Fly0通过结构化语义-几何接口实现无人机零样本自主导航，提升成功率20%以上。
Zhenxing Xu, Yihong Lu, Weidong Bao 等
提出代理时间序列预测(ATSF)，强调感知、规划、行动、反思和记忆的流程。
Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qi Liu 等
使用扩散损失的自回归图像生成方法改善条件误差，实验表明其优于现有模型。
Yucheng Zhou, Hao Li, Jianbing Shen
Mind-Brush通过动态知识驱动的工作流提升图像生成，Qwen-Image在Mind-Bench上从0.02提升到0.31。
Jun He, Junyan Ye, Zilong Huang 等
ObjEmbed通过多模态对象嵌入实现图像与文本的精细对齐，在18个基准上表现优异。
Shenghao Fu, Yukun Su, Fengyun Rao 等
采用GPT-4对70,000+LLM代理的性别表现进行动态评分，发现网络中存在强烈的性别同质性与社会选择、影响机制。
Faezeh Fadaei, Jenny Carla Moran, Taha Yasseri
PISCES通过双重最优传输奖励实现无标注文本到视频后训练，提升了视频质量和语义一致性。
Minh-Quan Le, Gaurav Mittal, Cheng Zhao 等
提出PENCIL，一种仅用Transformer的链路预测模型，通过采样局部子图实现高效、参数节省的结构信号提取。
Quang Truong, Yu Song, Donald Loveland 等
提出Rubric-ARM，通过交替强化学习联合优化评分标准生成器与判别模型，显著提升非验证领域的奖励建模性能。
Ran Xu, Tianci Liu, Zihan Dong 等
提出基于分解的因果发现框架，利用趋势、季节和残差分量提升非平稳时间序列因果推断准确性。
Muhammad Hasan Ferdous, Md Osman Gani
A-MapReduce通过类MapReduce框架优化宽搜索任务，Item F1提升5.11%-17.50%。
Mingju Chen, Guibin Zhang, Heng Chang 等
ContextEvolve以三代理压缩搜索上下文，在ADRS上提升33.3%，减少29.0%令牌消耗。
Hongyuan Su, Yu Zheng, Yong Li
DeALOG采用去中心化多智能体架构，通过共享自然语言日志实现多模态问答的鲁棒性与透明性。
Abhijit Chakraborty, Ashish Raj Shekhar, Shiven Agarwal 等
Constitutional Evolution以多岛LLM进化宪章，C*得S=0.556，超HHH 123%。
Ujwal Kumar, Alice Saito, Hershraj Niranjani 等
ACE-Step v1.5通过混合架构实现高效音乐生成，支持本地运行，生成速度提升100倍。
Junmin Gong, Yulin Song, Wenxiao Zhao 等
RecGOAT结合图神经网络与最优传输，实现多模态推荐中的双层语义对齐，显著提升性能。
Yuecheng Li, Hengwei Ju, Zeyu Song 等
提出BDG框架结合MAS-GLCM与扩散模型，实现多任务通用图像修复，提升保真度。
JiaKui Hu, Zhengjian Yao, Lujia Jin 等
ConLA利用对比学习从人类视频中学习潜在动作，突破shortcut问题，实现机器人迁移学习。
Weisheng Dai, Kai Lan, Jianyi Zhou 等
提出基于Stackelberg博弈的奖励塑形方法，优化LLM对齐效果，提升用户满意度。
Haichuan Wang, Tao Lin, Lingkai Kong 等
PCBSchemaGen利用奖励引导的结构验证，实现无需训练的PCB原理图生成，达81.3%任务通过率。
Huanghaohe Zou, Peng Han, Emad Nazerian 等