ESPRESSO框架在Solid环境中实现了可扩展的关键词搜索，提供细粒度的可见性约束和隐私保障。

Mohamed Ragab, Faria Ferooz, Mohammad Bahrani 等

LTBs-KAN通过线性时间复杂度的B样条计算提升KAN的效率。

Eduardo Said Merin-Martinez, Andres Mendez-Vazquez, Eduardo Rodriguez-Tello

DM³-Nav：去中心化多智能体多模态多目标语义导航，支持开放词汇目标，采用意图广播与邻域 frontier 选择。

Amin Kashiri, Atharva Jamsandekar, Yasin Yazıcıoğlu

基于GPT-4o、Gemini与DeepSeek的多语YouTube话语分析显示，文化型健康误导难靠提示词识别。

Anamta Khan, Ratna Kandala, Deepti 等

Lsys编码在神经网络进化中表现优异，食物计数达到3802，超越Matrix编码。

Alexander Stuy, Nodin Weddington

EVENT5Ws：一个用于文档开放域事件抽取的大型数据集，提供手动注释和统计验证。

Praval Sharma, Ashok Samal, Leen-Kiat Soh 等

提出WorldMark基准，采用模型适配器和动作动力学指标，全面评估交互视频世界模型响应性能。

Xiaojie Xu, Zhengyuan Lin, Kang He 等

VLAA-GUI框架结合完备性验证、循环打破和在线搜索，显著提升GUI自动化性能。

Qijun Han, Haoqin Tu, Zijun Wang 等

行为森林方法在旅行规划中提高了6.67%和11.82%的性能。

Duanyang Yuan, Sihang Zhou, Yanning Hou 等

引入模仿与强化学习结合的“无重状态”机制，实现 humanoid 机器人非自稳运动的环境依赖动作。

Yucheng Xin, Jiacheng Bao, Haoran Yang 等

提出多层次软硬件协同优化方法，加速多模态基础模型，压缩率达40%，实现GPU3.8×提升。

Muhammad Shafique, Abdul Basit, Muhammad Abdullah Hanif 等

提出Hyperloop Transformer，通过循环结构和超连接实现参数节省50%，性能优于深度匹配模型。

Abbas Zeitoun, Lucas Torroba-Hennigen, Yoon Kim

引入预条件DeltaNet，通过对曲率的考虑提升线性递归序列建模性能。

Neehal Tumma, Noel Loo, Daniela Rus

提出近未来策略优化（NPO），利用训练中后续checkpoint的轨迹提升RLVR性能，平均提升4.96%。

Chuanyu Qin, Chenxu Yang, Qingyi Si 等

提出ProactAgent框架，通过EXPONEVO和PROACTRL实现主动记忆检索，在SciWorld上成功率提升32%，交互轮数减少33%。

Yuxuan Cai, Wei Li, Jie Zhou 等

提出动画师中心的骨架生成框架，处理复杂输入并提供控制机制，数据集包含82,633个模型。

Mingze Sun, Cheng Zeng, Jiansong Pei 等

DNA-CRAFT结合条件离散扩散和蒙特卡洛树搜索，设计细胞类型特异性和生物忠实的调控DNA。

Animesh Awasthi, Raphael Bednarsky, Moritz Schaefer 等

SCG-MEM通过认知图式约束生成，显著提升LoCoMo基准测试表现。

Lei Zheng, Weinan Song, Daili Li 等

SkillLearnBench评估连续学习生成技能的三层指标，结果显示方法提升有限。

Shanshan Zhong, Yi Lu, Jingjie Ning 等

引入Memora基准与FAMA指标，评估长时记忆在个性化代理中的表现，揭示模型在记忆整合与遗忘处理中的不足。

Md Nayem Uddin, Kumar Shubham, Eduardo Blanco 等