effect in rotating hydrodynamic convection
该研究通过数值模拟发现，快速旋转下的热罗斯贝波会导致径向角动量向外传输，从而揭示了当前平均场理论与三维模拟及太阳观测之间关于湍流假设和角动量输运机制的显著矛盾。
Wed, 11 Ma
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-corrected Tachyon Scalar Field Inflation, the ACT Data, and Phantom Transition
本文提出了一种结合修正项与重标度爱因斯坦 - 希尔伯特项的逆平方幂律快子标量场暴胀模型，证明了该框架不仅能实现单标量场理论中通常不可能的幻影分界线穿越，还能在暴胀期间引力强于爱因斯坦引力的条件下与 ACT 观测数据相吻合。
16 new quasars at the end of the reionization unveiled by self-supervised learning
该研究利用自监督学习结合光谱能量分布拟合，在 DESI Legacy Survey DR10 数据中成功识别并光谱确认了 16 个位于再电离时期末端的明亮类星体，其中部分目标被传统方法遗漏，展示了该方法在发现高红移稀有天体方面的强大潜力。
A Modified Conveyor Belt Model: Implications for Surface Density Thresholds for Massive Star Formation
该研究利用改进的传送带模型合成星团核心，发现标准表面密度阈值可能将早期演化阶段的高质量原恒星团误分类，并指出决定恒星形成区域质量等级的关键因素是进入该区域的物质总量，因此早期演化阶段的环境观测至关重要。
A Multi-Level Parallel Pipeline for SPHERE-3 Detector Simulation: From EAS Generation to Image Approximation
本文介绍了一种面向 SPHERE-3 探测器模拟的多级并行流水线，通过利用事件处理的天然原子性，在无需锁机制的情况下实现了从 CORSIKA 簇射生成、Geant4 光射线追踪到图像拟合的全流程线性扩展加速。
A Robust Geometric Distortion Solution for Main Survey Camera of CSST
本文提出了一种名为 WPDC-2P 的加权多项式畸变校正方法，通过结合距离加权拟合与残差查找表，显著提升了中国空间站巡天望远镜（CSST）主巡天相机在极端几何畸变及密集星场下的天体测量精度，并已成功集成至数据处理流程中。
A second visit to Eps Ind Ab with JWST: new photometry confirms ammonia and suggests thick clouds in the exoplanet atmosphere of the closest super-Jupiter
利用詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）对邻近超级木星ε Ind Ab 的新观测证实了大气中氨的存在，并表明其较浅的氨特征及近红外辐射减弱最可能是由厚层水冰云所致，这一发现有助于解释冷巨行星普遍比模型预测更暗的现象。
Accretion Disk Evolution in GX 339-4 Across Spectral States Using NuSTAR, NICER, and Insight-HXMT Observations
该研究利用 NuSTAR、NICER 和 Insight-HXMT 对 GX 339-4 的联合观测，通过引入额外的暖康普顿化成分，解决了硬态下吸积盘归一化异常偏低的问题，证实了硬态存在“热冕 + 暖冕”的双冕几何结构，从而为吸积盘截断模型提供了更物理自洽的解释。
Accretion Geometry of Black Hole X-ray Binaries: Insights from X-ray Observations
这篇综述总结了利用 X 射线观测技术测量黑洞 X 射线双星吸积几何的方法、当前认知及未解之谜，特别指出明亮硬态下吸积盘可延伸至最内稳定圆轨道，并探讨了盘 - 冕 - 喷流之间的关联。
Accurate spectroscopic redshift estimation using non-negative matrix factorization: application to MUSE spectra
本文提出了一种基于非负矩阵分解的数据驱动方法，通过构建星系光谱的静止帧表示并最小化重构误差来准确估算红移，在 MUSE 光谱数据上取得了 93.7% 的成功率，并有效实现了真实与虚假源分离及混叠源检测。
Analysis of Tidal Perturbations Due to Asymmetric Response of LARES 2 and LAGEOS
本研究基于 Kaula 摄动理论和拉格朗日行星方程，结合频率依赖的爱数，定量分析了 LARES 2 和 LAGEOS 卫星轨道节点与倾角上由地球潮汐引起的不对称摄动，通过轨道重叠差均方根确定了显著潮汐项的筛选阈值，并揭示了大量次要潮汐项的相干叠加效应不可忽略，从而为高精度卫星轨道动力学及验证 Lense-Thirring 效应等基础物理研究提供了精确的潮汐摄动参数与方法论参考。
Atmospheric Collapse and Habitability on Tidally-Locked Exoplanets
这项研究利用三维全球气候模型发现，在潮汐锁定行星上，大气中二氧化碳的凝结坍塌虽然削弱了温室效应，但同时也减少了向夜侧的热量输送，从而反直觉地有助于维持昼侧地表液态水的存在。
Beyond Fermi-II: Intermittent Particle Acceleration by Relativistic Turbulence in Astrophysical Plasmas
该论文提出了一种名为 STRIPE 的新型蒙特卡洛框架，通过模拟相对论性湍流中的间歇性粒子加速机制，成功解释了 LHAASO 观测到的微类星体中从 TeV 到 PeV 能段的硬 射线谱特征，揭示了传统费米加速模型未能涵盖的非线性加速效应。
Binary Black Hole inspirals cannot hide their eccentricity
该论文提出了一种基于时频域有效啁啾质量模型和贝叶斯采样的快速唯象方法，通过构建多谐波能量似然函数及利用谐波能量比，能够在 5 分钟内对双黑洞并合系统的轨道偏心率进行精度约为 0.2 的快速约束。
Black Hole Properties of Type-1 Active Galactic Nuclei in the North Ecliptic Pole Wide Field: I. Mid-infrared Sources with Optical Counterparts
该研究利用北黄极宽视场（NEP-Wide）中同时具备光学与中红外数据的 861 个 I 型活动星系核，通过光谱能量分布和谱线拟合，在有效消除尘埃消光影响的情况下，成功推导了其中约 450 个天体的黑洞质量、光度及爱丁顿比等关键物理参数，并发现该区域约 34% 的 I 型活动星系核存在尘埃遮蔽现象。
Characterizing the 3D evolution of two successive CMEs heading for Mercury
该研究利用多视角观测和修正圆锥模型，分析了2022年4月15日源自同一活动区并朝向水星传播的两个连续日冕物质抛射（CME）的三维几何结构与早期运动学特征，为预测未来CME对水星及其他行星的影响提供了重要依据。
Characterizing the Instrumental Profile of LAMOST
本文构建了一种基于 The Payne 神经网络的模型来精确表征 LAMOST 望远镜的光谱仪器轮廓，并将该模型应用于恒星视向速度测量，成功将测量离散度降低了约 3 km/s，从而显著提升了通过视向速度变化搜寻长周期双星的能力。
Comprehensive neutrino light curves and spectra: from pre-supernova evolution to early supernova phase
该研究首次系统性地分析了 10 至 40 倍太阳质量恒星从晚期演化到早期超新星爆发阶段的连续中微子发射，揭示了中微子光度与谱特征与恒星致密性参数及碳氧核心质量之间的强相关性，并证实了这些特征在探测条件下仍可用于约束恒星内部结构。
Constraints on Neutrino Mass with Void Weak Lensing Effect
该研究利用宇宙学模拟和射线追踪技术，证实了空洞弱引力透镜效应（空洞 - 剪切互相关）能够独立且线性地约束中微子总质量，在理想条件下误差可达 0.096 eV，展示了其作为未来星系巡天中微子质量探测的重要潜力。
Correcting Ionospheric Faraday Rotation for the VLA and MeerKAT
