引入基于熵正则化的离散贝尔曼策略，解决风险敏感市场做市中的连续时间收敛与性能保证。
Tenghan Zhong
提出CFCP方法，通过聚类频率提高多类分类的局部覆盖率。
Tomer Lavi, Bracha Shapira, Nadav Rappoport
PANDO通过在线技能蒸馏提高多模态AI代理效率，成功率达58.3%。
Yubo Li, Yidi Miao, Yuntian Shen 等
提出模板控制的差异-差分（DiD）协议，有效区分模型对齐引起的激活偏移与格式影响。
Yuki Nakamura
FinCAD通过上下文感知解码减少历史结果记忆的影响，修正回测偏差。
Weixian Waylon Li, Mengyu Wang, Tiejun Ma
ECHO结合环境观察预测与策略优化，显著提升终端代理任务成功率，Qwen3-8B从2.70%提升至5.17%。
Vaishnavi Shrivastava, Piero Kauffmann, Ahmed Awadallah 等
提出状态自适应记忆(SAM)，通过外部存储实现长远推理，显著优于基线。
Yuyang Hu, Hongjin Qian, Shuting Wang 等
MineC2FNet利用注意蒸馏提升多光谱影像中矿区足迹分割，显著改善精细分割精度。
Alif Tri Handoyo, Vincent C. S. Lee, Rizka Widyarini Purwanto 等
提出OpenSkillEval框架，利用动态生成任务实例和30个开源技能，系统评估LLM技能使用效果，发现技能可用性不等同于有效性。
Jiahao Ying, Boxian Ai, Wei Tang 等
提出递归块对角耦合（RBDC）方法，通过训练窄模型递归构建宽模型，节省30% FLOPs，性能持平或更优。
Maxim Henry, Adrien Deliège, Sébastien Piérard 等
DiLaDiff结合连续潜空间与离散扩散，提升语言生成质量与速度。
Jean-Marie Lemercier, Tomas Geffner, Karsten Kreis 等
提出稀疏激活下的神经网络缩放定律模型，揭示双重下降峰和稀疏特性影响。
John Sous, Michael Winer
提出潜在策略梯度模型预测强化学习目标迁移行为，准确率达89.73%。
Jason Ross Brown, Edward James Young
AssetGen采用VecSet扩散模型，30秒内生成高质量3D网格，支持实时渲染。
Dilin Wang, Xiaoyu Xiang, Kihyuk Sohn 等
RankElastor以全参数混合与GLU-P-FFN提升有效秩，Criteo/Avazu上较最强基线AUC超过0.001。
Guoming Li, Shangyu Zhang, Junwei Pan 等
UfM*利用高斯模型实现单图像深度不确定性估计，提升效率与精度。
Soumya Sudhakar, Sertac Karaman, Vivienne Sze
GEMQ通过全局线性规划和高效路由器微调，实现MoE LLMs的混合精度量化，减少内存占用。
Jianing Deng, Song Wang, Dongwei Wang 等
CoMoGen利用MaskAdapter和LoRA实现单掩码序列的可控视频生成，提升运动逼真度。
Adil Meric, Lin Geng Foo, Mert Kiray 等
ConvexTok通过凸松弛优化Tokeniser，提升压缩率，词汇量128k时接近最优，BpB提升显著。
Jan Tempus, Philip Whittington, Craig W. Schmidt 等
提出DeltaDirect方法，MoDirect数据集，合成域准确率从25.9%提升至85.4%。
Jongseo Lee, Hyuntak Lee, Sunghun Kim 等