Dango为1.8B参数L1专用模型，采用过滤减少L2污染，用于研究日英二语习得转移。
Shiho Matta, Yin Jou Huang, Fei Cheng 等
WalkOCC通过混合2D-3D学习实现单目3D占据预测，在Sidewalk3D数据集上mIoU提升15.6%。
Yukai Ma, Joe Lin, Liu Liu 等
提出基于块编码的张量网络编译器，将MPO作为压缩的线性组合，应用于Heisenberg模型的时间演化，显著降低资源需求。
Eugene Dumitrescu
smoothbp是一款基于贝叶斯层次模型的快速分段回归工具，支持平滑过渡和自动断点选择。
Aidan D. Bindoff
提出基于LLM的零样本主动特征获取框架，利用最大熵闭包解决判别统计的标度模糊，显著提升IBD患者诊断准确率。
Binyamin Perets, Natalie Mendelson, Shiran Vainberg 等
REVES通过两阶段迭代框架优化测试时修正能力，提升+6.5分，适用于多任务和推理。
Yuanxin Liu, Ruida Zhou, Xinyan Zhao 等
ScreenAnnotator工具通过统一标注原子和贝叶斯验证器提升视觉推理模型的标注效率。
Like Zhang, Runliang Niu, Shiqi Wang 等
通过数据配方和GRPO设置提升长上下文推理能力，平均提升7.2分。
Xiaoyue Xu, Sikui Zhang, Xiaorong Wang 等
TimeLAVA通过选择性小波Wasserstein差异评估时间序列数据质量。
Wenqin Liu, Weizhi Quan, Aoqi Zuo 等
UniTemp通过双向蒸馏支持任意时序视频生成，解决因因果3D VAE引起的边界不连续问题。
Lin Zhang, Sicheng Mo, Zefan Cai 等
Euclid-Omni以Euclidea统一演绎与代数推理，Geometry3K达595/601并解决16道IMO-AG-30题。
Zhaoyu Li, Hangrui Bi, Youyuan Zhang 等
CHIEF以创作者为中心做迭代视频生成，覆盖1分钟到10分钟短片。
Denis Savytski, Aiden Lei, Heding Liu 等
通过对比U-Net和Stable Diffusion 1.5架构，研究文本条件对灰度图像上色的影响，PSNR提升5.6%-5.8%，LPIPS降低7.6%-11.3%。
Colten Reissmann, Hugo Garrido-Lestache Belinchon
引入CF-GRPO框架，通过共识帧奖励提升视频推理性能，显著提高了多个基准测试的表现。
Chengwen Liu, Zhe Huang, Jisheng Dang 等
提出UniAR，采用单一离散视觉标记器实现视觉理解与生成的统一，显著提升图像生成与编辑性能。
Wujian Peng, Lingchen Meng, Yuxuan Cai 等
提出VERITAS框架，通过推理时验证提升机器人策略性能，无需额外训练，验证提升成功率达10%。
Mingtong Zhang, Dhruv Shah
提出EventDrive，结合事件相机与视觉-语言模型，提升自动驾驶中的感知、理解、预测与规划能力。
Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang 等
提出循环世界模型（LoopWM），通过参数共享的变换器迭代优化潜在状态，提升参数效率达100倍，适应复杂预测需求。
Hongyuan Adam Lu, Z. L. Victor Wei, Qun Zhang 等
RubricsTree构建了基于专家对100+临床验证布尔评分的层级分类体系，用于大规模、可演化的个人健康AI评估，显著优于行业基线。
Weizhi Zhang, Zechen Li, Hamid Palangi 等
提出DRFLOW基准，结合7项指标评估个性化深度研究工作流预测，涵盖100任务和1246步骤。
Md Tawkat Islam Khondaker, Raymond Li, Muhammad Abdul-Mageed 等