该研究利用月球观测数据评估了 VLA 和 MeerKAT 望远镜的电离层法拉第旋转修正精度，发现传统薄壳模型会显著高估旋转量，而基于邻近 GNSS 站原始数据的 ALBUS 软件能提供更精确的修正（误差约 0.1 rad/m²），同时该研究还利用多波段观测确定了标准偏振校准源 3C286 和 3C138 的固有电矢量位置角。
Cosmological Spacetimes with Sign-Changing Spatial Curvature and Topological Transitions
本文通过将弗里德曼 - 勒梅特 - 罗伯逊 - 沃尔克（FLRW）度规中的空间曲率推广为随时间变化的函数，构建了允许拓扑转变且满足整体双曲性的新时空几何，从而为解决标准模型中宇宙初始能量无限的问题提供了理论可能。
CubeSats Reach the Millisecond X-Ray Domain: Crab Pulsar Timing with SpIRIT/HERMES
搭载于 SpIRIT 立方星上的 HERMES 仪器利用其独特的宽能段和高时间分辨率，成功在毫秒尺度上探测到了蟹状脉冲星的双峰脉冲轮廓，证明了小型卫星在毫秒级高能天体物理观测领域的卓越潜力。
Data reduction method for OPTICAM multiband time series of transiting exoplanets
本文提出了一种针对 OAN-SPM 台站 OPTICAM 仪器热像素问题的数据预处理方法，通过采用 3×3 中值滤波器有效降低光曲线中的离散度和红噪声，并构建了结合 Python 模块与 AstroImageJ 的完整数据处理流程以优化凌星行星观测。
Deep Learning Search for Gravitational Waves from Compact Binary Coalescence
该论文提出了一种结合匹配滤波概念与卷积神经网络的混合方法，能够在不依赖传统检验的情况下，以比标准匹配滤波更低的计算成本实现相当的高灵敏度探测，从而为应对下一代引力波探测器海量数据挑战提供了可持续的分析方案。
Detection and Astrometry of the Ba-Bb Subsystem in Piscium: First Dual-Field Interferometry at the CHARA Array
该论文报告了 CHARA 阵列首次成功实施双场干涉观测，直接解析并确认了亮星 Piscium 中 B 分量内存在一个由两颗近等质量 F 型恒星组成的短周期（25 天）双星子系统（Ba-Bb），并通过结合干涉测量、VLTI 天体测量及光谱数据精确测定了其动力学质量，同时验证了该阵列在角秒级双星亚毫角秒级天体测量方面的新能力。
Detection of afterglow emission up to 100 GeV through a stacking analysis of gamma-ray bursts
该研究利用费米卫星对 330 个伽马射线暴进行堆叠分析，首次探测到高达 100 GeV 的余辉辐射，并发现虽然强样本符合标准同步辐射及自康普顿模型，但弱样本的辐射特征无法被该框架解释，从而首次揭示了 GeV 波段可能存在能量注入效应。
Discovery of a compact hierarchical triple main-sequence star system while searching for binary stars with compact objects
该研究通过结合 Gaia 数据、多轮光谱观测及 TESS 光变曲线分析，发现并确认了一个名为 G1010 的紧凑层级三合星系统，纠正了此前关于其伴星为致密天体的推测，揭示了其真实结构为一个主星加内层食双星。
Do the Amati and Yonetoku Relations Evolve with Redshift for Swift GRBs?
该研究基于 241 个 Swift 长暴样本，通过红射分箱和分组对比两种方法，证实了 Amati 和 Yonetoku 关系在红移演化上具有稳健性，且在高红移区间表现出更优的拟合效果，表明其作为高红移宇宙学探针的潜力。
Dual Cutler-Vallisneri Corrections: Mitigating PSD Drift in Zero-Latency Gravitational-Wave Searches
该论文提出了一种推广的 Cutler-Vallisneri 微扰框架，通过推导解析修正项来消除零延迟引力波搜索中因最小相位白化引起的功率谱密度漂移误差，从而显著降低了时间、相位及信噪比偏差，确保了早期预警系统的探测灵敏度与定位精度。
Dynamics of thin accretion disks and accretion around a charged-PFDM black hole
本文利用事件视界望远镜对 M87* 的观测约束了带电完美流体暗物质黑洞的参数空间，并系统研究了该背景下薄吸积盘的轨道动力学与辐射特性以及球对称稳态吸积过程，发现尽管局部辐射通量和温度较低，但该黑洞的整体辐射效率与总光度却高于史瓦西黑洞。
Electron densities and filling factors of extragalactic HII regions: NGC 2403 and NGC 628
该研究提出了一种图像分割方法来构建同质的电离氢区目录，并应用于 NGC 2403 和 NGC 628 两个星系，通过分析电子密度和填充因子揭示了其随星系性质变化的规律，为理解星际介质孔隙度及高红移观测提供了新的约束。
Empirical flare energy limits for the largest historical sunspots
该研究通过现代观测数据建立的统计关系，将最大太阳黑子群（1947 年 4 月 8 日）的磁通量外推，得出太阳理论上可产生能量达数×10³⁴尔格的超级耀斑。
Epicyclic Density Variations in the Indus Stellar Stream
该研究利用盖亚数据揭示了印度河恒星流中约 90 度的密度起伏，并通过 N 体模拟证实这些起伏主要源于恒星潮汐瓦解过程中的本轮运动，而非暗物质子晕的扰动，且观测到的峰谷形态暗示该矮星系原初可能拥有尖点状暗物质晕。
Euclid Quick Data Release (Q1) -- Characteristics and limitations of the spectroscopic measurements
本文介绍了欧几里得卫星快速数据发布（Q1）中光谱处理算法的性能评估，通过与 DESI 巡天数据对比，证实了该算法在目标红移范围内具有极高的精度和可靠性，为宇宙学分析奠定了坚实基础。
Exploring the Tension: Insights from the CatNorth 1.5-Million Quasar Candidates
本文利用高纯度的 CatNorth 150 万类星体候选体样本结合 Planck DR4 CMB 透镜数据，通过机器学习校正系统误差后测得的 值与 CMB 预测更为一致，表明当前的 张力证据有所减弱。
FEAST: a NIRSpec/MOS survey of emerging young star clusters in NGC 628
本文介绍了利用 JWST/NIRSpec 多目标光谱对邻近螺旋星系 NGC 628 中正在从母分子云中涌现的年轻星团（eYSCs）进行的 FEAST 巡天初步研究，首次证实了 JWST 能够解析这些星团及其周围介质的光谱特征，揭示了以光致电离为主导、超新星激波贡献极小的反馈机制，并展示了其在本地群之外研究恒星形成最早阶段的能力。
Far-infrared Polarization Properties of Nearby Star-forming Regions: A New Compendium of SOFIA/HAWC+ Observations
该研究利用 SOFIA/HAWC+ 的 52 组档案数据，对 26 个邻近恒星形成区的远红外偏振特性进行了综合分析，揭示了偏振谱随分辨率和柱密度的变化规律，并指出小尺度结构中的暖尘埃发射可能追踪了与大尺度银河系平面磁场解耦的不同磁场几何结构。
Fast X-ray Transients produced by Off-axis Jet-Cocoons from Long Gamma-Ray Bursts
该研究通过数值模拟长伽马暴中相对论喷流产生的侧向激波包（cocoon）演化，发现当观测角度为 10°–20°时，其冷却辐射可自然解释快 X 射线暂现源（FXTs）的高光度、软能谱及缺乏伽马射线对应体等特征，并预言了伴随的早期紫外闪光及随后持续约一天的明亮光学平台。
Forward-modelling Milky Way Cepheids: selection effects and physical priors in the Gaia-HST calibration
该研究通过构建一个同时考虑银河系几何结构、HST 巡天选择效应及物理先验的完全前向建模贝叶斯框架，利用 Gaia EDR3 视差数据对银河系造父变星进行了重新校准，证实了忽略选择效应会导致周光关系零点出现显著偏差，从而强化了本地距离阶梯对哈勃常数 的测定并巩固了哈勃张力。
Freezing of the renormalized one-loop primordial scalar power spectrum
