PUF框架在3DSSG上提升关系召回率18.1%，保持实时性。
Yi Yang, Myrna Castillo, Bodo Rosenhahn 等
采用Point-M2AE自监督预训练提升点云叶木分割的跨站点与跨尺度鲁棒性，显著提高Wood IoU和下游木材体积估算精度。
Heeju Mun, Tackang Yang, Yunsoo Nam 等
提出MobileWan，通过递归重构与结构压缩，实现5B参数移动端高质量视频扩散生成。
Mohsen Ghafoorian, Denis Korzhenkov, Adil Karjauv 等
提出LanEvil++基准，评估环境错觉对自主驾驶车道感知的鲁棒性，模型性能平均下降5.27%。
Tianyuan Zhang, Xianglong Liu, Aishan Liu 等
Image2Sim通过神经模拟器实现高质量交互环境构建，提升 embodied navigation 规模和性能。
Zihan Wang, Seungjun Lee, Yinghao Xu 等
UNIVERSE采用单一掩码调制的Diffusion Transformer，结合视频与轨迹，提升自主驾驶动作泛化，速度提升4.3倍。
Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu 等
提出多尺度卷积和动态路由模型，提升视频文本时间定位准确率，达42.9%召回率。
Gengtian Shi, Jinze Yu, Chenhao Wu 等
RADIANCE利用CLIP反馈调节扩散模型，提升稀有概念生成的准确性。
Zi-Xiang Ni, Bo-Lun Huang, Teng-Fang Hsiao 等
HunyuanOCR-1.5通过DFlash加速和Agentic Data Flow提升OCR性能，达到6.37倍推理速度提升。
Gengluo Li, Xingyu Wan, Shangpin Peng 等
利用深度限制重建评分的无监督检测地下隧道方法，AUC达到0.994。
Muhammad Junaid, Shoab A. Khan, Nisar Ahmed
提出FocusGS，通过目标结构补全技术，减少74%的高斯数，提升稀疏视角3D重建效率与质量。
Guoqing Wang, Pin Tang, Xiangxuan Ren 等
PixelPilot通过2D规划和推Lift实现端到端自主驾驶，提升数据可扩展性和视觉推理。
Pin Tang, Guoqing Wang, Xiangxuan Ren 等
HIEVI-RAG框架通过分层证据驱动推理提高长文档理解准确率8.05%。
Junyu Xiong, Yonghui Wang, Rongjian Gu 等
G2VD结合反事实干预与因果解缠，实现视频伪造检测的跨域泛化。
Meng Du, Hongchang Chen, Ran Li 等
Flash-BoN通过时间步截断、层跳过和激活代理生成草稿候选，提升生成效率和质量，AUC提高8%。
Ruchit Rawal, Reza Shirkavand, Sayak Paul 等
本研究分析统一多模态模型中的理解与生成任务的迁移性，发现全共享Transformer架构表现最佳。
Jiwon Kang, Heeji Yoon, Jaewoo Jung 等
提出RZDG数据集与基于追踪的地理定位方法，提升道路施工区检测与全球定位精度。
Zhiran Yan, Yutong Xin, S Shyam Shenoi 等
AdaptiveSplat通过纹理感知控制3D高斯分配，提升稀疏重建质量。
Badrinath Singhal, Srihari K G, Sreehari Iyer 等
MRAC方法在无参数增加的情况下，显著提高了深度估计的鲁棒性。
Sohag Roy, Rajesh Misra, Swami Shastravidyananda 等
GLLS为工业异常检测提出无训练框架，结合全局逻辑与局部搜索，显著提升检测准确性。
Runzhi Deng, Yundi Hu, Yiming Zhong 等