ABot-3DWorld 0利用统一空间生成原语，将多模态输入转化为高保真可探索3D场景。
Mingchao Sun, Luyang Tang, Yu Liu 等
Xiaomi-Robotics-U0为38亿参数多模态模型，实现多机器人多视角场景生成与细粒度迁移。
Xinghang Li, Jun Guo, Qiwei Li 等
WarpMPC利用ADMM结合未展开LDL⊤分解，在GPU上实现大批量非线性MPC，达成每秒8,000至25万次SQP迭代。
Henrik Hose, Se Hwan Jeon, Charles Khazoom 等
WALA从标注动作演示和无动作视频中学习可执行的潜在动作，在RoboCasa上达成75.2%成功率。
Jiahao Liu, Zhongpu Xia, Shuai Tian 等
RefineEvo通过规划引导的启发式演化和双向经验池显著提升组合优化性能。
Yang Wu, Junran Pan, Yifan Zhang 等
StrideDiffusion通过频谱感知采样加速时间序列生成，减少评估次数至14-66次。
Du Yin, Estrid He, Julián Jerónimo Bañuelos 等
Lumo-2通过潜在空间推理生成动作，提升机器人控制的预测性和跨模态对齐。
Peijun Tang, Shangjin Xie, Baifu Huang 等
ProgramTab利用Python代码引导LLMs进行表格预处理，显著提升表格推理性能。
Pei Guo, Enjie Liu, Yunzhi Tan 等
DynEval通过动态评估框架提升T2I模型的文本图像对齐和图像质量，使用GenDB和DynEvalInstruct数据集。
Shyam Marjit, Dheeraj Baiju, Anuj Shikarkhane 等
RepTran以神经元与双向评分定位ViT可疑权重，DE修复18组故障，平均修复率74.7%。
Yuta Ishimoto, Paolo Arcaini, Fuyuki Ishikawa 等
提出基于环境扩展的自我演化医疗智能体架构，增强其在临床环境中的自主性和可靠性。
Chunzheng Zhu, Lei Tian, Bohan Tan 等
研究云端与本地LLM的推理经济学，Claude Opus与GLM对比。
Sheng-Wei Peng, Yi-Hsun Lin, Yi-Pei Lee
提出QFES任务与QFESum数据集，结合RAT与SHC框架实现事件焦点摘要，性能优于基线。
Chenyu Hu, Bang Wang
MusicMark通过在生成过程中嵌入水印，显著提高音乐生成的鲁棒性，尤其对抗神经编解码器重合成攻击。
Seohwan Yun, Jeeyoung Yun, Yongjin Kim 等
研究发现，PA替代指标在N=1时不易被操控，但在N>1时会膨胀，建议使用PR指标。
Zongye Lyu
量化大语言模型的可靠性随位宽变化，4位量化模型在效率与可靠性间达最佳平衡。
Sirine Ayadi, Sándor Daróczi, Stephan Günnemann 等
提出QIMG-7基准和SATR方法，提升多模态RAG在污染环境下的可靠性，平衡得分提升11.7分。
Saadeldine Eletter, Owais Aijaz, Preslav Nakov
通过渐进树草拟解锁自回归语言模型的并行性，提升2倍解码速度。
Zipeng Gao, Zhi Zheng, Qingrong Xia 等
提出E-P-R框架诊断AI代理在多步行动中对冲突记忆的利用，揭示“合规陷阱”。
Yixiong Chen, Xinyi Bai, Alan Yuille
提出Agentic-DPO，通过专家轨迹实现无环境交互的偏好引导强化训练，显著提升模型性能。
Yixiong Chen, Alan Yuille