本文利用暴胀涨落的有效场论，首次明确证明了重整化后的单圈原初曲率扰动功率谱在大于其声视界尺度上严格保持冻结。
From planetesimals to planets with N-body simulations in the giant-planet formation region
该研究利用 GPU 加速的 N 体模拟，证实了源自流体力学不稳定性的大质量星子作为种子，通过卵石吸积在 10 至 50 AU 区域高效形成多颗巨行星，且这一过程对星子初始分布位置依赖较弱，并自然导致散射盘的形成。
GRB 221009A: Observations with LST-1 of CTAO and Implications for Structured Jets in Long Gamma-Ray Bursts
该研究利用 CTAO 的 LST-1 望远镜对史上最亮伽马暴 GRB 221009A 进行了甚高能观测，在爆发后约 1.33 天探测到 4.1的伽马射线超额，并据此排除了部分预言该时刻甚高能通量过高的结构化喷流模型，为理解伽马暴喷流结构提供了新见解。
Gamma-ray Signatures of r-Process Radioactivity from the Collapse of Magnetized White Dwarfs
该研究预测了磁化白矮星吸积诱导坍缩（AIC）抛射物中-过程核素产生的伽马射线特征，指出其独特的-过程与铁峰元素谱线共存现象可将其与中子星并合区分开来，并表明未来MeV波段伽马射线望远镜有望在30 Mpc范围内探测到此类信号。
Going Wide and Deep with Roman: The z~6-9 UV luminosity function in a Roman Deep Field
该论文通过基于半解析模型的模拟研究，优化了南希·格蕾丝·罗曼太空望远镜的超深场巡天策略，建议覆盖至少两个视场并使用全部六个滤光片，以显著降低红移星系紫外光度函数的不确定性。
HAWC J0630+186 Could Not Be Powered by PSR J0630+19
利用 FAST 望远镜对 PSR J0630+19 进行的长期计时观测表明，该脉冲星年龄较大且自转能损过低，无法为 HAWC J0630+186 提供所需的甚高能辐射能量。
HI Observations of Giant Low Surface Brightness Galaxies
该研究通过对 19 个巨型低表面亮度星系（gLSBs）的氢（HI）观测及与 NIHAO 模拟的对比，发现其 HI 质量普遍偏低且光谱表现出显著不对称性，这一特征与经历过大合并的模拟星系相似，暗示 gLSBs 的超大光学盘可能源于近期的星系合并事件。
Half-year Evolution of a Decaying Solar Active Region and Peripheral Dimming Regions
该研究利用 SDO 多波段观测数据，首次系统追踪了太阳活动区 NOAA AR 12738 长达六个月的衰减过程，揭示了其外围暗区（暗环）的持续面积减小及由等离子体冷却而非单纯物质缺失导致的热力学重构特征。
Hidden Vela Supercluster Revealed by First Hybrid Redshift & Peculiar Velocity Reconstruction
该研究通过结合 CF4++ 星表中的 65,518 个星系本动速度数据与 SARAO MeerKAT 望远镜在银河系平面遮挡区（ZOA）新观测的 8,283 个红移数据（含 2,176 个高灵敏度 HI 红移），采用混合重建方法揭示了被长期遮蔽的南天 ZOA 区域存在一个质量达 3.38×10¹⁷ 太阳质量、超越拉尼亚凯亚超星系团和巨引源区域的“船帆座超星系团”。
Joint Bayesian Source and Lens Reconstruction for Multi-messenger Binary Black Holes
本文介绍了首个专为多信使引力波透镜研究设计的软件包"silmarel"的 Alpha 版本，旨在通过联合贝叶斯方法将引力波事件与电磁观测数据（如 Euclid 或哈勃望远镜数据）相结合，以实现对透镜化双黑洞系统的源与透镜重建。
Joint Diagnostics of Circumsolar Sky Brightness Using Coronagraphic Measurements and Aerosol Optical Inversions at Mauna Loa
该研究利用莫纳克亚山观测站的日冕仪测量与气溶胶光学反演数据，验证了两者在太阳周围 1.54 度范围内天空亮度的定量一致性，从而建立了基于 AERONET 数据的长期日冕观测质量评估框架，并阐明了可见光日晕增强并不必然意味着红外日冕观测条件恶劣。
Lyman- Escape through Anisotropic Media
该研究通过蒙特卡洛辐射转移模拟，揭示了莱曼光子在多孔非均匀中性气体中的逃逸机制并非优先选择最低柱密度路径，而是受通道几何、外流和尘埃等因素共同调控，从而修正了利用莱曼辐射作为电离光子逃逸及气体性质示踪剂的现有理论认知。
Mass Production of 2023 KMTNet Microlensing Planets I: Low Mass Ratio
该论文系统分析了 2023 年 KMTNet 微引力透镜数据，利用重新处理的测光资料通过 AnomalyFinder 搜索低质量比（）的行星，成功确认了三个强候选体（包括一个源星位于明亮前景星上的特殊案例 KMT-2023-BLG-0164）并排除了另外两个因解释模糊而不纳入统计样本的候选事件。
Mass regulates the emerging timescale of young star clusters
该研究利用哈勃和韦伯望远镜对四个邻近星系中数千个年轻星团的观测发现，星团质量越大，其从母体气体中显现并驱散周围物质的时间越短，这一关键发现不仅为恒星反馈模拟提供了重要约束，还揭示了大质量星团在驱动电离辐射逃逸及限制其内部行星形成时间窗口中的核心作用。
Meta-learning for cosmological emulation: Rapid adaptation to new lensing kernels
该论文提出利用模型无关元学习（MAML）算法训练宇宙学模拟器，使其仅需少量样本即可快速适应新的红移分布和透镜核，从而在宇宙学推断中显著优于传统单任务预训练或无预训练模型，更准确地复现理论后验分布。
Mock Catalogs of Strongly Lensed Gravitational Waves via A Halo Model Approach with Ground-based Detectors
该研究利用包含暗物质晕、星系及子晕的复合透镜质量模型，结合地面探测器网络模拟了未来强引力透镜引力波事件，预测了包括子晕透镜和可探测中心像在内的多种事件类型的年检测率，并公开了相关模拟星表以辅助未来的信号识别与认证。
Modern Rate-of-Decline Relations for Novae
该研究基于 Schaefer (2025) 的彗星样本，通过分析 和 下降时间数据并采用双向拟合以消除回归不对称性，确立了两者间的幂律关系，并发现 与 近似满足 的简单比例关系。
Multi-spacecraft constraints on relativistic solar energetic particle transport in the widespread 28 October 2021 event
该研究利用多航天器观测数据，通过反演建模和数值模拟揭示了 2021 年 10 月 28 日相对论性太阳高能粒子事件中，狭窄的注入区（）与显著的横向扩散共同作用导致了粒子在广阔空间范围内的广泛传播。
Numerical effects on the stripping of dark matter and stars in IllustrisTNG galaxy groups and clusters
该研究利用 IllustrisTNG 模拟的多分辨率数据，揭示了暗物质剥离对数值分辨率不敏感而恒星剥离显著依赖分辨率（分辨率每提高 8 倍，剥离时间延长约 20 亿年），并指出尽管更高分辨率能产生更致密的卫星星系，但宿主与卫星恒星质量的同步增加仍可能导致大半径处恒星晕质量相对于观测的过度预测。
ODIN: Confirmation and 3D Reconstruction of Six Massive Protoclusters at Cosmic Noon
该研究利用 ODIN 巡天的宽视场 Ly成像与 DESI 等光谱数据，确认了六个位于宇宙正午时期（和$3.1$）的大质量原星系团，重建了其三维结构，并揭示了高密度环境对星系发射线性质及早期淬灭的显著影响。
ODIN: Spectroscopic Validation of Ly-Emitting Galaxy Samples with DESI
本文利用 DESI 光谱数据验证了 ODIN 巡天在红移 z=2.4、3.1 和 4.5 处选定的莱曼α发射星系样本，确认其高置信度红移的确认率分别高达 93%、96% 和 92%，并表明窄带超量测光要求能有效剔除主要的低红移污染。
