Towards Viewpoint-centric Artifact-based Regulatory Requirements Engineering for Compliance by Design
本文旨在报告并寻求关于“监管需求工程工件模型（AM4RRE）”的反馈，该模型旨在解决当前合规设计实践中缺乏系统性整合、跨视角协调困难及法律知识密集型等挑战，从而推动将监管要求无缝融入软件工程生命周期以实现“合规即设计”。
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3496 篇论文
SurgFed: Language-guided Multi-Task Federated Learning for Surgical Video Understanding
本文提出了 SurgFed 框架，通过语言引导的通道选择（LCS）和语言引导的超聚合（LHA）机制，有效解决了机器人辅助微创手术中因组织多样性和任务多样性导致的联邦学习适应性与聚合难题，显著提升了跨手术类型场景下的分割与深度估计性能。
EmbC-Test: How to Speed Up Embedded Software Testing Using LLMs and RAG
该论文提出了一种结合检索增强生成（RAG）与大语言模型的嵌入式 C 软件测试自动化方案，通过利用项目特定工件减少幻觉，在工业评估中实现了 100% 的语法正确率和 85% 的运行时验证通过率，有望将测试时间缩短 66% 并达到每小时生成 270 个测试的效率。
Avoiding Big Integers: Parallel Multimodular Algebraic Verification of Arithmetic Circuits
该论文提出了一种基于多项式推理的混合代数验证技术，通过并行多模运算避免大整数计算，显著提升了算术电路字级验证的效率。
Context-Nav: Context-Driven Exploration and Viewpoint-Aware 3D Spatial Reasoning for Instance Navigation
本文提出了 Context-Nav 方法，通过将长文本描述转化为引导探索的全局先验，并结合视点感知的 3D 空间推理来验证候选目标，从而在无任务特定训练的情况下实现了实例导航的先进性能。
Probing the Reliability of Driving VLMs: From Inconsistent Responses to Grounded Temporal Reasoning
该论文通过引入新基准 FutureVQA 和一种无需时序标签的自监督思维链微调方法，揭示了驾驶视觉语言模型在响应一致性和时序推理方面的可靠性缺陷，并证明了强视觉理解并不等同于有效的未来场景推理能力。
Beyond Short-Horizon: VQ-Memory for Robust Long-Horizon Manipulation in Non-Markovian Simulation Benchmarks
该论文提出了基于 LLM 的 RuleSafe 基准测试以评估长程非马尔可夫操作任务，并设计了结合 VQ-VAE 的 VQ-Memory 模块，通过离散潜变量编码历史状态，显著提升了现有视觉 - 语言 - 动作模型在复杂长程操作中的规划能力、泛化性及计算效率。
RESBev: Making BEV Perception More Robust
本文提出了名为 RESBev 的即插即用方法，通过构建潜在世界模型预测时空关联以重构受损特征，从而显著提升了现有鸟瞰图（BEV）感知模型在自然干扰和对抗攻击下的鲁棒性。
DCAU-Net: Differential Cross Attention and Channel-Spatial Feature Fusion for Medical Image Segmentation
本文提出了 DCAU-Net，一种通过引入差分交叉注意力机制（DCA）以降低计算复杂度并增强判别结构聚焦，以及采用通道 - 空间特征融合（CSFF）策略来自适应整合语义与细节信息的新型医学图像分割框架，从而在保持高精度的同时提升了模型的鲁棒性。
Dynamic Multimodal Expression Generation for LLM-Driven Pedagogical Agents: From User Experience Perspective
该研究提出了一种由大语言模型驱动的动态多模态表达生成方法，通过构建语义敏感提示实现教学指令与语音手势的协同，显著提升了虚拟现实中教学代理的拟人感、社会临场感及学习者的参与度与学习效果。
Towards Unified Multimodal Interleaved Generation via Group Relative Policy Optimization
该论文提出了一种基于组相对策略优化（GRPO）的强化学习后训练策略，通过混合奖励机制和过程级奖励，使现有统一多模态模型无需大规模交错数据即可显著提升视觉故事叙述等复杂交错生成任务的质量与连贯性。
Memory-Guided View Refinement for Dynamic Human-in-the-loop EQA
本文针对动态人机交互场景下的具身问答挑战，提出了包含动态与静态子集的新数据集 DynHiL-EQA，并设计了无需训练的 DIVRR 框架，通过相关性引导的视图细化与选择性记忆机制，有效解决了遮挡歧义并实现了高效推理。
NS-VLA: Towards Neuro-Symbolic Vision-Language-Action Models
该论文提出了一种名为 NS-VLA 的新型神经符号视觉 - 语言 - 动作框架，通过结合符号编码器、符号求解器和在线强化学习，有效解决了现有模型在数据效率、可复用原语学习以及探索能力方面的局限，并在机器人操作任务中展现出卓越的少样本训练、抗干扰及零样本泛化性能。
Compartmentalization-Aware Automated Program Repair
本文提出了一种专为解决跨隔离区接口漏洞而设计的自动化程序修复框架，该框架通过结合专用模糊测试、弥补大语言模型隔离区感知不足的补丁生成技术以及补丁验证机制，有效提升了修复此类安全漏洞的自动化水平。
A comprehensive study of time-of-flight non-line-of-sight imaging
该论文通过建立统一的正向模型与硬件实验框架，对多种飞行时间非视域成像方法进行了系统性对比研究，揭示了现有方法在空间分辨率、可见性及噪声敏感性方面的共性局限与差异，旨在为未来该领域的客观评估提供基准参考。
Enabling Multi-Client Authorization in Dynamic SSE
本文提出了名为 MASSE 的动态多客户端可搜索对称加密方案，该方案通过引入属性基访问控制扩展了 OXT 框架，在无需重加密数据库或进行大量交互的情况下，实现了支持细粒度授权、动态更新与撤销、且具备前后向隐私保护的高效安全搜索。
GeoSolver: Scaling Test-Time Reasoning in Remote Sensing with Fine-Grained Process Supervision
本文提出了 GeoSolver 框架，通过构建基于熵引导蒙特卡洛树搜索的大规模细粒度过程监督数据集 Geo-PRM-2M 及相应的过程奖励模型 GeoPRM，结合过程感知的树结构 GRPO 强化学习算法，有效解决了遥感视觉语言模型在复杂推理中的视觉忠实性瓶颈，实现了具有状态最先进性能的测试时推理扩展。
On the Cost of Evolving Task Specialization in Multi-Robot Systems
该研究通过在有限评估预算下对多机器人觅食场景的进化优化表明，尽管通用行为控制器能被成功优化，但任务专用控制器因协作效率低下而表现更差，从而证明在资源受限条件下任务专业化并不必然提升系统效率。
Trajectory Optimization for Self-Wrap-Aware Cable-Towed Planar Object Manipulation under Implicit Tension Constraints
该论文提出了一种将自缠绕感知与隐式张力约束相结合的电缆牵引平面物体轨迹优化方法，通过构建包含三种松弛模式的优化框架，利用隐式模式松弛（IMR）在状态演化中主动利用自缠绕产生的力矩通道，从而避免了传统显式路由决策导致的保守解问题。
No Cliques Allowed: The Next Step Towards BDD/FC Conjecture
该论文通过证明由有界推导深度规则集生成的通用模型若包含任意大的竞赛图则必然蕴含自环查询，从而排除了此类结构作为“有界推导深度蕴含有限可控性”猜想反例的可能性，为该猜想的研究迈出了重要一步。