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Governing AI Data-Centre Resources Before Consumption: The ZERO Framework
本文介绍了 ZERO 框架，这是一种运营治理模型，它通过在工作负载执行前强制执行多资源可容许性约束，将 AI 数据中心的可持续性决策向游上游转移，从而优先考虑整体资源可用性而非事后效率指标。
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2358 篇论文
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Development of a Rapid Assessment Method for Responsible Use of Generative AI in Scientific Research: Application to the Ugandan Research Context
本文介绍了 RAM-GenAI，这是一种实用的快速评估方法，旨在通过关注透明度、验证、数据责任、人类监督和可复现性这五个关键领域，来评估在像乌干达这样的中低收入背景下科学研究中负责任的生成式人工智能的使用情况。
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Detection of the Malicious URL Using the Language Models
本文提出利用语言模型（特别是 BERT）来捕捉恶意 URL 中短语的语义含义，从而在多分类准确率上实现了显著提升，达到 99.7%，相比之下，传统方法仅依赖于词法和统计特征。
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AI-Assisted Style-Specific Martial Arts Pose Assessment and Training Guidance: A Formalized Closed-Loop Framework with Computational Validation
本研究提出了一种基于设计科学研究（DSR）并利用特定风格层次分析法（AHP）派生权重的形式化闭环框架，旨在克服人工智能辅助武术训练中统一评估的局限性，从而实现实时姿态评估，并通过针对五种不同中国武术风格的知识驱动型纠偏反馈，显著减少动作偏差。
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AURA: Blockchain-Enabled Privacy-Preserving Edge Computing via Zero-Knowledge Proof Aggregation
AURA 是一个边缘辅助的 ZK-Rollup 框架，它通过将繁重的密码学计算卸载到边缘节点，并利用一种新颖的二叉树聚合协议，将 64 个设备级证明压缩为单个低成本且高能效的链上验证，从而实现保护隐私的物联网交易。
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A Comprehensive Evaluation of Distributional Shift and Concept Drift Across Preprocessing Configurations, Domain Adaptation, and Representation Learning in GDM Prediction
本研究表明，尽管对多种预处理策略、经典机器学习模型、领域自适应技术以及对比深度学习框架进行了广泛的实验，但在基于单一群体队列训练的妊娠期糖尿病（GDM）预测模型，由于条件关系 存在严重的概念漂移，在跨临床场景应用时普遍失效，且仅当训练数据同时包含源群体和目标群体时，其性能才能得以恢复。
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When the Device Decides: Calibration-Conditioned Suitability Estimation for Hybrid QAOA–Classical Max-Cut Pipelines
本文通过校准条件噪声模型表明，在所有测试的 Max-Cut 实例和 IBM 设备代际中，深度为 1 的 QAOA 均普遍劣于经典的贪婪启发式算法，同时确立了设备适用性可从图拓扑结构进行预测，但在同一代次的健康芯片个体之间则无法区分，从而完善了 QSE 框架，使其优先考虑基于代际层面的硬件选择而非针对单个设备的优化。
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MetaFiLM-HTR: Writer-Adaptive Meta-Learning with FiLM Conditioning for Historical and Multilingual Handwritten Text Recognition
本文提出了 MetaFiLM-HTR，一种结合了 FOMAML 与 FiLM 条件化以及显式梯度路由的写作者自适应元学习框架，旨在通过优化的架构和自监督辅助任务，实现针对历史及多语言手写文本识别的快速测试时自适应，并在多种数据集上显著降低了字符错误率。
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r2py: AI-Assisted Conversion of R Statistical Packages to Python
本文介绍了 r2py，这是一个由人类监督的 AI 智能体框架，它通过编排一个多阶段的转换与严格验证过程，将 R 统计软件包转换为原生 Python 库，同时保留编译代码并确保其相对于原始实现的数值正确性。
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Did It Happen? Counterfactual Evaluation of LLM Agent Recovery from Ambiguous Tool Outcomes
本文引入了一个反事实基准，旨在证明虽然模糊的工具超时将大语言模型智能体（LLM agent）的恢复成功率限制在 50% 的上限，但实施稳定的幂等性契约能够实现完美的恢复，而仅依赖状态信息则只能获得部分改进。