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
UniVR以VR-GRPO直接在视觉空间学习推理，在VR-X上较Emu3.5提升18.4%。
Zhongwei Ren, Yunchao Wei, Yao Zhao 等
提出CoRe框架，通过结构化数据和奖励机制提升跨图像细粒度推理能力。
Lin Peng, Cong Wan, Zeyu Guo 等
ESFP基准测试测量大语言模型在不同提示下的认知立场灵活性。
Binwen Liu, Yilin Ren
EcoSpec通过考虑专家激活成本优化MoE模型的推理效率，提升了1.62倍的解码速度。
Jincheng Xie, Runheng Liu, Heyan Huang 等
提出ASOC，结合LLM驱动的自主代理，强调工程原则与系统可信性。
Amin Beheshti, Rong N. Chang, Boualem Benatallah 等
提出LookME，通过层级检索和稀疏注入提升视觉-语言模型的多模态嵌入效果，显著优于文本专用方法。
Zeyu Xu, Xingzhong Hou, Pengkai Guo 等
CAtFM通过对比学习增强流匹配，实现风格与内容的解耦，提升了在ImageNet等数据集上的表现。
Yusong Li, Pingchuan Ma, Ming Gui 等
提出MESH框架，通过模块化结构缓解异质内容的规模偏差，提升稀疏内容扩展能力，实证在Pinterest平台实现14倍指数提升。
Jiaxing Qu, Yilin Chen, Junpeng Hou 等
SinAE：一种用于跨域原子系统的单架构流匹配自编码器，显著降低重建误差。
Yuxuan Ren, Fan Yang, Jianhua Yao 等
SeamGen通过流匹配学习艺术家偏好，基于网格图生成UV缝合线，显著优于传统方法。
Hao Xu, Yuqing Zhang, Yiqian Wu 等
提出XScientist，基于git协议的长时自主科研系统，导出可审查的研究工件。
Jixiang Luo
SlimPer通过迭代优化<用户-物品>知识库，降低模型复杂度，提升推荐效率。
Siqi Wang, Xianjie Chen, Shaofeng Deng 等
SARSI以自我模型+证据门控递归改进，提出个人奇点架构；论文无实证数据。
Chengshuai Yang
RegHead通过前馈注册生成非人形头部表情混合形状，速度快于优化方法。
Jiahao Luo, Hao Zhang, Jianqi Chen 等
本文提出SOAP与Muon优化器，通过算法改进实现大规模LLM预训练中的稳定性与效率提升。
Mikail Khona, Aditya Vavre, Boxiang Wang 等
SymbOmni通过符号概念学习实现模型的持续演化，显著提升生成质量和效率。
Jinxiu Liu, Jianru Li, Tanqing Kuang 等