GeoDistill-Refine采用多提示融合和签名距离场，提升空间目标无标注分割性能，IoU提升4.56%、Boundary F1提升13.80%。
Yonglong Zhang, Zongwu Xie, Yang Liu
DynaCrys：通过动态空间群扩散生成晶体，提升新颖晶体发现率。
Zhuotao Jin, Xiaoyun Wang, Nicholas Brawand 等
FinRank通过手工标注硬负样本，提升金融文件问答的证据识别能力，基准涵盖1185条问答记录。
Sasan Mansouri, Daniel Saad, Mark Wahrenburg 等
本研究通过深层探测与剪枝技术分析驾驶视觉-语言-动作模型中的规划令牌，发现早期语义意图可线性解码，层剪可提升1.33倍速度。
Harisankar Babu, Benjamin Coors, Christopher Lang 等
引入量子相位状态，复杂模型训练速度提升三倍，验证在字节级文本任务中表现优异。
Ahmed Nebli, Hadi Saadatdoorabi, Christopher Keibel 等
WNM-3D以3D场景令牌增强闭环VLN，但论文节选未披露GN-Bench具体分数。
Yuehao Huang, Yunzi Wu, Xiaotao Zhang 等
CANIS通过图像-语义桥接生成辅助，实现类别无关的3D对象语义化标准化，提升分类和分割性能。
Kendong Liu, Yuxin Yao, Junhui Hou
Momba通过网络架构改进（特征归一化、权重归一化、分布式回报模型）提升多目标强化学习性能。
Adam Štafa, Santeri Heiskanen, Petr Novotný 等
Modular TTT将测试时训练（TTT）作为可组合模块，通过图结构化设计优化性能。
Bohao Tang, Zhen Qin, Yuqi Pan 等
研究量子测量中信息损失的“读出阶数定律”，揭示不同测量限制下信息的几何分布。
Marwan Ait Haddou
提出MemWM，通过世界记忆库提升文本世界模型的状态保真度，SSF提升达206.3%。
Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi 等
提出PILOT框架，通过表示推导机制解耦意图与轨迹，提升WAMs性能。
Xiangkai Ma, Yue Ma, Junjie Wang 等
GPTKB 2.0通过上下文引导的消歧构建了3850万三元组的知识库，支持可追溯的实体消歧。
Yujia Hu, Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski
DCMPC-Net以跨模态提示补偿提升多天气图像复原，但文中未提供具体数值。
Wanshu Fan, Yunzhe Zhang, Yue Shen 等
提出MMAG基准，涵盖4,000个多控场景音频，评估多能力，揭示模型性能权衡。
Zihao Zheng, Xuenan Xu, Jiahao Mei 等
SkillEval通过线性方向投影评估技能文档的四个可解释维度，关联下游任务表现。
Jiahui Han, Qinuo Li, Ziheng Peng 等
提出StateFlow，采用序列流水线并行，显著提升长序列模型训练效率，达2.22×吞吐提升。
Wenxuan Zhao, Yingfa Chen, Xu Han 等
FYI浏览器插件结合AI与手动工具，提升数据驱动文章的事实核查效率。
Nguyen-Truong Thinh, Yuxuan Du, Phongsakon Mark Konrad 等
提出AgentChaos，通过HTTP层非侵入式注入LLM API故障，评估代理系统鲁棒性。
Gou Tan, Zhensu Sun, Jieke Shi 等
提出HSMLA结合多尺度线性注意与选择性softmax，提升高分辨率视觉变换器效率与精度。
Dong Liu, Yanxuan Yu, Renata Borovica-Gajic 等