利用地理加权随机森林结合TerraSAR-X、PlanetScope和Sentinel-1数据，Brazil Porto Alegre城市建筑高度预测RMSE为5.34米。

Guilherme Iablonovski, Pierre-Louis Frison, Tatiana Silva da Silva

基于温热铯原子气体的光学随机存取存储器（ORAM），实现光学储备计算，存储容量达3.8比特/轨，最小误码率0.02。

Elizabeth Robertson, Mingwei Yang, Lina Jaurigue 等

提出Baobab，将SROIQ本体编译为SDD，用于神经符号学习，提升推理与感知能力。

Olga Mashkova, Asaad Mohammedsaleh, Fernando Zhapa-Camacho 等

提出“入口门控”机制，验证跨任务可用性，发现绑定位置决定能力转移，关键在理解路径的语义格式。

Zongyang Qiu, Yihan Wu, Kaixuan Fan 等

提出基于Bregman距离的非反射Banach空间正则化方法，用于统计逆问题的稳定逼近，理论与数值验证并行。

Darrel K Joseph, M P Rajan

提出SRT，基于SuperMemo-2算法的持续预训练调度，提升旧知识保持和新知识获取。

Alankar Atreya, Devesh Batra, Yoages Kumar Mantri 等

本研究分析LLM代理设计AI方法的性能与创新性，发现其多依赖于人类设计空间的重组。

Yikang Yang, Zhengxin Yang, Luzhou Peng 等

提出ASI-Bench基准，评估AI自主探索和科研能力，平均得分从50.91降至26.62，显示系统依赖人类指导。

Junwei Zhou, Zhen Sun, Binyu Li 等

提出任务专属微调（TSFT）框架，通过预算优化提升CRL任务覆盖率，实验显示优于基线。

Jianan Zhou, Jung-Hoon Cho, Tianyue Zhou 等

提出基于Bethe自由能的期望自由能信息约束，支持消息传递推理。

Wouter M. Kouw

提出了一种有效的块编码算法来处理非阿贝尔格子规范理论中的复杂性。

Patrick Draper

DiSCO通过对抗性提示优化减少图像生成中的不安全内容，ASR降低37.7%。

Tong Zhang, Motasem Alfarra, Carlos Hinojosa 等

AutoSR通过研究状态搜索实现自动符号回归，成功在九个挑战中恢复等价关系。

Kejia Zhang, Youran Sun, Xinyu Ren 等

提出离线评价新任务——印象份额预测，利用观察数据实现模型在不同目标桶中的印象分布预测，提升离线评估的前瞻性。

Mohsen Malmir, Houssam Nassif, Danish Nasir Shaikh 等

提出内部合规评分（ICS），无需训练即可检测模型合规性，揭示规则盲点，验证在多个基准和实际模型中的有效性。

Saisab Sadhu, Aadit Sengupta, Vinay Kumar Sankarapu 等

提出ESTI检测LLM驱动的具象代理中的状态语义注入，评估状态到执行的传播效果。

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang 等

通过将维度翻倍，证明完整图s-stress具有良好优化景观，达成猜想。

Christopher Criscitiello

提出一种神经符号结合的机器人代理，利用视觉探索和符号规划实现家庭任务，成功率超90%。

Mohammad Albinhassan, Yuming Feng, Alessandra Russo 等

PixRestore是一款无需VAE的像素空间扩散变换器，参数仅50M，单步推理实现高质量图像修复。

Lingchen Sun, Rongyuan Wu, Xiangtao Kong 等

GenRouter通过动态路由优化图像生成流程，降低95%计算成本。

Harold Haodong Chen, Zhiyu Hou, Wen-Jie Shu 等