提出 OMC 框架，把多智能体系统抽象为可招聘、可组织、可进化的「AI 公司」，在 PRDBench 上以 84.67% 的成功率超越所有基线 15.48 个百分点。

用强化学习把视频生成模型对齐 3D 几何，无需改架构即可获得 3D 一致性

Tuna-2：像素嵌入像素空间统一多模态，端到端无VAE/编码器达SOTA。

指出VSI-Bench两大系统性缺陷并重建更可靠的3D空间推理评测基准。

首篇VLA模型安全性综述：以训练时/推理时双时间轴统一梳理攻击、防御、评估与部署

训练免费的提示框架，让VLM在原图上叠加SVG可视化注释来解释推理

首个面向持续同事型智能体的活世界基准，100任务/13场景/1537确定性Python检查器打分

把 SFT 幻觉重新解读为事实遗忘，并给出参数冻结与自蒸馏两类缓解方案。

提出首个面向数据分析Agent的环境感知过程奖励模型DataPRM，三元奖励+主动环境交互突破通用PRM盲区

10亿人类图像+MAE-对比学习混合预训练的高保真人像视觉基础模型

用最后一层隐藏表征与预测误差的对齐代替反向传播，单次前向实现千亿级模型的数据估值。

用TAS辩证推理抑制多智能体LLM的角色归因偏差（AOA）

DIVERT 通过快照分支在对话中途改写用户回复，以更少 token 暴露更多智能体失效模式。

用镜头查询 Transformer 与全合成数据，把镜头边界检测扩展到带场景关系。

将稀疏自编码器插入LLM残差流，无需修改权重即可降低越狱攻击成功率最高5倍。

用循环等价指数φ量化循环Transformer每次循环的容量贡献

提出 TEXOCR-Bench 基准与 2B 模型 TEXOCR,用 SFT+RLVR 把 PDF 页面恢复成可编译、结构一致的 LaTeX 源码。

在视频扩散模型三层次统一注入几何引导的相机可控编辑框架

LLM 智能体闭环合成百万级可执行 CadQuery CAD 序列，无需任何真实历史数据。

在短上下文GRPO中按推理步置信度屏蔽优势，稳定高效压缩推理链。

R-CLA 训练时随机丢弃层缓存，使单一模型自适应多种深度共享策略。

一款把 LLM 答案直接锚定到 HTML DOM 元素的 Chrome 扩展，通过 Find/Guide/Hide 三种模式让用户可视化地验证、跟随和隐藏网页内容。

在特征空间中建模内类分布的轻量级 LiDAR 异常分割方法，并发布三个混合仿真数据集

用"重建回原图再比对"做无标注保真度量，触发GPT-4.1兜底。

无需任何额外训练，仅取预训练 ViT 人脸识别模型最后一层的预 softmax 注意力做平均，即可同时获得质量分数和空间可解释性。

把工业维护问答重构为具身决策问题，用FMEA知识图+传感器仿真器+溯源验证，让LLM回答从'流畅文本'变成'可审计、可证伪'的运维建议

用预训练高斯过程与迁移学习把性能估计和失败发现统一为贝叶斯优化问题。

LLM智能体仅凭每步1比特危险警告,在5-15个回合内自主发现隐藏安全规则

DeFI：将视频预测与动作推理解耦预训练，再端到端融合实现高效通用机器人策略。

用质心平均与瓶颈适配器消除表格检索对序列化格式的敏感性。

Perceval：感知级PRM实现token级优势重分配

首次系统性探索 ViT 中间层早退机制以提升人脸质量评估

CREDENCE：把概念层不确定性拆成认知（集成分歧）与偶然（监督歧义头），变成可执行路由决策。

在 MIMIC-CXR 上证明量子核在 PCA-q 低维子空间中能避开经典线性 SVM 的多数类塌缩，全 18/18 Tier-1 配置胜出。

23,400 篇跨 6 模型双语的实证研究，揭示 Dark Triad 人格会显著放大 LLM 的男性刻板偏见。