Obscured Star Formation in the Dwarf Galaxy DDO 43? A Comparative UV-IR Analysis
该研究利用 GALEX 紫外和 WISE 红外成像数据对矮不规则星系 DDO 43 进行了对比分析，发现其大部分区域存在无尘埃遮蔽的恒星形成活动，同时少数区域显示出红外辐射强而紫外辐射弱的特征，暗示可能存在局部的尘埃遮蔽恒星形成。
On the Influence of Pluto on Twotino Dynamics Through Their Mutual 4:3 Mean Motion Resonance
该研究通过数值模拟证实，冥王星与海王星 2:1 共振天体（Twotinos）之间存在 4:3 平均运动共振，这一相互作用显著影响了该群体的长期轨道演化，表明在模拟柯伊伯带动力学时不应忽略冥王星的质量效应。
On the modeling and mitigation of interference fringes in polarimetric instrumentation
本文针对偏振仪器中由折射率界面干涉引起的光谱和空间条纹问题，提出了一种基于小双折射假设的近似且灵活的光学传输与反射处理方法，并通过与严格计算（如 Berreman 方法）的对比验证了其适用范围，同时提供了大量建模示例以阐明偏振条纹特性及其对光学设计参数的依赖性。
One-loop renormalization of the effective field theory of inflationary fluctuations from gravitational interactions
该论文在暴胀有效场论框架下，通过维数正规化计算了引力非线性相互作用导致的单圈修正并完成了重整化，证明了在考虑反作用后，超视界尺度上的原初曲率扰动和引力波功率谱严格守恒，且标量与张量传播速度不受引力非线性辐射修正的影响。
Optical QPOs with different periodicities in CSS and ZTF light curves of the quasar 4C 50.43
该研究通过对类星体 4C 50.43 的光变曲线分析，发现 CSS 和 ZTF 数据分别揭示了 1124 天和 513 天两种不同的光学准周期振荡（QPO），并指出这些差异主要源于红噪声及观测参数（如时间覆盖、信噪比等）的影响，从而警示在具有强内禀变率的活跃星系核中应用光学 QPO 作为双黑洞系统证据时需格外谨慎。
Optical calibration systems of the Pacific Ocean Neutrino Experiment
本文介绍了太平洋中微子实验（P-ONE）光学校准系统的设计与性能表征，包括基于氮化镓技术的新型光脉冲驱动电路以及方向性和各向同性自监测校准仪器，并详细报告了其在 365-520 nm 波长范围内高达$10^{11}1.00 \pm 0.01$各向同性等级的实验与模拟验证结果。
Optimising the global detection of solar-like oscillations. Tuning the frequency range for asteroseismic detection predictions and searches
该研究通过数值模拟与 TESS 观测数据验证，发现将用于预测类太阳恒星振荡探测概率的全局信噪比频率范围从传统的 $2\Gamma_{\rm env}1.2\Gamma_{\rm env}$，可显著提高探测成功率及样本预测产量。
POLAR-II: modeling star formation history of galaxies on the 21-cm signal from Epoch of Reionization
该研究利用 Jiutian-300 模拟与 L-Galaxies 2020 模型，揭示了星系恒星形成历史（特别是恒星年龄加权年龄）的变化会显著改变再电离时期的电离与加热过程，进而影响 21 厘米信号的全局特征和功率谱。
POLISH'ing the Sky: Wide-Field and High-Dynamic Range Interferometric Image Reconstruction with Application to Strong Lens Discovery
本文通过引入分块训练拼接策略和非线性强度变换，扩展了 POLISH 深度学习框架，使其能够处理高动态范围和宽视场条件，显著提升了射电干涉成像质量，并有望在深合成阵列（DSA）巡天中将星系 - 星系强引力透镜系统的发现数量比传统 CLEAN 算法提高 10 倍。
Parallel Version of CORSIKA Code with Cherenkov Option for SPHERE-3 Project
本文介绍了为克服在 Lomonosov-2 超级计算机上模拟切伦科夫光广延大气簇射事件时因耗时过长导致任务被中断的问题，所开发的 CORSIKA 代码多线程并行版本及其效率验证。
Perturbative unitarity bounds on field-space curvature in de Sitter spacetime: purity vs scattering amplitude
该论文利用动量空间纠缠方法研究了德西特时空中的微扰幺正性，通过计算双标量模型的纯度发现，德西特时空的热性质导致场空间曲率存在一个与哈勃尺度相当的额外上界，该结果在平直时空近似得到的界限基础上进一步约束了场空间曲率。
Possible Extragalactic Origins of Five LMC Globular Clusters: Proper Motion Deviations in Gaia DR3
该研究利用盖亚 DR3 数据发现大麦哲伦云中有五个球状星团（NGC 2005、NGC 2210、NGC 1978、Hodge 3 和 Hodge 11）的自行显著偏离周围年轻恒星，表明它们可能源自东北方向矮星系的吸积或并合事件，且该相互作用可能触发了蜘蛛星云（Tarantula Nebula）的恒星形成活动。
Probing Physics Beyond the Standard Model through Combined Analyses of Next-Generation Type Ia Supernova, CMB, and BAO Surveys
该研究通过结合Vera C. Rubin天文台LSST的Ia型超新星、DESI的BAO以及下一代CMB巡天数据，利用MCMC框架预测了未来宇宙学观测对暗能量状态方程参数及中微子质量总和的约束能力，并指出LSST-Y3样本将显著提升暗能量测量精度并有望实现中微子质量的2-3σ探测。
Quantifying the Milky Way, LMC and their interaction using all-sky kinematics of outer halo stars
该研究利用 H3+SEGUE+MagE 外晕恒星的全天运动学数据，结合 3.2 万套刚性银河系 - 大麦哲伦云（LMC）模拟进行基于模拟的推断，量化了 LMC 近心点飞掠引发的银河系外晕恒星反冲运动（约 39.4 km/s），并据此精确测定了银河系与 LMC 的包络质量及晕的速度各向异性，同时指出忽略 LMC 效应会导致银河系质量估计偏高。
Radio Spectral Energy Distribution of Low- Metal Poor Extreme Starburst Galaxies: Novel insights on the escape of ionizing photons
该研究利用多频段射电观测构建了低红移贫金属极端星暴星系（xSFGs）的射电能谱分布，发现其平坦谱指数和低频谱转折特征与高热辐射占比及自由 - 自由吸收一致，并证实了莱曼连续谱逃逸分数、电离状态与射电谱指数之间的相关性。
Recalibration of Pre-SM4 STIS Echelle Throughputs
本文提出了一种基于新旧 CALSPEC 恒星大气模型连续谱比率进行简单标定的方法，成功更新了哈勃望远镜 STIS 仪器 8 种阶梯光栅模式在 SM4 维修任务前的通量响应曲线，使紫外波段的通量精度提升了 0.5% 至 2.4%。
Reconstructing Gamma Ray Burst Energy Relations with Observational H(z) data in Neural Network Framework
该研究利用观测哈勃参数数据，通过人工神经网络和贝叶斯神经网络框架对伽马射线暴进行无模型依赖校准，从而解决了循环论证问题并更稳健地约束了 Amati 关系。
Recovering the infall mass for Milky Way satellite galaxy Sextans
该研究利用定制化的 N 体模拟，结合不同银河系质量模型，重建了卫星星系 Sextans 的轨道并推断其入射质量范围为 $1.223.14\times10^9\rm\,M_\odot$，揭示了其恒星动力学受潮汐影响较小而暗物质损失主要取决于银河系质量，且结果与宇宙学模拟及丰度匹配理论一致。
Red-Giant Asteroseismology of Low-Mass Population III Stars
