LDP-Slicing: Local Differential Privacy for Images via Randomized Bit-Plane Slicing
本文提出了 LDP-Slicing 框架，通过将图像像素分解为比特平面并结合感知混淆与隐私预算优化策略，在无需训练的情况下有效解决了本地差分隐私在图像数据上的高维效用损失问题，显著提升了下游任务的性能。
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6448 篇论文
RISCBench: Benchmarking RISC-V Orchestration Efficiency in FPGA and FPGA-Like Computing Engines
本文提出了名为 RISCBench 的基准测试套件及开放方法论，通过引入“持续瞬时吞吐量（SIT）”指标，旨在量化并评估 RISC-V 核心在 FPGA 及类 FPGA 异构计算引擎中作为编排引擎时的调度效率，以弥补传统峰值性能指标在反映系统实际持续行为方面的不足。
Converting Binary Floating-Point Numbers to Shortest Decimal Strings: An Experimental Review
本文通过跨硬件架构和数据集的实证研究，对比了多种二进制浮点数转最短十进制字符串的算法，发现 Schubfach 和 Dragonbox 等现代技术在速度上比传统 Dragon4 快十倍，但现有实现（包括标准库）往往无法始终生成最短字符串且指令数远高于最优方案，从而为未来优化指明了方向。
AI-Powered Multi-Stakeholder Ecosystems for Global Development: A Design Research Study on the GSI D-Hub Proof-of-Concept Platform
本文通过设计科学研究，展示了全球解决方案倡议（GSI）D-Hub 平台如何利用可解释人工智能整合多源数据，有效解决多方协作中的信息不对称问题，从而构建了一个透明、可信且可扩展的全球发展生态系统。
Evaluating AI-Enabled deception vulnerability amongst Sub-Saharan-Africa migrants
该研究通过混合结构方程模型与多元线性回归分析，发现针对撒哈拉以南非洲移民的 AI 诈骗脆弱性主要受既往被 targeting 经历的影响，而 AI 内容识别能力及高验证行为则是显著的防护因素。
Building the ethical AI framework of the future: from philosophy to practice
该论文提出了一种将伦理原则转化为可执行控制机制的“伦理设计”架构，通过在每个 AI 生命周期阶段实施包含性能、合规及可持续性指标的“三重门”机制，填补了现有治理框架在端到端操作控制方面的空白，从而为构建可验证、可落地的未来 AI 伦理治理体系提供了实践基础。
Causal Analysis of Author Demographics in Academic Peer Review
该研究利用因果推断方法分析发现，作者种族、性别及所属机构所在地（特别是全球南方）对论文录用排名存在显著的负面因果影响，凸显了在传统及人工智能辅助的同行评审中实施公平性干预的紧迫性。
Performance Comparison of IBN orchestration using LLM and SLMs
该论文提出了一种利用状态分层多智能体架构结合大语言模型与小语言模型（SLMs）的 5G/6G 意图驱动网络编排新框架，实验表明两者在翻译精度上表现相当，但 SLMs 能将编排生命周期整体完成速度提升 20%。
ObjChangeVR: Object State Change Reasoning from Continuous Egocentric Views in VR Environments
针对虚拟现实环境中缺乏直接交互线索的背景物体状态变化检测难题，该论文提出了专用的 ObjChangeVR 数据集，并设计了结合视点感知、时序检索与跨视角推理的 ObjChangeVR 框架，显著提升了多模态大模型在此类任务上的表现。
Margin-Consistent Deep Subtyping of Invasive Lung Adenocarcinoma via Perturbation Fidelity in Whole-Slide Image Analysis
该论文提出了一种基于扰动保真度（Perturbation Fidelity）的边际一致性框架，通过结合注意力加权聚合与边际感知训练，显著提升了侵入性肺腺癌全切片图像亚型分类在真实世界扰动下的鲁棒性与跨机构泛化能力。
PaLMR: Towards Faithful Visual Reasoning via Multimodal Process Alignment
该论文提出了 PaLMR 框架，通过构建感知对齐的数据层与过程对齐的优化层，解决了多模态大模型在强化学习中因过度关注最终答案而容忍推理过程幻觉的问题，从而显著提升了视觉推理的忠实度与可靠性。
Digital Twin-Enabled Mobility-Aware Cooperative Caching in Vehicular Edge Computing
该论文提出了一种名为 DAPR 的框架，通过结合数字孪生、异步联邦学习、GRU-VAE 预测模型和深度强化学习，优化了车联网边缘计算中的客户端选择与内容预测，从而显著提升了缓存命中率并降低了传输延迟。
A Parameter-efficient Convolutional Approach for Weed Detection in Multispectral Aerial Imagery
本文提出了一种名为 FCBNet 的参数高效卷积模型，通过采用冻结的 ConvNeXt 骨干网络、特征校正模块（FCB）及轻量级解码器，在多种光谱模态下实现了超过 85% 的 mIoU 高精度杂草分割，同时显著降低了训练时间和参数量。
GameVerse: Can Vision-Language Models Learn from Video-based Reflection?
本文提出了 GameVerse 基准，通过引入“反思并重试”的范式，证明视觉语言模型能够像人类一样从视频反馈（包括失败轨迹和专家教程）中学习并优化游戏策略。
ASMIL: Attention-Stabilized Multiple Instance Learning for Whole Slide Imaging
该论文针对注意力机制在基于实例的学习（MIL）中存在的动态不稳定、过拟合及注意力过度集中三大问题，提出了一种引入锚点模型、归一化 Sigmoid 函数及 Token 随机丢弃的 ASMIL 统一框架，显著提升了全切片图像（WSI）诊断的性能。
Science Literacy: Generative AI as Enabler of Coherence in the Teaching, Learning, and Assessment of Scientific Knowledge and Reasoning
该论文探讨了生成式人工智能在 K-16+ 教育阶段提升科学素养的潜力与挑战，论证了通过构建协调教学、学习与评估的 AI 架构来应对科学素养教育难题的必要性，并展望了相关研发需求及该模式在其他学科领域的推广前景。
Graph-of-Mark: Promote Spatial Reasoning in Multimodal Language Models with Graph-Based Visual Prompting
本文提出了 Graph-of-Mark (GoM)，一种通过在输入图像上叠加场景图来促进空间推理的免训练像素级视觉提示技术，实验表明该方法能显著提升多模态大模型在零样本场景下对物体位置和相对方向的理解能力。
Accelerating Video Generation Inference with Sequential-Parallel 3D Positional Encoding Using a Global Time Index
该论文提出了一种基于全局时间索引的序列并行 3D 位置编码方案（Causal-RoPE SP），通过系统级推理优化（如算子融合与预计算）解决了 DiT 视频生成模型在长视频合成中的显存爆炸与高延迟瓶颈，在八卡 A800 集群上实现了亚秒级首帧延迟和近实时推理速度。
Better Eyes, Better Thoughts: Why Vision Chain-of-Thought Fails in Medicine
该论文指出思维链（CoT）在医学视觉问答任务中常因感知瓶颈而表现不如直接回答，并提出了无需训练的感知锚定与描述接地两种干预方法，有效提升了视觉大模型的准确性并逆转了性能劣势。
SJD-PV: Speculative Jacobi Decoding with Phrase Verification for Autoregressive Image Generation
本文提出了一种名为 SJD-PV 的训练-free 加速框架，通过分析训练语料中的 token 共现统计规律构建语义连贯的视觉短语，并利用短语级联合验证机制替代传统的独立 token 验证，从而在保持图像生成质量的同时显著降低了自回归图像模型的推理延迟。