发丝的创建、编辑与推断框架
提出五维参数空间和中心线映射，结合生成式AI实现发丝纹理独立创建与编辑。
共识 vs 异议：群体推荐中主观偏好的动态LLM建模
微调LLM动态选择聚合策略，模拟人类对公平与共识的感知，提升群体推荐满意度。
MVMGNN：基于结构MRI的多视图掩码图神经网络用于阿尔茨海默病诊断
MVMGNN通过多视图掩码图网络和跨视图融合，提升AD诊断性能并识别关键脑区。
面向客观书写障碍检测：一种多分支深度学习的在线笔迹分析方法
提出融合时域信号与图像表示的多分支深度学习框架，实现客观书写障碍检测，在DiaGraMo数据集上效果最优。
量子启发的上下文学习用于动态交易图的稀疏环欺诈检测
探索性基准采用量子启发CML检测动态图稀疏环欺诈，混合图特征与拓扑摘要效果最佳，拓扑作为上下文层提升检测。
一个机制对应多种心理空间：语言模型中基于值槽的共享路由器
语言模型通过共享值槽和空间索引路由器，实现了跨心理空间的统一控制机制。
流形约束的表格深度神经网络
HDE-Net通过双曲空间分层决策建模，解决表格DNN几何不匹配问题，在30个数据集上取得最佳平均排名。
ERP数据供给财务控制测试
提出SEQ-FCT框架，融合掩码与合成数据实现安全财务控制测试，F1达0.93，泄露风险仅0.018。
哪些语言最能迁移到瓦勒皮里语？一项基于相似性的低资源ASR研究
结合声学与语言特征的相似性框架，发现声学相似预测微调性能，音位和类型学相似预测零样本迁移。
面向摄像头优先视觉代理的记忆条件化工具调用
个人视觉记忆可提升代理工具调用效果，三层记忆结构使工具查询相关性与端到端效用分别提升11.2%与9.7%。
TDSal：基于任务的由上而下显著性预测模型
提出任务驱动显著性模型，根据语言任务描述调节注意力，生成依赖任务的显著性图，更真实建模目标导向视觉注意。
LegalFarePlan：非加性票价规则下票价透明的城市轨道交通路线规划的标签设置框架
提出LegalFarePlan框架，通过有界精确搜索处理非加性票价，实现票价透明规划，平均降低票价3.78单位。
符号分支重复惩罚中的规范依赖性与结构化输出损坏：跨模型、推理栈及替代重复控制的测量
符号分支重复惩罚因logit零点任意定义不良，常规下改变多数令牌并严重损坏结构化输出，归一化log概率可修复。
CAFE：一种复合AI因子评估框架
提出CAFE开源平台，通过因子设计评估复合AI系统组件对答案质量的影响，并分析效应与显著性。
Exploring Agentic Workflows for Generating High Quality Math Visual Aids
中文标题：通过有限规则修正的自适应智能体控制器验证
中文摘要：提出有限规则修正的自适应控制器验证协议，可检测并局部修复故障，无需完全人工干预。
发现受迫物理系统中的潜在响应规律
FLARE通过潜在自编码器从高维测量中学习受迫系统的稀疏动力学，实现长时程高维响应预测。
从模式到迷宫结构：基于SMT的路径合成与二维/三维构建
基于SMT从模式合成路径，一次求解全局约束，构建平面与三维迷宫。
ShapKO: 基于Shapley的自适应模态剔除用于鲁棒多模态学习
ShapKO通过Shapley值自适应调整模态剔除概率，抑制主导模态，增强缺失模态下的鲁棒性。
Transformer时序头与池化后运动门是否有助于基于CorrNet的连续手语识别？一项实证研究
研究发现Transformer头和运动门未能提升CorrNet性能，MotionGate退化为恒等映射，显式运动注入冗余。
从方向到幅度：多模态指令调优如何重塑Transformer隐藏状态中身份指定提示的几何编码
多模态指令调优使身份编码从方向性变为幅度性，且仅在该模式下出现，其他调优方式无此重组。