本文通过对低质量零金属红巨星模型的首次非径向绝热脉动分析，提出了一种复合星震学诊断方法，证明即使表面存在污染，星震学特征仍能有效区分并识别银河系中可能幸存的原始星（Pop III 星）。
Rederivation of STIS Secondary Echelle Mode Traces
本文提出了一种利用高斯过程回归重新推导 STIS 二级阶梯光栅模式光谱轨迹的新方法，该方法通过更精确地拟合光谱级次的弯曲特性，显著提升了边缘波长处的通量效率，并据此更新了 9 种不同模式在服务任务 4 前后的参考文件。
Relativistic Corrections to the Formation Rate of Extreme Mass-Ratio Inspirals
该研究构建了一个广义相对论自洽的解析框架，通过修正史瓦西时空中的损失锥角动量和 plunge 近心点，发现相对论效应使极端质量比旋进（EMRI）事件率的预测值比牛顿处理高出约 8 倍，表明在评估 LISA 等空间引力波探测器的目标源时，必须考虑这些相对论修正。
Reliable Tests of Faint-end UV Luminosity Functions in Strong Lensing Fields
该论文利用强引力透镜场（MACS J0416）结合 HST 与 JWST 数据及机器学习方法有效剔除低红移污染，对暗物质模型进行了可靠测试，未发现紫外光度函数低端存在截断特征，从而在 95% 置信度下将超轻玻色子暗物质（DM）的质量限制在 eV。
Resolved molecular gas and star-formation in massive unquenched spirals : I. UGC 8179
该研究利用 NOEMA 对超巨型螺旋星系 UGC 8179 进行了高分辨率分子气体与恒星形成观测，证实尽管其质量极大且中心存在由星 bulge 驱动的恒星形成抑制，但其局部仍遵循典型的恒星形成物理规律。
Scalar field dark matter and stepped dark radiation in an extended Wess-Zumino dark radiation model
本文在扩展的 Wess-Zumino 暗辐射模型中，通过引入标量场暗物质与阶梯状暗辐射之间的纯动量耦合，利用多源宇宙学数据对该新模型进行了约束，结果显示其虽能略微改善哈勃常数和张力的拟合度，但耦合信号微弱且未能完全解决宇宙学张力问题。
Scalar shortcut to beyond-Kerr ringdown tests and their complementarity with black-hole shadow observations
该论文提出了一种通过计算测试标量场准正规模偏离广义相对论预测值来近似引力波铃荡修正的简便方法，并证明其在多种黑洞模型中精度优于或媲美大角动量近似，同时发现当前的铃荡观测约束在某些方面已比黑洞阴影观测更为严格且能提供互补限制。
Scattering from compact objects: Debye series and Regge-Debye poles
本文通过引入精确的德拜级数分解，研究了弯曲时空中致密无视界天体对无质量标量波的弹性散射，揭示了不同致密程度下散射矩阵的雷格 - 德拜极点谱结构，并阐明了极点贡献与分支切割在构建散射振幅及解释彩虹增强效应中的竞争与主导机制。
Searching for Black Hole Candidates in Quiescence by Using Multi-band Observations in Globular Cluster M22 (NGC6656)
该研究利用射电、光学和X射线多波段观测数据，在球状星团M22中识别出VLA22为最有可能的恒星级黑洞候选体，其辐射特性符合黑洞低质量X射线双星的静默态相关性，这一发现支持了恒星级黑洞可在球状星团中长期留存的观点。
Shaken, not stirred: inefficient mixing of CM- and CI-like materials
该研究通过 N 体模拟表明，尽管土星生长过程中的散射作用能将部分类 CM 小行星向外输送，但受气体阻力抑制及冰巨星胚胎迁移的影响，仅有极少数（<4%）能抵达天王星 - 海王星区域，导致类 CI 储库几乎未受到类 CM 物质的污染，证实了碳质储库间的混合有限且类 CI 储库处于隔离状态。
Simulation-Based Prediction of Black Hole Spectra: From $10M_\odot10^8 M_\odot$
该研究通过结合广义相对论磁流体动力学模拟与包含多种辐射机制的辐射转移后处理，首次将黑洞吸积光谱预测范围从恒星级扩展至 $10^8 M_\odot$，成功复现了不同质量黑洞在不同吸积率下的观测光谱特征，并揭示了中等质量黑洞软 X 射线超额的产生机制。
Spectral characteristics of fast rotating metal-poor massive stars
该研究结合恒星演化与大气模型，预测了快速旋转且化学均匀演化的极低金属丰度大质量单星在不同演化阶段的合成光谱特征，发现其早期主要呈现为早型O型巨星或超巨星，而后期则多归类为WO型光谱，并指出哈勃太空望远镜的ULLYSES项目将为验证这些预测提供观测依据。
Spitzer + HST parallaxes of 13 late T and Y dwarfs
该研究结合斯皮策望远镜存档数据与哈勃空间望远镜新观测，对 13 个邻近冷褐矮星进行了视差测量，证实了此类天体在近红外和中红外波段存在巨大的内禀弥散，表明仅靠测光估算距离并不可靠，必须依赖视差测量才能对其进行有效表征。
Statistical consistency of sign-switching vacuum energy with cosmological observations
该研究利用高斯及精确非高斯一致性诊断评估了CDM 及其符号翻转扩展模型CDM 与多源宇宙学观测数据的一致性，发现传统高斯指标可能高估非高斯后验下的不一致性，而精确非高斯分析表明两种模型在 CMB 与 BAO 数据间均具有良好的一致性，且CDM 虽在中红移几何兼容性上略有提升，但参数张力的降低并不必然意味着预测一致性的改善。
Stellar age determination using deep neural networks: Isochrone ages for 1.3 million stars, based on BaSTI, MIST, PARSEC, Dartmouth and SYCLIST evolutionary grids
该研究提出了一种基于恒星演化网格训练模型驱动深度神经网络的恒星年龄测定新方法，成功为 130 万颗恒星估算了年龄并发布了 NEST 工具包，在保持与贝叶斯等龄线拟合方法一致性的同时实现了高达 60,000 倍的计算加速，从而为大规模银河系考古研究提供了高效解决方案。
Stellar halos of bright central galaxies II: Scaling relations, colors and metallicity evolution with redshift
该研究利用半解析模型 FEGA25 结合超深成像观测数据，揭示了明亮中心星系恒星晕的标度关系、颜色及金属丰度随红移的演化规律，指出恒星晕是连接中心星系与星系团内光的过渡区域，其性质受晕浓度、内光形成效率及并合历史共同支配。
Stochastic modelling of cosmic-ray sources for Galactic diffuse emissions
该研究通过随机蒙特卡洛模拟，揭示了超新星遗迹作为离散宇宙线源对银河系弥漫伽马射线和中微子辐射的影响，指出其导致的强度分布可用混合模型描述，且在特定扩散情景下源随机性引入的不确定性在数十 TeV 以上能量段显著，有助于解释 LHAASO 等观测数据并约束源模型。
Supernova scores for active anomaly detection
该论文提出了一种将监督式超新星概率评分集成到 PineForest 主动异常检测框架中的混合策略，成功在 Zwicky 瞬变源设施数据中显著提升了超新星的发现效率，同时保持了对各类天体异常的广泛探测能力。
Taking a Break at Cosmic Noon: Continuum-selected Low-mass Galaxies Require Long Burst Cycles
该研究利用 JWST 对宇宙正午时期低质量星系的观测发现，其恒星形成主要由周期超过 1 亿年且幅度巨大的爆发循环主导，表明这类星系应被视为在主序带上下动态演化的统一群体，而非仅由当前恒星形成率定义。
Temporal Variation of the Coronal Parameter in a Jetted Tidal Disruption Event: Swift J1644+57
该研究通过多波段 X 射线观测数据，揭示了喷流型潮汐瓦解事件 Swift J1644+57 中软硬 X 射线辐射的高度相关性，证实了冕区（日冕）是主要辐射源，并发现其参数在喷流启动初期经历快速膨胀，随后进入饱和状态。
Testing Screened Modified Gravity with Strongly Lensed Gravitational Waves
