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研究论文，
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本文提出了一种协变三夸克轻前沿模型计算，用于求解 重子的归一化双变量纵向分布，推导出了一个对称的价夸克波函数，该函数在不依赖于初等双夸克近似的情况下，量化了重-轻动量分配以及内部轻夸克相关性。
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查看今日全部 →Extending Layered Attestation into ARM Application Run-Times
本文提出了 ARA，一种基于 ARM 的应用运行时锚点（application-runtime anchor），它通过利用权限叠加扩展（Permission Overlay Extensions）来创建一个用于运行时完整性验证和密钥保护的受保护且经过证明的域，从而将硬件支持的度量从加载时扩展到执行时，并保持极低的性能开销。
TwinPrune: Density-Aware Two-Phase Token Pruning for Vision-Language Models
TwinPrune 引入了一种统一的密度感知两阶段 Token 修剪框架，该框架在预填充阶段采用二分合并（bipartite merge），在解码阶段采用 KV 驱逐（KV eviction），在多种视觉语言模型中实现了卓越的效率与准确度权衡，同时强调了进行全流程基准测试以妥善评估解码阶段压缩的紧迫性。
Meaningful Moments: A Corpus of VLM-Derived Temporal Importance Labels for Video Action Recognition
本文介绍了“Meanful Moments”，这是一个大规模的、由视觉语言模型（VLM）衍生的时序重要性标签语料库，涵盖了三大主流数据集中的近 50 万个视频，并证明了基于这些标签进行片段选择，相比于均匀采样或基于填充内容的筛选，能显著提升视频动作识别的性能。
Evaluating the Semantic-to-Geometric Gap in Adversarial Defenses Against Vision-Language Model-Based Plagiarism
本文研究了在学术剽窃背景下，视觉语言模型对启发式对抗性图像变换的脆弱性，并证明了虽然此类扰动可以作为一种短期防御手段来降低模型性能，但长期的评估安全性最终仍需要评估方法的根本性重新设计。
Apple Neural Engine: Architecture, Programming, and Performance
本文通过对苹果神经网络引擎（ANE）跨多个芯片世代的全面逆向工程，详细阐述了其架构、软件栈及性能特征，并利用直接的用户空间访问与反编译技术，在缺乏官方文档的情况下，为设备端研究提供了基础性的资源。