Wukong：含1亿中文跨模态预训练数据集，结合对比学习和token交互提升模型性能。
Jiaxi Gu, Xiaojun Meng, Guansong Lu 等
提出对比学习框架SimCTG及对比搜索，显著改善神经文本生成的多样性与连贯性。
Yixuan Su, Tian Lan, Yan Wang 等
本研究分析QPP中ground truth变异对结果的影响，提出优化组合以减少波动。
Debasis Ganguly, Suchana Datta, Mandar Mitra 等
基于虚拟双目视觉的Tac3D传感器，能实时测量三维接触形变与力分布。
Lunwei Zhang, Yue Wang, Yao Jiang
提出记忆增强的递归网络架构，解决算法外推中的“过度思考”问题，显著提升复杂推理任务的泛化能力。
Arpit Bansal, Avi Schwarzschild, Eitan Borgnia 等
提出基于因果干预的神经元激活定位与模型编辑（ROME），验证中间层MLP存储事实关联，效果优于传统方法。
Kevin Meng, David Bau, Alex Andonian 等
论文以FTRL、凸松弛和舍入构建在线算法，获9.22近似且平均遗憾趋于零。
Evangelia Gergatsouli, Christos Tzamos
MLIR中稀疏张量计算的编译器支持，通过自动生成稀疏代码提高效率。
Aart J. C. Bik, Penporn Koanantakool, Tatiana Shpeisman 等
MaskGIT通过双向Transformer加速图像生成64倍，提升质量。
Huiwen Chang, Han Zhang, Lu Jiang 等
AlphaCode利用大规模Transformer模型，结合筛选与聚类，实现竞赛级代码生成，达Top54.3%。
Yujia Li, David Choi, Junyoung Chung 等
结合解析与数据驱动方法，提出多层次机器人抓取策略，显著提升稳定性与适应性。
Hanbo Zhang, Jian Tang, Shiguang Sun 等
综述生成模型中的幻觉问题，涵盖指标、缓解方法及任务特定研究。
Ziwei Ji, Nayeon Lee, Rita Frieske 等
提出基于Transformer的TACTiS模型，利用注意力Copula实现高维时间序列联合预测。
Alexandre Drouin, Étienne Marcotte, Nicolas Chapados
提出几何对比学习框架GMC，利用两级架构和几何对齐实现多模态表示，提升缺失模态下性能。
Petra Poklukar, Miguel Vasco, Hang Yin 等
MP-PDE以消息传递统一经典数值格式，并用推前训练提升长时稳定性。
Johannes Brandstetter, Daniel Worrall, Max Welling
提出LEDNet联合低光增强与去模糊，基于LOL-Blur数据集，显著提升夜景图像质量。
Shangchen Zhou, Chongyi Li, Chen Change Loy
利用语言模型自动生成测试用例，检测280B参数聊天机器人中的有害回复，采用多方法提升检测效果。
Ethan Perez, Saffron Huang, Francis Song 等
提出基于系统的随机微分方程的图生成扩散模型，显著提升复杂依赖建模能力。
Jaehyeong Jo, Seul Lee, Sung Ju Hwang
本论文系统综述自主驾驶安全关键场景生成算法，分类为数据驱动、对抗和知识引导，强调五大挑战。
Wenhao Ding, Chejian Xu, Mansur Arief 等
提出ClippedGossip算法，实现非凸目标下的拜占庭鲁棒去中心化训练，收敛到邻域。
Lie He, Sai Praneeth Karimireddy, Martin Jaggi