本文提出利用下一代强引力透镜引力波观测，结合改进的透镜势模型与绝对放大率及时延测量，在考虑屏蔽机制效应下对后牛顿参数施加严格约束，从而在千秒差距至百万秒差距尺度上检验广义相对论的偏离。
The Formulation of Scaling Expansion in an Euler-Poisson Dark-fluid Model
本文提出了一种旋转、非粘性且自引力的暗流体模型，通过引入自相似解成功求解了相关的非线性偏微分方程组，并发现该解可描述宇宙尺度上从普通物质到暗能量的演化。
The Influence of Clouds and Deuterium-Burning on Brown Dwarf Habitable Zones
该研究利用包含氘燃烧和云层效应的现代褐矮星演化模型，揭示了这些物理过程能显著延长褐矮星周围行星的宜居时间，并形成了以往解析模型未能预测的特定质量“宜居甜点”。
The Key to Unlocking Exoplanet Biosignatures: a UK-led IR Spectrograph for the Habitable Worlds Observatory Coronagraph
该论文提出由英国主导开发近红外积分场光谱仪，作为美国主导的“宜居世界天文台”日冕仪的关键组成部分，旨在通过宽波段光谱探测多种分子特征，从而实现对系外行星生命迹象的突破性搜寻。
The Response of Planetary Atmospheres to the Impact of Icy Comets III: Impact Driven Atmospheric Escape
该研究通过耦合彗星撞击与行星大气模型，发现潮汐锁定行星的全球大气环流能显著促进水汽向高空输送，导致其氢逃逸率在日侧撞击时比夜侧撞击高出约一个数量级，且夜侧撞击的逃逸率与地球型大气相当，凸显了大气环流对理解氢逃逸过程的重要性。
The Salamander: A case study of the magnetic field and peculiar morphology of G309.8-2.6 through radio polarimetry
该研究利用 ASKAP 的 EMU 和 POSSUM 巡天数据，结合多波段观测，揭示了超新星遗迹 G309.8-2.6（“火蜥蜴”）中延伸的遗迹脉冲星风云及其独特的 S 形偏振形态和高度有序的磁场结构，从而深化了对该天体物理性质及其与星际介质相互作用的理解。
The detection of high X-ray polarization from an accretion disc corona source and its modelling via Monte Carlo radiation transfer simulation
该研究利用 IXPE 观测到吸积盘冕源 2S 0921-630 的高 X 射线偏振度（平均 8.5%），并通过蒙特卡洛辐射转移模拟表明，尽管高倾角下由外盘热辐射风散射产生的复合模型能解释偏振度随能量的微弱增加，但无法完全复现观测到的偏振角随能量的变化，暗示实际散射几何可能比模型假设的更为复杂且非轴对称。
The period clustering of magnetars and X-ray dim isolated neutron stars
该研究利用点似然技术结合稳态种群假设，对磁星与X射线暗孤立中子星的自转周期聚类现象进行分析，发现两者在秒处存在紧密的截止周期，暗示这两类天体可能具有共同的演化起源及终止观测阶段的物理机制。
The role of mass loss in constraining quenching time in dwarf galaxies from AGB and RGB star counts
该研究利用包含尘埃形成机制的恒星演化模型，通过矮星系中渐近巨星支与红巨星支恒星数量比（NAGB/NRGB）对质量损失过程的敏感性分析，建立了该比率与星系 90% 恒星形成完成时间（T90）之间的定量关系，从而将 T90 的估算不确定性控制在约 10 亿年以内。
The rotational and magnetic properties of Polaris from long-term spectropolarimetric monitoring
该研究通过对北极星长达五年的光谱偏振监测，首次直接测定了其自转周期为 100.29 天，并发现其表面磁场在观测期内保持高度稳定，这一发现为理解这颗特殊造父变星的演化历史及可能的合并起源提供了关键约束。
The statistics and structure of dissipation in subsonic and supersonic turbulence
该研究利用高分辨率数值模拟揭示了亚声速与超声速湍流中动能耗散的统计特性与结构差异，发现亚声速耗散滞后于能量注入且主要关联于小尺度涡量，而超声速耗散则与密度强相关并呈现跨越多尺度的激波特征。
Time-dependent photospheric radiative transfer in structured GRB jets: spectral evolution and polarization diagnostics
该研究通过耦合二维轴对称相对论流体动力学模拟与包含 Klein-Nishina 散射及偏振演化的蒙特卡洛光子传播方法，系统分析了结构化伽马射线暴喷流中时间依赖的光球辐射转移，揭示了喷流角结构、视线光学深度几何、电子 - 正电子对加载及耗散深度如何共同调控光谱演化与偏振特征，从而为利用新一代高能偏振仪检验 GRB 瞬时辐射机制提供了定量预测。
Two Low Mass-Ratio Microlensing Planets and Two Types of Central-Resonant Degeneracy
本文报告了两个低质量比微引力透镜行星的发现，并基于对九起类似事件的回顾，揭示了“中心 - 共振”简并现象可划分为两种在质量比与归一化源半径平面上占据不同区域的独立类型，从而为寻找替代解提供了指导。
Understanding the impact of binary mass transfer in the accretor's measurable parameters
该研究提出了一种新的解析模型，表明通过直接吸积流进行的物质转移效率较低，无法将吸积星加速至临界自转，从而使其能够吸收超过初始质量十分之一的物质而不发生自转破裂，并量化了轨道参数和供体自转对质量守恒比例的影响。
Variable magnetic field and adaptive mixing-length: reproducing Li abundances and constraining rotational evolution of solar-type stars in clusters
该研究通过引入随恒星参数动态变化的磁场强度和混合长参数，构建了旋转恒星模型，成功复现了类太阳恒星的锂丰度及旋转演化趋势，但指出当前模型在预测太阳当前自转速率和表面磁场强度时仍存在偏差，表明需要引入额外的角动量损失机制或改进磁饱和物理。
Weighing Hidden Companions of Compact Object Candidates via Rotational Broadening
该研究利用LAMOST光谱测量了10个致密天体候选伴星候选体的投影自转速度，结合恒星半径推导轨道倾角并确定伴星质量，发现其中5个系统具有致密伴星特征，特别是J0341和J0359的伴星质量接近钱德拉塞卡极限，极可能是Ia型超新星的前身星。
Winding, Unwinding, Rewinding the Gaia Phase Spiral
本文总结了七年前发现“盖亚相位螺旋”后在莱顿中心举办的专题研讨会内容，旨在梳理当前研究进展、分享会议资源并邀请学界共同探索该结构的起源及其对盘状星系扰动物理响应的机制。
Worlds Next Door. IV. Mapping the Late Stages of Giant Planet Evolution with a Precise Dynamical Mass and Luminosity for Ind Ab
该研究利用詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）的 NIRCam 和 MIRI 仪器对邻近冷气体巨行星 Ind Ab 进行了 4-25 m 波段成像与测光，结合长期径向速度及天体测量数据精确测定了其动力学质量（约 6.5 倍木星质量）和光度，构建了首份系外冷巨行星的完整光谱能量分布，并验证了其在低质量、低光度及高龄阶段的演化模型预测。
XSNAP: An X-ray Supernova Analysis Pipeline with Application to the Type II Supernova 2024ggi
本文介绍了名为 XSNAP 的开源 X 射线超新星分析管道，并利用其对超新星 2024ggi 进行了多历元观测与建模，从而推导出其前身星在爆炸前 117 年内的稳定质量损失率。
unxt: A Python package for unit-aware computing with JAX
本文介绍了 unxt，这是一个基于 JAX 和 quax 框架构建的 Python 库，它通过集成 astropy.units 实现了物理单位与高性能数值计算的无缝结合，从而显著增强了 JAX 在科学应用中的能力。
