深度递归Transformer实现每个token的固定点收敛，平均深度减少38%。
Joe Logan
提出pairwise validator替代单一奖励，提升自我进化代理性能，匹配或超越全奖励基线。
Minghao Liu, Yu Wang, Jiayun Wang 等
MEMORA通过形成-巩固-检索生命周期，利用环境、实体、活动和推断知识存储实现长远机器人规划中的 embodied action memory。
Zihao Yu, Xiu Yuan, Chongjie Zhang
在Lean中形式化Shor算法，支持RSA-2048和P-256的量子攻击分析，资源估算详细。
Lei Zhang, Yusheng Zhao, Hongshun Yao 等
TRACE通过信用估算实现长序列多轮代理的逐轮奖励分配，无需额外训练Critic，显著提升工具使用能力。
Leitian Tao, Baolin Peng, Wenlin Yao 等
通过渐进式SFT和强化学习训练小语言模型，提升多代理检索的相关性，NDCG@10达0.918。
Gayathri V Kondapalli, Alexander Ng, Hirsh Pithadia 等
HarnessBank通过语义基因库搜索和门控验证实现代理工具自我进化，性能提升5.1%-15.4%。
Xiaotian Luo, Dizhan Xue, Fengxingyu Wang 等
提出GMoT模块，通过运动感知和门控机制提升微表情视频推理性能，达成67.32% Top-1准确率。
Taorui Wang, Wei Xia, Hui Ma 等
提出MemCon，基于马尔可夫决策过程的自适应记忆管理框架，提升任务成功率15.2%，降低Token消耗20%。
Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Yuchen Wu 等
UniPhys通过统一物理语义自动生成仿真资产，构建了40K规模数据集，达成状态最优。
Xian Li, Rong Wei, Lujie Yang 等
UCB-HARE算法在严格公平性下实现最小化后悔，匹配理论下界。
Dhruv Sarkar, Soumyadeep Dutta, Sayak Ray Chowdhury
提出一种考虑参数不确定性和扰动的极小时间轨迹规划框架，结合稀疏激活策略提升计算效率。
Martino Gulisano, Matteo Masoni, Marco Gabiccini
FOLIO是一种无训练的流媒体视频语义记忆系统，结合短期视觉缓冲与长时语义组织，提升理解精度。
Haoyang Fan, Dhruv Parikh, Anvitha Ramachandran 等
GSM-Plus-BN通过扰动的孟加拉语数学推理数据集评估LLM，GPT-OSS-20B在标准提示下达96.08%准确率。
Bidyarthi Paul, Nahida Jannat Mayouree, Md. Asif Karim 等
使用条件扩散模型生成湍流火焰的合成演变，保持关键特征。
Amrit Tarur, Shivam Barwey
提出自我纠错耦合马尔可夫跳跃过程，实现图像理解与生成的同步。
Minh-Quan Le, Armand Comas, Alexandros Lattas 等
提出CoDiffGRN，基于BEELINE-KGC和离散扩散模型，提升新基因调控网络推断性能。
Jiaze Song, Runhao Zhao, Minghao Xu 等
提出基于Hamiltonian分解的近最优T计数的多量子比特非Clifford单位ary合成方法。
Wang Fang, Chris Heunen, Qisheng Wang
提出Hy-Embodied-VLM-1.0，结合动作中心能力分类，优化预训练数据和模型架构，显著提升实体代理的多任务表现。
Ziyi Wang, Xumin Yu, Yongming Rao 等
提出ROBIN白盒方法，通过调整注意力头中的偏置子空间，有效降低Transformer模型中的偏见。
Sigma Jahan