MARCH通过内容路由机制扩展长序列记忆，提升长距离依赖捕获能力。
Ming Zhang, Kaisen Yang, Shu Yu 等
MindMemOS提供便携且自我进化的记忆层，LOCOMO准确率达94.03%。
Kaichao Liang, Yuqi Cui, Hao Kong 等
Lapis通过First-Spike Timing和Membrane Leakage实现Laplacian注意力，能在CIFAR-10达96.56%准确率，能耗降低14.5倍。
Kaiwen Tang, Jiaqi Zheng, Zixuan Zhu 等
提出DARC，通过任务失败诊断限制修复措施，提升代理自我修正效率。
Pan Wang, Yihao Hu, Hang Wang 等
ContactIPM结合结构利用的内点法，有效解决接触隐式轨迹优化中的补充约束，速度提升2-8倍。
Yucheng Chen
XBRIDGE通过实体锚定映射和潜在丰富桥实现异构大模型高效通信，显著降低延迟。
Wooseong Yang, Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang 等
提出低交互秩函数框架，统一多模态双编码器设计，验证谱衰减与正则化效果。
Zijian Zhao, Sen Li
提出混合策略自我编辑（HPSE）提升无结构知识编辑的可组合性，实验证明在四大模型和两类编辑器上均有显著改善。
Tianci Liu, Zihan Dong, Tianchun Li 等
RIFT通过学习预期标记实现一次性未来缓存，避免多轮视频生成，成功率达98.8%，显著降低延迟。
Chushan Zhang, Jinguang Tong, Xuesong Li 等
提出Social Chain of Thought (SCoT)，通过多轮多专家交互提升复杂医疗鉴别诊断的召回率。
Del Coburn, Scott Sanner, Dan Silver
提出程序化技能学习方法SpeedRunner，显著降低智能体成本并提升性能。
Zixi Huang, Xiheng Wang, Andrew Wang 等
引入元检测强化学习，结合可验证的时间定位，提升AI生成视频的检测准确率，实验证明在ViF-Bench上F1达75.39%。
Bowei Liu, Zheng Lu, Yuhan Bian 等
利用AI系统优化Grothendieck常数上下界，首次实现从1.6769到1.7135的突破。
Alan Li, Rahul Saha, Anton Xue 等
提出一种基于反思引导的测试时自我演化框架，通过R-OPSD实现无标注环境下GUI视觉定位的7.4%性能提升。
Shiyu Xuan, Zechao Li
提出VIScore指标，结合正向性、影响力和清醒度，评估潜在世界模型规划成功率，相关性超过0.75。
Haiyu Wu, Randall Balestriero, Morgan Levine
提出基于量子Born规则的软max注意力，利用角度映射实现精确的单头变换层，边界可表达稀疏注意。
Eric A. F. Reinhardt, Adam J. Hauser
本文系统综述了约束基础因果发现中的条件独立性（CI）检验方法，分析其假设、鲁棒性与高维适应性。
Pavel Averin, Theodoros Moysiadis, Ioannis Katakis
提出首个次二次样本估计器，突破冯诺依曼熵估计的二次障碍，样本复杂度为o(d^2)。
Minbo Gao, Qisheng Wang
本文提出跨语言策略保持率的量化方法，通过修正偏差，发现8个模型在多语言任务中保持71-73%的策略一致性。
Sourabrata Mukherjee, Kalika Bali, Sunayana Sitaram
采用混合NLP管线分析21百万篇论文，发现中国研究者更倾向使用开源模型，特别是Qwen和DeepSeek，2026年使用率达44%。
Zackary Okun Dunivin