🔬 cond-mat — 37 篇论文
Analytic treatment of a polaron in a nonparabolic conduction band
该论文通过扩展费曼变分法并推广其他解析方法，为有限宽度非抛物线能带中的晶格极化子（包括具有自旋轨道耦合的体系）提供了一种适用于弱、中、强耦合全范围的统一解析描述框架，其结果在基态能量和色散关系上展现出与数值精确计算高度吻合的优异精度。
Boundary critical behavior of the Gross-Neveu-Yukawa model
本文研究了半无限 Gross-Neveu-Yukawa 模型的边界临界行为，在满足幺正性、共形不变性和电荷共轭对称性的最一般费米子边界条件下，分析了相图并识别出不同的边界临界普适类，同时计算了一阶单圈下的边界临界指数。
Capillary filling of star polymer melts in nanopores
该研究通过分子动力学模拟发现，星形聚合物熔体在纳米孔中的毛细填充动力学受拓扑结构显著影响，其臂长、功能度及受限程度共同决定了填充速率、构象转变、核心区域刚性以及吸附摩擦效应，且填充后达到平衡态的时间随这些参数的增加而延长。
Critical behavior of the thermal phase transition of U(1) lattice gauge systems
该研究通过蒙特卡洛模拟，以规范不变的方式对超导体的 U(1) 格点规范系统相变进行了建模，证实了其临界行为属于中性玻色子（如玻色 - 爱因斯坦凝聚）的 XY 普适类。
Critical point of the transition between and states of a two-band superconductor with nonmagnetic impurities
该论文研究了含非磁性杂质的双带非常规超导体的热力学行为，发现到的相变在高温下为平滑交叉，而在低温下转变为一级相变，从而在温度 - 杂质散射率相图中形成了一个临界终点，并指出在远离玻恩极限时该转变温度趋于零，暗示了量子相变的可能性。
Diffusive flux into a stochastically gated tube
本文通过推导显式通量公式并辅以随机模拟，将先前局限于窄管且扩散系数均匀情形下的随机门控管入口扩散通量估计，成功推广至任意几何形状及管内外扩散系数不同的更普遍场景。
Dynamics of viscous liquids and the Random Barrier Model
该研究结合粒子交换蒙特卡洛算法与 GPU 分子动力学模拟，发现随机势垒模型（RBM）在无需自由参数的情况下，比具有一个自由参数的冯·施韦德勒定律更能准确描述三元 Lennard-Jones 玻璃形成液体的固有动力学行为并预测扩散系数。
Effect of Cylindrical Confinement on the Collapse Dynamics of a Polymer
该研究通过分子动力学模拟揭示了圆柱形受限条件下均聚物从良溶剂到不良溶剂突变时的塌缩动力学，发现其过程分为珍珠项链形成与香肠状中间态向球状转变两个阶段，并阐明了受限半径对两阶段弛豫时间、活化能及团簇生长标度律的不同影响。
Effect of Pressure and Oxygen-Isotope Substitution on Density-Wave Transitions in LaNiO
该研究通过μSR 和电阻率测量，揭示了 LaNiO中自旋密度波（SDW）与电荷密度波（CDW）的紧密耦合机制，发现压力抑制了所有相变温度，而氧同位素取代仅在 CDW 与 SDW 纠缠时显著影响 SDW 转变温度，表明晶格效应在纠缠态中起关键作用。
Entanglement Measure Response to Modular Flow and Chiral Topological Phases
该论文通过构建统一的生成函数，证明了在模流驱动下，纠缠熵及其带电版本的响应由手征中心荷和霍尔电导等手征拓扑不变量唯一确定，并经由自由费米子模型与手征共形场论两种独立方法验证了这一结论。
Entropic Clustering of Stickers Induces Aging in Biocondensates
该研究提出了一种基于“贴纸 - 间隔物”的极简模型，揭示了间隔物的熵最大化会在贴纸间产生吸引力并诱导其聚集，从而解释了生物凝聚物中因玻璃态弛豫导致的长期老化现象。
Evidence of universal spectral collapse at a marginal dynamical regime
该研究通过引入与竞争涨落相关的自生成动力学无序模型，揭示了强关联材料中非相干电子谱的普适性，并证明在 Nd2-xCexCuO4、Bi2Sr2CaCu2O8+δ、CsCr3Sb5 和 La3Ni2O7 等多种材料中，经重标度后的角分辨光电子能谱数据均坍缩至由固定参数ν=-1/2 定义的单一普适曲线，表明低能下微观细节变得无关紧要。
Heat-dissipation decomposition and free-energy generation in a non-equilibrium dot with multi-electron states
该研究通过单电子计数统计实验，在具有多电子态的非平衡量子点中实现了热耗散分解与自由能生成的定量关联，揭示了在强非平衡条件下自由能转换效率的理论潜力及实验验证。
Hopfield model for patterns with internal structure
本文利用复制法解析推导了具有内部高斯相关结构的球体 Hopfield 模型在静态极限下的自由能与重叠分布，揭示了系统随温度降低依次进入自旋玻璃相及同时具备模式识别与关联特征的玻璃相的动力学行为。
Interplay of Rashba spin-orbit coupling and Coulomb interaction in topological spin-triplet excitonic condensates
该研究利用非限制哈特里 - 福克方法和随机相位近似，揭示了 Rashba 自旋轨道耦合与库仑吸引的协同作用如何在二维电子 - 空穴系统中稳定具有非零陈数的拓扑自旋三重态激子凝聚态，并指出非中心对称 Janus 过渡金属硫族化合物和扭曲范德华异质结是实现该态的潜在平台。
Interplay of local and global quantum geometry in the stability of flat-band superfluids
该论文揭示了量子几何在平带玻色凝聚中的关键作用，指出二维平带超流体的稳定性不仅取决于量子度规的积分大小，更依赖于其在布里渊区内的分布，且根据玻戈留波夫理论，实现稳定超流至少需要三个能带。
Ionic-Bond-Driven Atom-Bridged Room-Temperature Cooper Pairing in Cuprates and Nickelates: a Theoretical Framework Supported by 32 Experimental Evidences
该论文提出了一种由离子键驱动的原子桥接（如 e⁻-O-e⁻）机制来解释铜氧化物和镍氧化物高温超导中的库珀对形成，声称该理论基于化学键 - 结构 - 性质的关系，并得到了 32 项实验证据的支持，从而为解决高温超导机理这一长达 40 年的难题及实现室温超导提供了新的理论框架。
Non-equilibrium generalized Langevin equation for multi-dimensional observables
本文基于含时多体哈密顿量和多维 Mori 投影算符，推导了描述多维可观测量的非平衡广义朗之万方程，揭示了马尔可夫力中瞬时摩擦项的存在及其与分量相关性条件的关系，并展示了该框架在模拟生物复杂系统（如 IAPP 纤维化过程中的蛋白质折叠耦合动力学）中的应用潜力。
Oxygen-isotope effect on density wave transitions in LaNiO
该研究通过氧同位素取代实验发现，LaNiO中的电荷密度波转变温度随O取代而升高，而自旋密度波转变温度不受影响，表明电荷序的形成强烈依赖于晶格振动（电子 - 声子耦合），而自旋序主要源于电子关联，这一发现暗示电子 - 声子耦合可能在镍酸盐超导配对机制中起关键作用。
Phase diagram and Ashkin-Teller universality in the classical square-lattice Heisenberg-compass model
该研究通过大规模蒙特卡洛模拟确定了经典方格海森堡 - 罗盘模型的有限温度相图，揭示了六种有序相的存在，并阐明了其中四种相的连续相变属于阿什金 - 泰勒普适类（终止于四态玻茨点），而另外两种 z 向极化相则表现出常规的二维伊辛临界行为。
Phase diagrams of S=1/2 bilayer Models of SU(2) symmetric antiferromagnets
本文研究了具有 SU(2) 对称性的 双层反铁磁模型在零温下的相图，对比了层间仅交换能量（类 Ashkin-Teller 耦合）与同时交换自旋和能量两种情形，揭示了前者无法形成简单二聚体态且两者在 Néel-VBS 相变及 VBS-二聚体相变中展现出截然不同的有限尺寸标度行为与相变特征。
