本研究提出CADmium，利用GPT-4.1生成高质量CAD描述，再用Qwen2.5-Coder实现文本到CAD序列的微调，显著提升自动化设计效率。
Prashant Govindarajan, Davide Baldelli, Jay Pathak 等
本研究评估非等变卷积神经网络（CNN）在分子生成中的学习等变性能力，发现训练数据增强可实现近似等变。
Ewa M. Nowara, Joshua Rackers, Patricia Suriana 等
提出Overtone，通过循环调节补丁大小，缓解频谱谐波误差，提升物理模拟效率。
Payel Mukhopadhyay, Michael McCabe, Ruben Ohana 等
采用随机对照试验（RCT）评估2025年早期AI工具对经验丰富开源开发者生产力的影响，结果显示AI反而延长了任务完成时间。
Joel Becker, Nate Rush, Elizabeth Barnes 等
提出CoPart基于局部部分潜变量的3D生成框架，利用Partverse数据集实现细粒度控制与多部分一致性。
Shaocong Dong, Lihe Ding, Xiao Chen 等
提出误归因框架与AttriData数据集，结合MisAttributionLLM实现多维错误诊断。
Zishan Xu, Shuyi Xie, Qingsong Lv 等
本研究提出VFMTok，基于冻结视觉基础模型的区域自适应量化，显著提升图像重建与生成质量。
Anlin Zheng, Xin Wen, Xuanyang Zhang 等
利用优化衍射处理器实现线性光学的非线性函数近似，支持百万级并行计算。
Md Sadman Sakib Rahman, Yuhang Li, Xilin Yang 等
本研究通过控制实验，比较AI协助开发工具Copilot与自主编码代理OpenHands对开发效率和体验的影响。
Valerie Chen, Ameet Talwalkar, Robert Brennan 等
RegGS通过3D高斯注册解决稀疏视图重建问题，在RE10K数据集上表现优异。
Chong Cheng, Yu Hu, Sicheng Yu 等
提出STTM无训练加速视频LLMs，利用多粒度时空冗余，提升速度与精度。
Jeongseok Hyun, Sukjun Hwang, Su Ho Han 等
提出LongVideo-Reason数据集及LongVILA-R1框架，结合多模强化学习实现长视频推理，达65.1%准确率。
Yukang Chen, Wei Huang, Baifeng Shi 等
MIRIX为多模态多代理记忆系统，提升LLM记忆能力，达35%准确率提升。
Yu Wang, Xi Chen
提出PUMA：层剪枝自蒸馏结合模态自适应对比学习，显著提升多模态检索效率。
Yibo Lyu, Rui Shao, Gongwei Chen 等
提出IPSsim扩展，结合文档相似性改善偏差校正，提升LTR模型性能。
Zeyan Liang, Graham McDonald, Iadh Ounis
IPPRO提出基于投影几何的尺度不变结构剪枝方法，显著优于传统幅值剪枝。
Jaeheun Jung, Jaehyuk Lee, Yeajin Lee 等
SynthEHR-Eviction通过LLM增强合成数据，提升SDoH中驱逐状态检测，F1达88.8%。
Zonghai Yao, Youxia Zhao, Avijit Mitra 等
PruneRec以三阶段剪枝加蒸馏，在三数据集上仅保留约5%非嵌入参数并达到原模型88%性能。
Shanle Zheng, Keqin Bao, Jizhi Zhang 等
FlexGaussian结合混合精度量化和属性判别剪枝，无需训练实现3D高效压缩，压缩比达96.4%，适用移动端。
Boyuan Tian, Qizhe Gao, Siran Xianyu 等
扩展70语言MorphScore，评估词形对齐与模型性能相关性极低。
Catherine Arnett, Marisa Hudspeth, Brendan O'Connor