提出MILD系统，通过双向感知和多层次对齐实现人车协作，采用ECPO优化策略。
Jiyao Wang, Yunbiao Wang, Yubo Jiao 等
提出DATR框架结合多轮交互和视频描述，显著提升健康视频检索性能。
Chengzheng Wu, Ke Qiu, Baoming Zhang 等
SBCA框架通过跨模态BERT和Actor-Critic优化多资产组合，提升年化收益和夏普比率。
Jinfeng Pan, Jiahao Chen
EPIC通过嵌入替代文本示范，提升LLMs作为文本编码器的性能，减少Token开销。
Ailiang Lin, Zhuoyun Li, Keyu Mao 等
提出DiagramNet，结合多阶段训练和多智能体工作流，实现系统级电路图自动识别，显著优于现有模型。
Jincheng Lou, Ruohan Xu, Jiapeng Li 等
Faithful-Agent框架通过引导优势估计器将Trap SR从13.88%提升至80.21%。
Haowen Hu, Pengzhou Cheng, Zheng Wu 等
VLA-ATTC通过相对动作评论模型在LIBERO-LONG基准上将失败率降低50%。
Wenhao Li, Xiu Su, Yichao Cao 等
AnimationDiff结合叠加、网格和差异视图，优化3D角色动画比较，用户研究显示效率提升30%。
Ludwig Sidenmark, Qian Zhou, George Fitzmaurice 等
构建MathArena平台，扩展范围至数学推理，模型在2026奥林匹克达98%，研究题74%。
Jasper Dekoninck, Nikola Jovanović, Tim Gehrunger 等
提出GUI-SD，基于自我蒸馏的GUI定位方法，结合视觉增强上下文和熵引导，显著提升准确率和训练效率。
Yan Zhang, Daiqing Wu, Huawen Shen 等
提出以去噪为核心的LLM信息检索框架，通过信噪比优化提升验证能力。
Lu Dai, Liang Sun, Fanpu Cao 等
RouteProfile通过图结构整合公开信号，实现冷启动LLM路由，实验表明其在无训练条件下性能提升约6%。
Jingjun Xu, Hongji Pu, Tao Feng 等
提出PGP方法，通过二次惩罚实现约束探索的全局最优，保证ε-近似最优和可行性。
Florian Wolf, Ilyas Fatkhullin, Niao He
MeshReGen框架通过VecSet机制从2D图像和初始3D形状再生3D物体，提升细节一致性。
Geon Yeong Park, Roman Shapovalov, Rakesh Ranjan 等
DriftBench评估多轮LLM科学创意中的约束遵循性，发现复杂性增加和约束违背现象。
Garvin Kruthof
本文提出基于强化学习的GUI智能代理体系，分类为离线、在线与混合策略，强调奖励工程与数据效率。
Junan Hu, Jian Liu, Jingxiang Lai 等
本综述系统分析机器人学习中的世界模型，强调其作为预测环境演变的核心工具，涵盖架构、应用与未来挑战。
Bohan Hou, Gen Li, Jindou Jia 等
提出面向大规模语言模型的自主强化学习框架，结合元推理和多步决策。
Fangming Cui, Ruixiao Zhu, Cheng Fang 等
Motubrain通过UniDiffuser和Mixture-of-Transformers实现机器人控制，成功率达95.8%。
Motubrain Team, Chendong Xiang, Fan Bao 等
本研究比较Google传统搜索、AI概览与Gemini，发现AIO在51.5%的真实查询中生成，源差异显著。
Riley Grossman, Songjiang Liu, Michael K. Chen 等