EvoFlock利用遗传算法实现多智能体运动模型的逆向设计，优化15个参数以满足多目标行为指标。
Craig Reynolds
FLUX3D利用Diffusion-Aligned Structured Latents和稀疏结构感知扩散框架，实现高保真3D高斯点云生成，显著优于SOTA方法。
Haorui Ji, Weizhe Liu, Hongdong Li 等
提出多维评估方法结合技术指标与用户需求，针对六个AAC设计空间，提升AI辅助AAC系统的适应性和公平性。
Blade Frisch, Will Wade, Dylan Gaines 等
提出结构化认证框架，利用深度组合目标过滤特定转移，误差界为O(1/n)+δ，实现对部分转移的内部模型验证。
Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu 等
本文分析 Andreas & Günther 的七个因果定义，揭示其实质等同性与逻辑矛盾，质疑差异制造的分类有效性。
Sander Beckers
Grad Detect利用层级梯度模式，单次推理中准确检测LLM幻觉，超越置信度基线。
Anand Kamat, Daniel Blake, Brent M. Werness
提出面向数据管理的系统性分析框架，评估12种代理记忆系统的性能，揭示架构与工作负载的匹配关系。
Wei Zhou, Xuanhe Zhou, Shaokun Han 等
引入惯性机制的Dirac-Frenkel动态，用于非线性参数化解的稳定性提升，提供误差界和数值鲁棒性。
Matteo Raviola, Benjamin Peherstorfer
提出ReTVL，通过利用重试事件作为稀疏监督，捕捉局部错误与修正行为，显著优于基于单调进展的模型。
Xinyao Qin, Junjie Lu, Kaixin Wang 等
提出一种基于语义浏览的可控多样性图像生成方法，通过引入丰富文本表示实现结构化、多维度的图像探索。
Sara Dorfman, Maya Vishnevsky, Omer Dahary 等
提出成功访问匹配（SVM）过程奖励，将稀疏奖励转化为密集奖励，显著提升机器人任务微调效率。
Raymond Tsao, Andrew Wagenmaker, Sergey Levine
See2Act结合扩散模型实现主动感知，训练中学习视点与动作的耦合，提升在遮挡环境中的机器人操控性能。
Kuancheng Wang, Vaibhav Saxena, Shuo Cheng 等
LangMAP采用多语种最大后验估计，基于UnigramLM扩展，单一词表实现多语言定制化分词，提升形态边界对齐。
Clara Meister, Suchir Salhan, Andrzej Szablewski 等
VeriEvol通过逐步演化提示和答案验证，将视觉数学推理数据规模从10K提升至250K，提升准确率19.31%。
Haoling Li, Kai Zheng, Jie Wu 等
采用多语言嵌入（BGE-M3）分析12欧洲语言中66个品牌的AI声誉，发现语言偏差显著，模型选择影响稳定性。
Dmitrij Żatuchin
通过遗传算法优化Reservoir架构（尺寸、谱半径等），揭示其在时空混沌预测中的结构约束，提升预测精度与效率。
Nima Dehghani
JanusMesh是一种零样本、快速生成双语义3D视觉幻觉的框架，利用交叉空间去噪实现几何融合，仅需3-5分钟。
Siang-Ling Zhang, Huai-Hsun Cheng, Tsung-Ju Yang 等
UNIEGO采用多教师代理中介，通过层级蒸馏融合九个多模态、多视角和基础模型，显著提升自我中心视频理解性能。
Wenhao Chi, Arkaprava Sinha, Dominick Reilly 等
提出空间推测解码（SSD），通过二维空间预测加速图像自回归生成，最高提速13.3倍。
Shilong Xiang, Zirui Zhang, Lijun Yu 等
CalTennis是一个包含超11百万帧多视角网球视频的基准数据集，用于评估单目到3D姿态估计，揭示深度和足部接触的挑战。
Ilona Demler, Xinran Xie, Blake Werner 等