提出CREAM，通过中间焦点位置编码扩展长上下文，显著改善“失落中间”问题。
Tong Wu, Yanpeng Zhao, Zilong Zheng
Hydra-MDP通过多目标蒸馏结合人类与规则教师，实现端到端多模态路径规划，获Navsim第一。
Zhenxin Li, Kailin Li, Shihao Wang 等
HumanEvo基于演化场景评估大模型代码生成性能，揭示过度乐观的评价偏差。
Dewu Zheng, Yanlin Wang, Ensheng Shi 等
提出局部依赖多智能体MDP模型，设计三种近似最优闭式策略，性能与完全观测接近指数级提升。
Alex DeWeese, Guannan Qu
DISCOVERYWORLD为虚拟环境，评估AI科学发现能力，含120任务，涵盖8主题，挑战复杂的科学推理。
Peter Jansen, Marc-Alexandre Côté, Tushar Khot 等
LlamaGen采用纯粹自回归架构，基于图像编码器和Transformer模型，在ImageNet上实现2.18的FID，超越扩散模型。
Peize Sun, Yi Jiang, Shoufa Chen 等
提出UMBRELA工具，基于GPT-4实现自动化相关性评估，验证与人类评估高度相关。
Shivani Upadhyay, Ronak Pradeep, Nandan Thakur 等
R2N用动态稀疏训练在5个高噪DMControl任务上显著提升PbRL鲁棒性。
Calarina Muslimani, Bram Grooten, Deepak Ranganatha Sastry Mamillapalli 等
DeltaNet通过并行化线性变换器的序列长度实现更高效的训练，提升了语言建模性能。
Songlin Yang, Bailin Wang, Yu Zhang 等
基于Onsager互惠关系的量子平衡传播（QEP）实现量子系统高效训练。
Clara C. Wanjura, Florian Marquardt
结合弱工具变量与观察数据，通过两阶段框架实现异质性处理效应估计。
Miruna Oprescu, Nathan Kallus
FPN-IAIA-BL模型提高乳腺肿块边缘分类准确性，AUROC达0.88。
Julia Yang, Alina Jade Barnett, Jon Donnelly 等
MaskLID是一种无需训练的多语混合识别方法，通过迭代掩码提升多语句段识别能力。
Amir Hossein Kargaran, François Yvon, Hinrich Schütze
提出基于扩散模型的地球观测数据增强方法，通过四阶段流程显著提升语义多样性和模型性能。
Tiago Sousa, Benoît Ries, Nicolas Guelfi
MedREQAL利用系统综述构建医学问答数据集，评估六大模型的知识召回能力。
Juraj Vladika, Phillip Schneider, Florian Matthes
提出近场空间相关模型与RS-LS估计，利用三维覆盖区域降低维度提升性能。
Özlem Tuğfe Demir, Alva Kosasih, Emil Björnson
提出CoBL-Diffusion，结合控制屏障和Lyapunov函数的扩散模型实现动态环境中安全机器人路径规划。
Kazuki Mizuta, Karen Leung
提出变分流匹配（VFM）框架，结合图生成的CatFlow方法，显著优于现有模型。
Floor Eijkelboom, Grigory Bartosh, Christian Andersson Naesseth 等
提出SDP，通过部分去噪轨迹实现快速策略合成，显著提升速度。
Sigmund H. Høeg, Yilun Du, Olav Egeland
FlowMM利用黎曼流匹配实现晶体结构生成，显著提升效率和稳定性。
Benjamin Kurt Miller, Ricky T. Q. Chen, Anuroop Sriram 等