DUET通过专用包加速Mamba-Transformer模型的预填充和解码阶段，实现4倍速度提升。
Alish Kanani, Sangwan Lee, Han Lyu 等
FreeTalk是一种情感驱动的3D说话头动画框架，支持任意拓扑结构。
Federico Nocentini, Thomas Besnier, Claudio Ferrari 等
RieMind通过构建几何场景图（3DSG）实现静态室内场景的空间推理，显著优于传统VLM方法，平均提升达16%。
Fernando Ropero, Erkin Turkoz, Daniel Matos 等
提出Attention Residuals，使用softmax注意力替代固定累积，提升模型性能。
Kimi Team, Guangyu Chen, Yu Zhang 等
提出STALL，无需训练，通过空间-时间似然性检测生成视频，显著优于现有方法。
Omer Ben Hayun, Roy Betser, Meir Yossef Levi 等
CP门控路由以分布无关保证控制替代模型风险；35个OpenML数据集上τ=2时覆盖率66%、违例率12%。
Iqtedar Uddin, Mazin Khider, André Bauer
CausalEvolve用因果草稿引导进化，在四项任务中提升效率并达最佳结果。
Yongqiang Chen, Chenxi Liu, Zhenhao Chen 等
VLA-Thinker通过动态图像推理提升视觉-语言-动作模型，在LIBERO上成功率达97.5%。
Chaoyang Wang, Wenrui Bao, Sicheng Gao 等
AI通过社区反馈强化学习，学习科学品味，提升科学发现效率。
Jingqi Tong, Mingzhe Li, Hangcheng Li 等
提出DataEvolve，利用迭代优化实现预训练数据策略自动演化，显著提升模型性能。
Tiantian Mi, Dongming Shan, Zhen Huang 等
本研究批判问卷式评估无法反映AI代理的真实安全行为，强调场景与输入差异。
Max Hellrigel-Holderbaum, Edward James Young
通过PDPS方法揭示大型语言模型的长尾安全失败，减少计算成本33%。
Suvadeep Hajra, Palash Nandi, Tanmoy Chakraborty
提出OmniClone，基于Transformer的全身人形遥操作系统，MPJPE降低66%以上。
Yixuan Li, Le Ma, Yutang Lin 等
提出基于变量阶n-gram的递归模型，分析漂移与选择对公共文本生态的影响。
Søren Riis
提出Tucker Adaptation（TuKA）实现多层次导航知识的高阶张量表示，有效支持全日多场景终身VLN。
Xudong Wang, Gan Li, Zhiyu Liu 等
AIM-SciQA利用大模型自动生成多文档科学问答，构建了13,672个多跳问答，提升跨文献推理能力。
Seungmin Lee, Dongha Kim, Yuni Jeon 等
采用建构主义基础理论，分析设计者如何将LLMs定位为工具或队友，影响责任与决策权。
Varad Vishwarupe, Ivan Flechais, Nigel Shadbolt 等
PaIR-Drive通过并行框架提升自动驾驶性能，达成91.2 PDMS。
Zhexi Lian, Haoran Wang, Xuerun Yan 等
提出GraspADMM，通过ADMM优化实现多目标高质量灵巧抓取，成功率提升15%。
Liangwang Ruan, Jiayi Chen, He Wang 等
提出RetimeGS，通过显式定义3D高斯的时间行为，有效缓解4D高斯投影中的时间伪影。
Xuezhen Wang, Li Ma, Yulin Shen 等