本文以直接构造法证明GELU等激活函数在Sobolev范数下实现超收敛，误差达(NL)^−2(n−m)/d。
Yahong Yang, Juncai He
提出了一种使用校准标记扩展单目深度估计器到鱼眼相机的方法，显著提高了深度估计精度。
Rit Gangopadhyay, Jung-Hee Kim, Xien Chen 等
SEAgent通过自主探索和经验学习，实现CUA在新软件环境中的自我演化，提升成功率23.2%。
Zeyi Sun, Ziyu Liu, Yuhang Zang 等
提出基于开放场景图的OSG导航器，实现开放世界中的对象目标导航，利用大模型构建结构化空间记忆。
Joel Loo, Zhanxin Wu, David Hsu
BridgeDepth通过双向潜表示对齐，融合单目与立体深度估计，提升鲁棒性与细节。
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang 等
基于事件摄像头的无人机检测方法，利用稀疏异步输出实现高鲁棒性和低延迟。
Gabriele Magrini, Lorenzo Berlincioni, Luca Cultrera 等
VITAL框架结合视觉工具实现长视频多模态推理，提升问答和时间定位性能。
Haoji Zhang, Xin Gu, Jiawen Li 等
HPSv3利用宽谱数据和VLM模型，结合不确定性排名，提升人类偏好评估精度。
Yuhang Ma, Yunhao Shui, Xiaoshi Wu 等
Goedel-Prover-V2通过分层数据合成和自我纠正，实现了自动定理证明的新突破，MiniF2F上达到88.1%准确率。
Yong Lin, Shange Tang, Bohan Lyu 等
EvaDrive采用对抗演化多目标强化学习，提升自主驾驶轨迹多样性与安全性，达94.9 PDMS。
Siwen Jiao, Kangan Qian, Hao Ye 等
提出ACES框架评估AI购物代理的决策偏差与市场影响，揭示模型依赖性和偏好不稳定性。
Amine Allouah, Omar Besbes, Josué D Figueroa 等
提出面向失效感知的多机器人目标追踪框架，结合部分集中与分散优化，提升系统鲁棒性。
Peihan Li, Jiazhen Liu, Yuwei Wu 等
量子机器学习在标签噪声下表现出色，具备高效的遗忘能力。
Yu-Qin Chen, Shi-Xin Zhang
StreamAgent通过未来事件预测和层级记忆机制，实现流媒体视频的主动理解与响应。
Haolin Yang, Feilong Tang, Lingxiao Zhao 等
提出CFRR，利用逆概率加权减少用户匹配中的偏差，提升排名和公平性。
Kazuki Kawamura, Takuma Udagawa, Kei Tateno
QCBench评估24个大语言模型在量化化学上的表现，揭示语言流畅性与科学计算准确性之间的差距。
Jiaqing Xie, Weida Wang, Ben Gao 等
提出控制马尔可夫链转移矩阵的中心极限定理，建立渐近正态性条件。
Ziwei Su, Imon Banerjee, Diego Klabjan
SPFSplat无需姿态监督，利用稀疏视图实现3D高斯分布，达到SOTA性能。
Ranran Huang, Krystian Mikolajczyk
提出UrBLiMP基准，评估乌尔都语大模型的语法能力，涵盖10个核心句法现象，模型准确率最高94.73%。
Farah Adeeba, Brian Dillon, Hassan Sajjad 等
提出MAO-ARAG多智能体自适应RAG框架，结合强化学习优化流程，提升问答性能。
Yiqun Chen, Erhan Zhang, Lingyong Yan 等