mHC通过选择性路由和近似恒等混合优化残差流，提升C4困惑度1.9%。
Pengxiang Zhao, Xing Li, Xianzhi Yu 等
研究发现，隔离继承而非屏蔽是记忆保留的关键，提升了0.010 AUC。
Jia Huang, Yangjun Ou
H2INT通过两阶段Transformer提高机器人在密集人群中的导航安全性和鲁棒性。
Ao Shen, Kaixi Chen, Shiwei Liu 等
提出PPR算法，通过奖励信号检测多智能体学习中的变化点，平衡检测速度和稳定性。
Fatemeh Saberi Khomami, Julita Vassileva
LexFlip通过词汇扰动检测法律意义变化，NLI表现最佳。
Gaurab Baral
使用β-VAE从ECG中提取特征以区分心肌瘢痕，ROC达到0.643。
Shayan Sharifi, Riccardo Treu, Ilaria Gandin 等
结合VLA模型和顺应控制器，提升机器人到人类的双手交接效率。
Pasquale Marra, Stefano Berti, Gabriele Mario Caddeo 等
提出DualCWE模型，通过自监督学习从IPA词表中学习词汇表示，快速推断3399种语言的系统发育树。
Tim Wientzek
通过金锚定QLoRA和RLVR提高推理深度72.20%。
Thi Kim Trang Vo, Nam Tien Le, Thi Kim Nguyet Vo 等
本文提出了时间序列变分自编码器的PAC-Bayesian重建保证，捕捉时间依赖性。
Chloé Hashimoto-Cullen, Ghislain Agoua, Benjamin Guedj 等
FluxDisco使用蒙特卡罗图搜索进行化学计量动力系统符号回归，确保物理一致性。
Cassandra Durr, Alvaro Köhn-Luque, Chris Jewell 等
FlexPension-LLM模型预测中国灵活就业者养老金参与，F1值达0.9316。
Yumiao Li, Peixin Liu, Donglin Di 等
提出一种基于TTFS编码的SNN架构，首次将其扩展到1.5亿参数的LLM，能效显著提升。
Zhuoya Zhao, Parsa Omidi, Aref Jafari 等
嵌入手术：在密集检索中进行自适应排名修正，nDCG@10提升60.64%。
Maddalena Amendola, Antonio Mallia, Raffaele Perego
CV-CCI结合观测和随机数据，可靠推断无线网络中的反事实KPI。
Abdessamed Qchohi, Jessica Moysen Cortes, Matteo Zecchin
AlleCompanion框架结合Two Tower架构和ComCat映射，实现推荐准确率提升。
Aleksandra Osowska-Kurczab, Klaudia Nazarko, Eliška Kosturová 等
重复查询会耗尽LLM的品牌推荐，但不会耗尽其来源。
Dmitrij Żatuchin
本文提出了Q-聚合方法，结合了普适学习和一致学习的优点，实现了指数级学习率。
Mikael Møller Høgsgaard, Patrick Rebeschini, Tobias Wegel
通过积累矩阵和混合矩阵重构，实现进化迁移优化的高效评估，速度提升达256.72倍。
Yanchen Li, Xiaoming Xue, Kay Chen Tan
使用对称Gamma分布噪声实现α-TV-LDP，提升估计率。
Cristina Butucea, Huiyun Tang, Marie-Luce Taupin