提出NEMO-DE和NEEF-DE两种进化框架，实现近场多源定位，避免网格化误差。
Seyed Jalaleddin Mousavirad, Parisa Ramezani, Mattias O'Nils 等
提出基于write–manage–read循环的多维记忆体系，显著提升LLM代理的长期记忆能力。
Pengfei Du
UniLongGen通过动态记忆管理提高长序列图像生成稳定性。
Haoyu Chen, Qing Liu, Yuqian Zhou 等
InterReal结合物理仿真与自动奖励机制，实现 humanoid 机器人在人-物交互中的高精度追踪与控制。
Dayang Liang, Yuhang Lin, Xinzhe Liu 等
UnSCAR采用多专家混合架构，支持超过16种退化类型，提升规模和控制能力。
Debabrata Mandal, Soumitri Chattopadhyay, Yujie Wang 等
通过不确定性最小化方法提高推理性能，在MATH500和GSM8K上表现优异。
Nicolas Legrand, Kenneth Enevoldsen, Márton Kardos 等
LiveWorld通过监控机制解决“视野外动态”问题，实现持久的世界演化。
Zicheng Duan, Jiatong Xia, Zeyu Zhang 等
提出Entropy-Aware On-Policy Distillation，有效平衡模式追求与多样性，提升数学推理任务表现。
Woogyeol Jin, Taywon Min, Yongjin Yang 等
利用预对齐编码器和硬对比学习优化图像形状检索，OpenShape和Point-BERT组合在多个数据集上表现最佳。
Paul Julius Kühn, Cedric Spengler, Michael Weinmann 等
Swimba通过在参数空间中混合专家流，提升SSM的容量，保持计算效率。
Zhixu Du, Krishna Teja Chitty-Venkata, Murali Emani 等
提出基于设计流程的提示策略，利用LLMs生成具有工业级复杂度的CAD程序，用于数据增强。
Yan-Ying Chen, Dule Shu, Matthew Hong 等
提出一种基于背景减除的空间校准方法，估算散射式LiDAR像素的有效支持区域及相对空间敏感度。
Nikhil Behari, Ramesh Raskar
提出WanderDream，通过世界模型实现无主动探索的场景推理，包含15.8K视频和158K问答。
Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang 等
LATO通过拓扑保持的稀疏体素VAE，生成高效且结构良好的3D网格。
Tianhao Zhao, Youjia Zhang, Hang Long 等
提出自适应聚合与像素级重缩放技术，提升训练无关扩散分割器的规模化能力，显著增强模型生成能力的利用。
Benyuan Meng, Qianqian Xu, Zitai Wang 等
提出Skeleton-to-Image编码（S2I），利用预训练视觉模型实现异构骨架数据的自监督学习。
Siyuan Yang, Jun Liu, Hao Cheng 等
提出LongNAP，结合参数和检索机制，基于360K行为数据，利用策略梯度训练，显著优于基线模型。
Omar Shaikh, Valentin Teutschbein, Kanishk Gandhi 等
InnoAds-Composer通过单阶段三条件控制，提升电商海报生成的效率与质量，关键指标提升显著。
Yuxin Qin, Ke Cao, Haowei Liu 等
StreamWise通过动态调度多模态生成模型，实现实时播客视频，成本低于25美元，响应时间在秒级。
Haoran Qiu, Gohar Irfan Chaudhry, Chaojie Zhang 等
Contact-Grounded Policy通过生成接触预测实现多指灵巧操控，显著优于现有基线。
Zhengtong Xu, Yeping Wang, Ben Abbatematteo 等