CRISP: Characterizing Relative Impact of Scholarly Publications
本文提出了 CRISP 方法，通过利用大语言模型对引用文献进行联合排序并结合多数投票机制来缓解位置偏差，从而在准确性、效率和成本效益上均超越了现有最先进方法，实现了更可靠的学术引用影响力评估。
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A Firefly Algorithm for Mixed-Variable Optimization Based on Hybrid Distance Modeling
本文提出了一种基于混合距离建模的改进萤火虫算法（FAmv），通过统一连续与离散变量的距离吸引力机制，有效解决了混合变量优化问题，并在基准测试与工程设计应用中展现出优于现有算法的性能与鲁棒性。
PhyDCM: A Reproducible Open-Source Framework for AI-Assisted Brain Tumor Classification from Multi-Sequence MRI
本文介绍了 PhyDCM，这是一个基于 MedViT 架构、具备标准化 DICOM 处理与交互式可视化界面的开源框架，旨在通过模块化设计解决脑肿瘤多序列 MRI 自动分类中的可复现性问题，并在多个数据集上实现了超过 93% 的分类准确率。
HASS: Hierarchical Simulation of Logopenic Aphasic Speech for Scalable PPA Detection
该论文提出了一种名为 HASS 的基于临床依据的层级模拟框架，通过系统模拟 logopenic 失语症（lvPPA）在语义、音韵及时间维度上的缺陷，解决了因临床数据稀缺而导致的原发性进行性失语症（PPA）检测模型训练难题，并显著提升了检测模型的准确性与泛化能力。
Robust Batch-Level Query Routing for Large Language Models under Cost and Capacity Constraints
该论文提出了一种在成本和资源约束下面向大语言模型的鲁棒批量级查询路由框架，通过联合优化模型分配、引入不确定性感知机制及离线实例分配策略，在严格限制成本与 GPU 资源的同时显著提升了模型准确率与吞吐量。
Explaining, Verifying, and Aligning Semantic Hierarchies in Vision-Language Model Embeddings
该论文提出了一种后处理框架，通过聚类提取、基于人类本体验证以及利用UMAP进行本体引导的对齐，系统性地解释了视觉 - 语言模型嵌入空间中的语义层级结构，揭示了图像与文本编码器在判别力与本体合理性之间的权衡，并提供了提升语义对齐的实用方法。
DSO: Dual-Scale Neural Operators for Stable Long-term Fluid Dynamics Forecasting
本文提出了双尺度神经算子（DSO），通过解耦局部细节提取与全局趋势聚合的机制，有效解决了现有神经算子在流体动力学长时预测中面临的局部模糊与全局漂移问题，显著提升了预测精度与长期稳定性。
Sparse-by-Design Cross-Modality Prediction: L0-Gated Representations for Reliable and Efficient Learning
该论文提出了 L0GM 框架，这是一种模态无关的 L0 门控表示学习机制，通过为图、文本和表格等不同模态的特征嵌入统一施加硬连续随机门控，实现了端到端可训练的稀疏化，从而在保持或提升预测精度的同时显著提高了效率并改善了概率校准可靠性。
The Language of Touch: Translating Vibrations into Text with Dual-Branch Learning
本文提出了首个振动触觉描述生成方法 ViPAC，通过双分支策略解耦并融合信号的周期与非周期特征，并构建了首个振动触觉 - 文本配对数据集 LMT108-CAP，显著提升了振动信号到自然语言描述的语义对齐能力。
GroupRAG: Cognitively Inspired Group-Aware Retrieval and Reasoning via Knowledge-Driven Problem Structuring
该论文提出了受认知科学启发的 GroupRAG 框架，通过知识驱动的关键点分组来识别问题的潜在结构并实现多视角检索与推理，从而在 MedQA 等任务上显著优于传统的 RAG 和思维链基线模型。