利用AutoML和多目标HPO优化深度移位神经网络，在性能提升20%的同时减少60%排放。
Leona Hennig, Marius Lindauer
通过替代分析生成模型的结构新颖性，发现81-92%的生成晶体是训练重复或替代衍生。
Masahiro Negishi, Aron Walsh
采用多语言嵌入（BGE-M3）分析12欧洲语言中66个品牌的AI声誉，发现语言偏差显著，模型选择影响稳定性。
Dmitrij Żatuchin
提出双轨框架，结合规则引擎与LLM，提升LaTeX模板转换的结构保真度和成功率。
Chung Cheuk Hei, Liu Li
采用Gini系数、类别空缺指数和置换分数，分析50品牌在3大LLM模型中的推荐集中度，发现集中度中等，平台间存在显著差异。
Dmitrij Żatuchin
提出一种利用语言模型作为评分者的面板方法，Krippendorff's α达0.86，适用于数据稀缺地区的政治定位。
Tarek Gara
通过随机游走图研究蒙版扩散模型中的并行采样器，提出了二分采样器，提升速度和质量。
Vansh Bansal, Cho Cholyeon, Syamantak Kumar 等
Humanoid-OmniOcc: 基于立体视觉的全景占用数据集，提升机器人导航安全性。
Xianda Guo, Bohao Zhang, Chenwei Huang 等
PanoVine通过19个摄像头实现软体藤蔓机器人全身视觉反馈控制。
Yimeng Qin, Xiaomeng Xu, William Heap 等
InteractiveAvatar利用LSVM和RRM实现长时段视觉一致性与意图感知的实时虚拟人像生成。
Quanyue Song, Yishan He, Yanfei Zhang 等
DynamicMem通过15个月长时记忆基准，评估多应用场景中用户属性、习惯和偏好的动态推断能力。
Wenya Xie, Shengming Zhou, Zelin Li 等
HACO系统结合MaskGIT模型实现晶体结构预测，METRe准确率达79.06%。
Kiyoung Seong, Nayoung Kim, Sungsoo Ahn
提出基于公式的OPD分类，分析其稳定性与性能，强调时间信用与词汇路由。
Bowen Zhang
通过遗传算法优化Reservoir架构（尺寸、谱半径等），揭示其在时空混沌预测中的结构约束，提升预测精度与效率。
Nima Dehghani
BLUEX v2利用Brazilian二阶段高考题，结合多模态和深度推理，评估21个LLMs，表现差异达4.92分。
João Guilherme Alves Santos, Giovana Kerche Bonás, Thiago Laitz 等
PAPERCLAW利用多智能体系统实现从领域管理到论文生成的全流程自动化，核心在于可停止的假设图与人机交互。
Weiwei Ye, Hangchen Liu, Dongyuan Li 等
提出Sol视频推理引擎，利用五大技术实现视频扩散模型的全栈加速，提升2倍性能。
Yitong Li, Junsong Chen, Haopeng Li 等
Multi4D通过多层竞争分配实现高保真动态高斯点云，兼顾运动一致性与细节还原。
Rui Wang, Quentin Lohmeyer, Siyu Tang 等
Wh0框架利用生成视频世界模型生成50k集人手操作数据，将VLA模型零样本成功率提升至38.9%。
Yangtao Chen, Zixuan Chen, Peiyang Wang 等
提出SPRINT方法解决Transformer推荐系统扩展时的流行度偏差问题，提升准确性和公平性。
Weiqin Yang, Yue Pan, Chongming Gao 等