CLEAR框架结合Drive-JEPA和单步潜在空间漂移，实现高效多模态自主驾驶路径预测，PDMS达93.7。
Yining Xing, Zehong Ke, Zhiyuan Liu 等
EvoSQL通过记忆增强的协同进化框架，结合执行信号和LLM批评，显著提升复杂Text-to-SQL任务性能。
Jiawei Zhou, Jianwei Wang, Chenyu Zhou 等
提出Hub-Aware混合搜索策略，结合预处理和Likelihood-pheromone引导LAAT，有效提升宇宙大尺度结构检测效率。
Simone Vilardi, Reynier Peletier, Felipe Contreras 等
MotionDisco利用大语言模型引导演化搜索，自动发现长时程 humanoid loco-manipulation 技能。
Ilyass Taouil, Michal Ciebelski, Shafeef Omar 等
提出Style-CCL，通过多阶段课程式持续学习，利用SC-DiT实现内容保持的风格迁移，显著提升风格相似度、内容一致性和美学质量。
Shiwen Zhang, Haoyuan Wang, Xianghao Zang 等
IR3DE基于岭回归的线性路由器，快速低成本支持多领域大模型选择，性能达98.4%。
Eros Fanì, Oğuzhan Ersoy
HUSH-Bench以2400个探针和UIS揭示：记忆可用不等于当下有权使用。
Lingxiang Xu, Jiaoyun Yang, Min Hu 等
提出L-SDPPO框架，结合脉冲神经网络和扩散策略，显著提升微重力环境下空间舱内机器人操控的成功率与能效。
Liwen Zhang, Dong Zhou, Guanghui Sun 等
提出iCEM+TL框架，通过迁移学习提升机器人低级运动规划成功率达23%，实现复杂任务的高效零样本迁移。
Yuanzhi He, Victor Romero-Cano, José J. Patiño 等
RealDexUMI通过可穿戴接口实现灵巧机器人学习，成功率达88.75%。
Chaoyi Xu, Yixuan Jiang, Jiahui Huan 等
提出RedditPersona框架，通过五种社区划分策略训练参数高效适配器，提升社区行为识别。
Amirhossein Ghaffari, Ali Goodarzi, Huong Nguyen 等
提出四个关键接口以增强机器人智能：数据、体现、世界模型、奖励。
Elis Karcini, Faisal Mehrban, Quang Nguyen 等
提出压缩-蒸馏方法，压缩推理链条，训练效率提升至7.6倍，保持96%准确率。
Maxime Griot, Paul Steven Scotti, Tanishq Mathew Abraham
T-FunS3D通过任务驱动的层次结构实现开放词汇3D功能分割，提升速度与效率。
Jingkun Feng, Reza Sabzevari
提出CausalPhys基准，结合专家标注因果图，评估VLM的因果推理能力。
Tianyi Tang, Zhuoyi Lin, Zeyu Feng 等
提出生物医学世界模型，学习多尺度潜在状态及其动态，支持未来模拟与干预优化。
Guangyu Wang, Jingkun Yue, Siqi Zhang 等
提出一种几何感知的数据集凝聚方法，提升扩散模型训练的保真度和分布覆盖。
Xiao Cui, Yulei Qin, Mo Zhu 等
SubtleMemory基准测试评估AI代理的细粒度关系记忆辨别能力，揭示现有系统在此方面的不足。
Wenxuan Wang, Haoyu Sun, Fukuan Hou 等
MARDoc通过结构化记忆实现多模态长文档问答，显著提升多跳推理性能。
Kaifeng Chen, Hongtao Liu, Qiyao Peng 等
AdaPLD通过自适应检索和重用实现高效解码，速度提升3.10倍。
Runheng Liu, Jincheng Xie, Wen Hu 等