AgentX通过多智能体系统实现工业推荐系统的自主自我迭代，提升效率和业务价值。
Changxin Lao, Fei Pan, Guozhuang Ma 等
PlanRL结合Frenet坐标系与多项式轨迹规划，提升自主驾驶的可解释性与性能。
Joonhee Lim, Yongjae Lee, Jangho Shin 等
提出基于FL的量化方法，显著降低通信和计算成本，提升系统鲁棒性。
Farwa Ikram, Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo 等
提出AHOIS多智能体系统，利用苏格拉底式问询实现高维物理系统的自主科学发现，验证于多模光纤平台。
Xianrui Zeng, Pengfei Liu, Yirui Zang 等
提出基于贝塞尔曲线的随机游走优化（BWE），结合距离感知随机游走与自适应曲线阶数调节，实现从全局探索到局部开发的平衡。
Jinpeng Wang, Xingguo Xu, Yujing Sun 等
引入PhysEditWorld，基于UE5重放实现物理参数（如重力）可控的游戏场景数据集，支持物理编辑与模型评估。
Bin Hu, Yanwen Ma, Jiehui Huang 等
提出TGHE：基于模板的图同态加密，支持大规模动态金融图的隐私保护推理。
Ngoc Bao Anh Le, Thai T. Vu, John Le 等
CAT-Q为大规模语言模型提出低成本高精度三值量化方案，使用512校准样本实现超大模型的高效压缩。
Shigeng Wang, Chao Li, Yangyuxuan Kang 等
EcoTable利用图模型和LLMs实现低成本、自然语言驱动的表格集成，提升数据湖查询支持。
Yuhui Wang, Jinqi Liu, Chengliang Chai 等
提出DiCoBench，基于高分辨率多图差异与共性视觉线索的细粒度感知基准，挑战现有多模态大模型。
Geng Li, Yuxin Peng
提出PhyEditBench，基于真实视频的物理推理评估，揭示现有模型在物理理解上的不足。
Shengbin Guo, Shaokang He, Chaoyue Meng 等
Play2Perfect通过在多样对象上进行游戏预训练，实现精确装配，提升33倍样本效率。
Tyler Ga Wei Lum, Kushal Kedia, C. Karen Liu 等
提出偏好条件Bellman算子，实现多目标MDP的确定性帕累托最优策略，覆盖完整帕累托前沿。
Aniruddha Joshi, Niklas Lauffer, Sanjit Seshia
提出支持多QPU的分布式QAOA模拟器，优化工程QUBO问题求解。
Ali Rajabi, Milad Hasanzadeh, Amin Kargarian
提出Red Queen Gödel Machine（RQGM），通过共进化学习评估器实现非静态目标优化，在代码、论文、证明等任务中提升性能，节省1.35-1.86倍搜索成本。
Alex Iacob, Andrej Jovanović, William F. Shen 等
基于物理信息神经网络的自监督学习模型SimPhysNet，实现激光焊穿透预测，使用200张标注图像达96.06%准确率。
Sen Li, Xiaoying Liu, Xiaojian Xu 等
本文提出判别性合成数据增强框架，分析在模型充分指定和偏差模型下的性能变化，揭示增强对指标的有限或非单调改善。
Zhengchi Ma, Pengfei Lyu, Anru R. Zhang
本研究揭示预训练中规则存续的非对称性，利用支持频率预测规则命运，发现规则易被破坏且难以恢复，采用编辑和干预验证机制。
Juliana Li, Diya Sreedhar
MIRAGE通过引入对抗扰动，使模型误判图片为违规，有效防止AI编辑，成功率超88%。
Anshul Nasery, Ramnath Kumar, Cho-Jui Hsieh 等
本研究提出基于Whisper模型的低资源阿尔及利亚方言端到端语音对话系统，涵盖ASR、NLU、RAG和TTS，关键指标包括13.74%的词错误率。
Dihia Lanasri, Fairouz Taki, Asma Kemmoum