DUSt3R、MASt3R和VGGT在稀疏航拍图像集上实现了高达50%的点云完整性提升。
Xinyi Wu, Steven Landgraf, Markus Ulrich 等
PositionIC通过BMPDS和可见性注意机制实现高保真图像定制，提升空间精度和身份一致性。
Junjie Hu, Tianyang Han, Kai Ma 等
MorphoNAS通过形态发生自组织生成复杂神经网络，实验中在CartPole任务中实现了6-7神经元的低复杂度解决方案。
Mykola Glybovets, Sergii Medvid
QuestA通过引入部分解答增强RL训练中的问题难度调节，显著提升1.5B模型在数学推理任务中的性能。
Jiazheng Li, Hongzhou Lin, Hong Lu 等
利用不同GCT时间差异的跨境市场价格数据，通过集成模型提升比利时和瑞典市场的日内价格预测准确率22%和9%。
Maria Margarida Mascarenhas, Jilles De Blauwe, Mikael Amelin 等
基于扩散模型的6自由度抓取框架GraspGen，结合生成器与判别器，提升抓取成功率。
Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam, Yu-Wei Chao 等
DiffRhythm+通过多模态风格控制和偏好优化生成高质量全长歌曲。
Huakang Chen, Yuepeng Jiang, Guobin Ma 等
提出PhysX-3D，通过PhysXNet和PhysXGen实现物理基础的3D资产生成，涵盖五个物理属性维度。
Ziang Cao, Zhaoxi Chen, Liang Pan 等
Infherno利用LLM代理端到端生成符合FHIR标准的结构化临床资源。
Johann Frei, Nils Feldhus, Lisa Raithel 等
Dark-EvGS结合事件相机与3D高斯点云实现低光环境下的多视角亮帧重建。
Jingqian Wu, Peiqi Duan, Zongqiang Wang 等
SimDiffRec通过语义相似性引导扩散提高序列推荐性能，实验结果优于基线模型。
Jinkyeong Choi, Yejin Noh, Donghyeon Park
提出P-COQS方法，通过二分搜索实现差分隐私的符合性预测，保证预测集隐私性与覆盖率。
Ogonnaya M. Romanus, Roberto Molinari
PoliAnalyzer系统通过NLP实现隐私政策个性化分析，F1得分达90-100%。
Rui Zhao, Vladyslav Melnychuk, Jun Zhao 等
通过上下文和任务感知扩散器实现任务导向的人类抓取合成，显著提升抓取质量。
An-Lun Liu, Yu-Wei Chao, Yi-Ting Chen
提出RCG框架，将真实碰撞语义融入对抗扰动，提升自动驾驶场景的安全性和逼真度。
Benjamin Stoler, Juliet Yang, Jonathan Francis 等
提出Mixture-of-Recursions（MoR）框架，通过动态递归深度实现参数共享与自适应计算，显著降低验证困惑度。
Sangmin Bae, Yujin Kim, Reza Bayat 等
提出FOCAL，利用基础模型在推理时实现图像变换的典型视图，从而增强模型鲁棒性。
Utkarsh Singhal, Ryan Feng, Stella X. Yu 等
MoVieS利用像素对齐高斯原语，结合运动显式监督，实现1秒内单目动态场景4D重建。
Chenguo Lin, Yuchen Lin, Panwang Pan 等
IGD采用多模态理解与生成，基于参数预测与扩散模型，实现可编辑的多场景图形设计。
Yadong Qu, Shancheng Fang, Yuxin Wang 等
本文提出了一种基于后验采样的期望改进方法，显著降低了贝叶斯优化中的累积遗憾。
Shion Takeno, Yu Inatsu, Masayuki Karasuyama 等