提出WLDS系统，结合事实与逻辑校准，实现多域紧急事件高精度推演。
Zhengqing Hu, Dong Chen, Junkun Yuan 等
CONTRA利用正则流映射高维预测区域，保证覆盖率且区域更紧凑。
Zhenhan Fang, Aixin Tan, Jian Huang
ZAYA1-VL-8B结合LoRA适配器和双向注意机制，提升视觉-语言模型性能。
Hassan Shapourian, Kasra Hejazi, Olabode M. Sule 等
本文证明标准softmax注意力变换器通过预条件Richardson迭代实现高精度高斯核岭回归。
Mingsong Yan, Dongyang Li, Charles Kulick 等
STARFlow2通过结合语言模型和归一化流，实现统一的多模态生成，表现优异。
Ying Shen, Tianrong Chen, Yuan Gao 等
通过距离变换增强单目深度预测，显著提升低纹理区域的性能。
Marwane Hariat, Antoine Manzanera, David Filliat
通过符号演化与主动推理模拟社会情感现实的形成过程，验证两代理论收敛。
Kentaro Nomura, Yushi Tsubamoto, Takato Horii
SOD用步级重加权OPD，让0.6B模型在AIME 2025达26.13%。
Qiyong Zhong, Mao Zheng, Mingyang Song 等
提出基于集体预测编码的父婴动态表征同步模型，结合POMDP与MHNG实现异步信息对齐。
Yushi Tsubamoto, Takato Horii
LiteGUI通过引导式策略蒸馏和多解双层GRPO框架提升轻量级GUI代理性能，达到SOTA水平。
Yubin Wu, Zicheng Cai, Liping Ning 等
SkillSelect-Serve通过QoS感知和预算约束推荐LLM代理技能服务，提升命中率至0.9091。
Jingyuan Zheng, Dongjing Wang, Xin Zhang 等
ForgeVLA通过联邦学习从分布式视觉-动作对中学习VLA模型，无需语言标注，显著提升性能。
Yuhao Zhou, Yunpeng Zhu, Yang Zhou 等
提出基于评分标准的OPD框架ROPD，显著提升样本效率达10倍。
Junfeng Fang, Zhepei Hong, Mao Zheng 等
提出RC-aux，通过多步预测和有限预算可达性引导Latent World Model，显著提升规划性能。
Wenyuan Li, Guang Li, Keisuke Maeda 等
DiffRetriever通过扩展DLM的原生掩码位置预测，提升检索效率和效果。
Shuai Wang, Yu Yin, Shengyao Zhuang 等
HyperEyes通过并行多模态搜索提升效率，准确率提高9.9%，工具调用减少5.3倍。
Guankai Li, Jiabin Chen, Yi Xu 等
通过线性特征提取，揭示视觉语言模型中的3D场景拓扑潜在表示，提升空间任务表现达12.1%。
Haoming Wang, Wei Gao
提出首个系统性SNN公平性基准，揭示偏见和硬件限制对模型性能的影响。
Hudi He, Fukun Wang, Zhe Wang 等
RepoZero通过API规范实现仓库重建，采用自动化验证，揭示LLMs在端到端代码生成中的局限。
Zhaoxi Zhang, Yiming Xu, Jiahui Liang 等
LoopQ为递归Transformer引入循环感知的PTQ，显著提升W4A4精度68.8%。
Rui Fang, Hsi-Wen Chen, Ming-Syan Chen