SubSplat用SPGR在低分辨率输入下实现高分辨率3DGS，RealEstate10K达25.52dB。
Jiun Lee, Jaekwang Kim, Sangmin Lee
Robostral Navigate为单目RGB视觉模型，达77.4%成功率，突破多传感器限制。
Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra 等
论文提出“修订权威”框架：AI能自主重写实现并经验证回退，才称AI原生；全文无实证数据。
Cheng Tan
提出LeakyLMs，通过Token时间推断模型架构与优化细节，成功实现信息泄露。
Sadegh Majidi, Niloofar Mireshghallah, Kazem Taram
Axolotl3D结合多模态输入，实现高保真、多视角、多遮挡条件下的3D形状补全。
Anita Hu, Maria Shugrina
提出Masked Topology Modeling（MTM）用于CAD B-rep的自监督预训练，显著提升几何理解能力。
Heinrich Jiang, Jennifer Jang
EVO通过进化搜索优化缓存计划，实现动作生成速度提升8.05倍，FLOPs降至1.96G。
Siying Wang, Kangye Ji, Di Wang 等
通过协调小型语言模型，Qwen3-4B与Foundation-Sec-8B的混合系统在恶意软件分析中表现优于单一LLM，准确率达35.30%。
Adel ElZemity, Shujun Li, Budi Arief
提出PerceptDrive，通过自适应专家路由融合感知先验，实现端到端自主驾驶，达90.4 PDMS。
Yushan Liu, Tianxiong Lv, Bohua Wang 等
将主动推理（Active Inference）转化为凸马尔可夫决策过程（MDP），实现EFE最小化的理论框架。
Nikola Milosevic, Nicolás Hinrichs, Nico Scherf
ENTRAP-VL通过双模态探针研究视觉语言模型中的上下文同步，提供1,500项数据集。
Karan Goyal, Afreen Hossain, Debojyoti Das 等
提出两种可靠性感知蒸馏方法：CHAD和EWAD+CPDP，显著优于标准KD，提升ROUGE-L达+0.0219。
Dipto Sumit, Ankan Kumar Roy Srizon, Sadia Khair Rodela 等
通过YAHMP框架系统研究 humanoid 运动追踪中的模型与训练因素，验证不同设计对性能的影响。
Fabio Amadio, Enrico Mingo Hoffman
提出CAMA-BC，通过多层多模态对齐提升视频和语境感知的背后反应预测性能。
Min-Jae Kim, Jun-Yeong Moon, Mujeen Sung 等
提出Sentence Splitter，基于T5模型，自动识别句子中的事实结构，显著提升知识图谱和问答任务表现。
Ahmad Pouramini, Mahsa Afsharizadeh
引入Trace环境，通过场景语法和任务程序实现多域视觉推理，提升模型迁移能力。
Md Tanvirul Alam
RPPNet通过边界感知建模生成长结构旋律，提升音乐性和结构性。
Tieyao Zhang, Yuke Liu, Jiaxing Yu 等
提出基于大视图合成模型的多视角全景分割，利用隐式对应关系实现无3D重建的标签传递。
Kwonyoung Ryu, In-Jae Lee, Jonghyun Jin 等
知识中心自我提升方法，通过知识库实现任务转移，提升解决率和成本效率。
Xuefei Julie Wang, Lauren Hyoseo Yoon, Chengrui Qu 等
Detectors for AI-generated video are evaluated offline. A clip is decoded to pixels and scored once, increasingly by a large vision-language model. Detection, however, is deployed online. We recast th
Mert Onur Cakiroglu, Mehmet Dalkilic, Hasan Kurban