提出CoAD框架融合分类与重建，利用软掩码提升时间序列异常检测性能。
Qideng Tang, Dai Chaofan, Wubin Ma 等
提出EQA-Decision，覆盖静态场景构建、空间理解、任务动态推理与即时决策，含超400万问答对。
Xicheng Gong, Qiwei Li, Peiran Xu 等
FEP-Diff通过自由能原理在部分可观测条件下实现认知合理的轨迹预测。
Yanping Wu, Ji Zhang, Hao Chen 等
MIND模型通过显式建模数据流形几何，在ImageNet上实现了2.06的FID。
Duoduo Xue, Zhiyu Zhu, Junhui Hou
DecoR通过查询分解与历史匹配优化LLM路由，提升准确率并降低推理成本。
Bo Lv, Jingbo Sun
TapSampling用Action-VAE采样与任务进度验证器选择动作，使CALVIN多策略及真实机器人成功率提升。
Sizhe Zhao, Shengping Zhang, Shuo Yang 等
BrickAnything利用几何条件和结构感知的Tokenization生成可建造的砖块结构，显著提升稳定性和几何保真。
Zhengyang Ni, Feng Yan, Yu Guo 等
通过文本指向方法解决视觉语言模型的绑定问题，提高多对象任务表现。
Udith Haputhanthri, Declan Campbell, Rim Assouel 等
提出轻量级置信感知语言模型用于自动驾驶决策，达成SOTA性能。
Ruoyu Yao, Ruiguo Zhong, Pei Liu 等
引入Hamiltonian启发的局部算子结构MixT，有效压缩大规模语言模型参数。
Ying Lu, Peng-Fei Zhou, Qi-Xuan Fang 等
该研究提出了一种干扰感知实验设计框架，选择在广告、推荐系统中的实验设计，Criteo广告上风险1.295。
Prashant Shekhar, Caroline Howard
Mimir为多语言概念建模，采用1.6B参数，训练语料达388亿句，突破Token向概念的粒度转变。
Elio Musacchio, Lucia Siciliani, Pierpaolo Basile
Meta-Agent以构建与执行双重验证，将任务成功率提升至平均82.7%。
Andy Xu, Yu-Wing Tai
通过引导随机探索提升推理：在Sudoku-Extreme上准确率从85.9%提升到98.0%。
Andrew Corbett, Archit Sood, Anna Tzatzopoulou 等
ReWA结合重参数化、权重衰减和自适应学习率，有效提升稀疏优化性能，缓解不稳定问题。
Huangyu Xu, Jingqin Yang, Qianqian Xu 等
本文提出鲁棒扩散算子与隐藏状态重传播技术，显著提升预传播GNN的表现。
Zichao Yue, Zhiru Zhang
VEOcc通过体素中心框架实现在线语义占用预测，在Occ-ScanNet上表现优异。
Ruoyu Wang, Yong Liu, Sheng Tao 等
UTTSI按实例不确定性扩展推理，平均成本约2.8倍，线上CTR提升5.3%。
Moyu Zhang, Yun Chen, Yujun Jin 等
提出基于非均匀Polyak-Łojasiewicz不等式的连续空间软max策略梯度线性收敛理论，扩展至非表格MDP。
Ziyue Chen, David Šiška, Lukasz Szpruch
HumanEgo通过实体级手-物交互表示，利用少量人类视频实现机器人零样本学习，成功率达92.5%。
Zhi Wang, Botao He, Kelin Yu 等