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本文介绍了迭代张量网络变换（Iterative Tensor Network Transformations, ITNTs），这是一种全新的框架，它能够实现直接在压缩的张量链（tensor train）数据上进行非线性函数的有效逐元素评估，从而克服了以往在将张量网络应用于通用数据科学和大规模优化任务时的局限性。
本文评估了在运行故障下有状态哈希签名（XMSS 和 LMS）的状态管理机制，证明了只有事务性声明策略能够防止灾难性的密钥重用，同时揭示了快照回滚保护需要外部单调锚点，且批量租约是在未修补的软件库中尽管存在显著性能惩罚的情况下，针对 LMS 唯一安全且低延迟的解决方案。
本文提出了一种基于 fr-码和有限表示群的无需训练的代数预测框架，通过将传感器数据量化为离散状态，并监测截断因子代数维度的下降，将其作为剩余使用寿命预测的确定性指标，从而追踪涡扇发动机的退化过程。
本文介绍了 XAR-Detect，这是一个可解释的代理式 RAG 框架，它利用 DeBERTa 编码器、动态威胁特征检索和自主推理，实现了对网络钓鱼和 Web 攻击的高精度、零样本检测并提供透明的解释，在无需重新训练的情况下显著超越了现有的最先进方法。
本文引入了边界阻尼波平衡传播（boundary-damped wave equilibrium propagation），这是一种物理学习架构，它将保守的内部动力学与局部边界耗散相结合，以实现有限时间内的梯度收敛、谱稳定性，并在 MNIST 等任务上保持高精度，同时维持严格的能量平衡和梯度误差界限。
AiWebArmor 是一种新颖的高吞吐量 AI 框架，它结合了基于 ModernBERT 的语义分析与通过可解释树提升分类器实现的统计特征，在生产级 Web 环境中实现了 99.92% 的多类威胁检测准确率和 0.01% 的误报率，且延迟低于一毫秒。
本文介绍了一种统一的生成式框架，该框架利用受基本交互规则支配的单一群集智能模拟，通过特定领域的映射，同时在建筑、视觉艺术、音乐和叙事领域产生多样化的输出。
本文提出了一种利用移动货币数据进行公平性约束的信用评分框架，该框架在保持高准确性的同时，显著减少了性别差异导致的审批差距和违规行为，尽管交叉性分析表明，仅靠此类约束无法完全解决影响低收入女性的复合型社会经济差异。
该论文介绍了 CheXficient，这是一个胸部 X 线基础模型，它利用表征引导的选择性数据策展，仅需传统大规模预训练方法所需的一小部分数据和计算资源，即可在多种临床任务中实现具有竞争力的性能。
本文引入了一个分布条件基准，该基准证明了针对网络入侵告警的特征归因解释，会根据特定的威胁分布和检测器特性，提高、降低或不改变告警队列的效用，从而支持将局部验证的、感知解释的重排序作为仅基于评分排序的一种补充策略。