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本研究表明，尽管与基于词法的方法相比，基于视觉的页面检索显著提高了文档视觉问答中的证据选择和下游回答质量，但由于即使在提供正确页面的情况下仍存在生成答案的局限性，性能差距依然显著，且混合融合相较于仅使用强大的视觉检索器并无额外收益。
AgentCare-Guard 是一个受能力约束的参考监视器，通过验证工作负载身份、将审批与特定有效载荷及上下文进行绑定，并确保原子化执行，从而保障智能体 FHIR 事务的安全，并在现有模型失败的合成评估中实现了对授权边界攻击的 100% 防御。
本文提出了一种多智能体临床决策支持系统，该系统利用 MIMIC-IV 数据和大型语言模型，通过六个智能体的编排工作流，实现实时患者相似性检索并生成具有时间感知能力的临床分析。
SynNat-BERT 是一个可解释的双模态自监督框架，它利用来自合成和天然产物空间的 170 万个未标记分子，实现了稳健的血脑屏障渗透性预测，并成功识别出新型渗透性支架，在准确性和泛化能力方面均优于现有基准模型。
本文提出并评估了一种用于动态雾-边缘计算中截止日期感知任务分配的可解释数字孪生安全调度框架，证明了轻量级分析数字孪生在性能上能与手工设计的启发式算法相媲美，且显著优于基于价值的深度强化学习基准方法，同时提供了鲁棒的安全保障和预测性诊断。
本文提出了一种针对异构数据中心的双边博弈论框架，该框架通过对负载相关计算效率和拒绝惩罚进行建模，共同优化任务迁移与接受决策，从而实现比现有静态或单边方法更高的系统效用和能源效率。
本文提出了 SOC2I，这是一个由人工智能驱动的框架，通过整合实时异常检测、风险量化和自主缓解机制，将安全运营中心（SOC）的能力适配于无人驾驶飞行器（UAV），旨在弥合传统网络防御与空中信息物理安全之间的差距。
执行治理人工智能（EGA）V9 是一个确定性运行时框架，它通过结合回放一致性、溯源验证以及失效封闭式遏制，在不增加语言模型开销的情况下，实现对执行偏差的 100% 检测且零误报或漏报，从而实现可信的自主工作流，同时透明地承认在事后限制和副作用保证方面的特定局限性。
本文介绍了 Freeze-to-Confirm (F2C)，这是一种针对有状态流式开放词汇分割的恢复策略，该策略通过暂时停止自适应以确认持续性风险，随后恢复模型状态，从而在保持低延迟的同时，显著提升了在多个基准测试中的性能。
该论文提出了 CTDG-IDS，这是一个连续时间动态图表示学习框架，它通过整合记忆更新、超图构建和动态图注意力机制，通过捕捉演化的拓扑结构和时间交互，来有效地检测网络入侵。