提出O-Voxel结构结合稀疏压缩VAE，实现复杂拓扑和细节丰富的3D生成，模型参数达4B，生成效率高且质量优异。

Jianfeng Xiang, Xiaoxue Chen, Sicheng Xu 等

ART是一种类别无关的前馈模型，用于从稀疏多状态RGB图像重建完整的3D关节对象，预测几何、纹理和关节参数。

Zizhang Li, Cheng Zhang, Zhengqin Li 等

ParaFormer结合PageRank增强注意力，有效缓解图深层模型的过平滑问题。

Chaohao Yuan, Zhenjie Song, Ercan Engin Kuruoglu 等

采用七角色大模型协作的共识矩阵系统，利用Kendall's W量化多学科团队一致性，结合强化学习优化治疗建议。

Xudong Han, Xianglun Gao, Xiaoyi Qu 等

FLAME结合Legendre Memory与归一化流，实现高效且支持概率预测的时间序列基础模型。

Xingjian Wu, Hanyin Cheng, Xiangfei Qiu 等

RoboTracer利用3D感知和强化微调，实现机器人空间追踪与推理，达79.1%成功率。

Enshen Zhou, Yibo Li, Jingkun An 等

提出以“形式-功能-动态”三维框架系统化归纳代理记忆，涵盖三种主要实现与多样功能。

Yuyang Hu, Shichun Liu, Yanwei Yue 等

Transformer预测距离并结合遗传算法，在F8发现至少6个新冠军码。

Yang-Hui He, Alexander Kasprzyk, Q Le 等

BlossomRec通过块级稀疏注意力机制提升推荐效率，减少内存使用。

Mengyang Ma, Xiaopeng Li, Wanyu Wang 等

FIN-bench-v2通过整合多种基准测试，评估芬兰语大模型的表现，使用2.15B参数模型进行验证。

Joona Kytöniemi, Jousia Piha, Akseli Reunamo 等

MedInsightBench评估多模态医学数据分析，MedInsightAgent提升LMM表现。

Zhenghao Zhu, Chuxue Cao, Sirui Han 等

LINA框架通过学习提示特定干预，改善扩散模型的物理对齐和OOD指令遵循，显著提升性能。

Shu Yu, Chaochao Lu

AutoTool通过双阶段优化实现动态工具选择，提升LLM推理能力，平均在数学、科学、代码和多模态任务中提升6.4%。

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi 等

提出了一个统一视频模型的下一场景预测任务，使用Qwen-VL和LTX，达到73%的因果一致性。

Xinjie Li, Zhimin Chen, Rui Zhao 等

利用可反驳性和非平凡性，证明当代大规模语言模型（LLMs）缺乏意识，强调持续学习的重要性。

Erik Hoel

DrivePI：一种空间感知的4D MLLM，提升自动驾驶的理解、感知、预测和规划能力，超越现有模型。

Zhe Liu, Runhui Huang, Rui Yang 等

提出JointAVBench，结合五个认知维度和四种音频类型，采用自动化生成问答，评估多模态大模型的音视频联合推理能力。

Jianghan Chao, Jianzhang Gao, Wenhui Tan 等

CoRe3D提出结合语义链式推理与空间结构的3D生成框架，显著提升3D理解与生成性能。

Tianjiao Yu, Xinzhuo Li, Yifan Shen 等

FysicsWorld提供全模态基准，支持图像、视频、音频、文本的双向输入输出，涵盖16项任务。

Yue Jiang, Dingkang Yang, Minghao Han 等

NL2Repo-Bench通过长远目标任务评估编码智能体的完整软件仓库生成能力，平均测试通过率不足40%。

Jingzhe Ding, Shengda Long, Changxin Pu 等