Predictive first-principles simulations for co-designing next-generation energy-efficient AI systems
该观点文章主张，通过跨材料、器件、互连、电路及架构的协同设计，并利用无拟合参数的预测性第一性原理模拟来连接纳米尺度物理与负载级指标，有望实现下一代 AI 加速器能效的数个数量级提升。
Proximate Spin Liquid Ground State Arising from Competing Stripy and 120 Spin Correlations in the Triangular Quantum Antiferromagnet ErMgGaO
该研究通过非弹性中子散射发现，三角晶格量子反铁磁体 ErMgGaO 在低温下表现出自旋玻璃态，其低能激发谱呈现连续谱特征，且理论拟合参数表明其处于条纹序与量子自旋液体相之间的临界区域，暗示其基态可能为近邻量子自旋液体。
Quantum spin ladder with ferromagnetic rungs in BiCuO(SO)
该研究通过实验测量与理论计算相结合，确认 BiCuO(SO) 是一种罕见的具有铁磁梯级和强反铁磁梯腿（其氧介导的长程超交换作用为铜化合物中迄今报道的最强）的双链自旋梯磁体。
Quasi-one-dimensional soliton in a self-repulsive spin-orbit-coupled dipolar spin-half and spin-one condensates
该研究利用平均场 Gross-Pitaevskii 方程，探讨了自旋轨道耦合的自排斥偶极玻色 - 爱因斯坦凝聚体中准一维孤子的形成，揭示了自旋 1/2 和自旋 1 体系在不同耦合强度下呈现多种具有或无空间密度调制的孤子类型，并证实了这些孤子（尤其是含暗孤子分量的孤子）具有动力学稳定性。
Reproducible nucleation and control of stable quantum vortex rings in Bose-Einstein condensates
该论文提出并数值验证了一种通过扫描激光势垒在玻色 - 爱因斯坦凝聚体中按需、确定性地产出并操控稳定量子涡环的实验方案，实现了对涡环位置、半径及传播速度的精确控制，并为研究三维涡旋动力学及量子湍流奠定了基础。
Revisiting the - Heisenberg Model on a Triangular Lattice: Quasi-Degenerate Ground States and Phase Competition
该研究通过先进的矩阵乘积态模拟发现，三角晶格-海森堡模型在处的两个准简并基态在静态关联和动力学激发上存在显著差异，表明它们并非仅仅是拓扑不同的量子自旋液体扇区。
Rigid body rotation and chiral reorientation combine in filamentous E. coli swimming in low-Re flows
该研究揭示了在低雷诺数流中，经抗生素处理而变长的丝状大肠杆菌在静止时呈现刚性体旋转的波动游动，而在压力驱动流中则表现出“颤动”、手性重定向及向壁面迁移的趋流性，且非运动性丝状菌则像刚性杆一样沿流线运动。
Simple mathematical model for a pairing-induced motion of active and passive particles
该论文提出并分析了描述活性与被动粒子通过弹簧耦合产生配对诱导运动的二维数学模型，揭示了自推进强度如何决定系统呈现直线、圆周或蛇形运动模式的分岔行为。
Stability of flat-band Bose-Einstein condensation from the geometry of compact localized states
该论文通过引入紧局域态基组，将平带玻色 - 爱因斯坦凝聚的稳定性问题转化为欧几里得几何问题，揭示了非零面积三角形框架有利于凝聚而正方形框架则阻碍凝聚的几何判据，并为构建可实现平带凝聚的模型提供了新视角。
Symmetric and spin liquids on the pyrochlore lattice
本文利用投影对称群框架，对保持空间群对称性的三维烧绿石晶格费米子自旋子进行了完整分类，发现了多种对称性保护的和自旋液体态，并特别提出了一种具有受保护的“节点星”能带结构的自旋液体，其低温比热表现出独特的标度行为。
Temporal Berry Phase and the Emergence of Bose-Glass-Analog Phase in a Clean U(1) Superfluid
该论文阐明，具有时间贝里相位项的 U(1) 非线性σ模型通过时空各向异性的涡旋增殖干涉，在清洁超流体中诱导出一种具有短程空间序但保持时间相位相干的准无序相，揭示了其与无序玻色玻璃相具有统一的拓扑起源。
Three phases of odd robotic active matter
该研究通过引入可调控的 MASBot 机器人集群，首次在单一实验系统中实现了从奇弹性晶体到奇粘性液体再到手性活性气体的相变，构建了非互易活性物质的统一相图，并揭示了其作为可编程物质状态在基础物理验证与智能群体重构方面的潜力。
Three-stage melting of a macroscopic continuous spacetime crystal
该研究通过宏观活性颗粒圆盘实验，首次直接观测到连续时空晶体的三阶段熔化过程，揭示了空间有序性由拓扑缺陷增殖破坏而时间有序性因多体相互作用减弱而丧失的解耦机制。
Tunable shear thickening in active non-Brownian suspensions
该研究通过粒子模拟发现，在非布朗摩擦颗粒活性悬浮液中，粒子自推进产生的各向同性动力学能竞争并抑制流动诱导的摩擦接触，从而在高应力下实现粘度降低的“去剪切增稠”效应，且该可调控流变行为遵循统一的标度框架。
Virtual walks in the Ising model: finite time scaling
该论文通过在 Glauber 动力学下将伊辛模型自旋演化与虚拟行走相结合，揭示了非平衡区域在时间尺度上的显著延展，并成功利用基于局部能量的虚拟行走方法，在二维系统中通过有限时间标度分析验证了临界指数与已知理论值的高度一致性。
When velocity autocorrelations mirror force autocorrelations: Exact noise-cancellation in interacting Brownian systems
该论文从理论上严格证明了在热平衡态下，由于速度自相关函数与力自相关函数呈严格负比例关系，导致交叉关联项消失，从而使噪声消除算法成为精确方法，而在非平衡态下该交叉关联项不为零，可作为区分平衡与非平衡态的判据并指导算法修正。
🔬 cond-mat.mes-hall — 27 篇论文
Chern character and Fermi point
本文基于 Fredholm 算子族的表述，利用算子奇异点（费米点）构建了拓扑 K 理论的陈特征，将奇陈特征视为谱流的推广，并以此为基础为具有时间反演对称性（AI 类）的四维拓扑绝缘体的边缘指标偶性及其体边对应关系提供了初等证明。
Cooling of electrons via superconducting tunnel junctions and their arrays exhibiting nodal lines
本文理论研究了利用具有相位差且中间层为绝缘体或铁电体的超导隧道结及其阵列，通过其因节点线导致的复杂熵结构（态密度发散或高于自由电子气）来实现电子从热浴中吸热冷却的机制。
Effects of correlated hopping on thermoelectric response of a quantum dot strongly coupled to ferromagnetic leads
该研究利用数值重正化群方法，揭示了关联跃迁在强耦合铁磁电极量子点系统中通过诱导自旋依赖输运的不对称性，从而显著调控热电响应与 Kondo 共振特性的关键作用。
Fokker-Planck approach to thermal fluctuations in antiferromagnetic systems
本文针对具有单轴各向异性的二维反铁磁系统，通过引入朗之万场的朗道 - 利夫希茨 - 吉尔伯特方程推导了描述交错磁化动力学和热涨落的福克 - 普朗克方程，并在平均场近似下建立了自旋极化与自旋 - 自旋关联函数的运动方程，进而应用于自旋波动力学研究及二维反铁磁半导体电阻涨落的唯象模型构建。
Gate-tunable anisotropic Josephson diode effect in topological Dirac semimetal CdAs nanowires
该研究在拓扑狄拉克半金属 CdAs纳米线约瑟夫森结中观测到了显著的栅极可调且高度各向异性的约瑟夫森二极管效应，并通过唯象模型与温度依赖测量揭示了体态与拓扑表面态的共存及其对隐藏拓扑超导态的探测潜力。
Geometrical properties of strained and twisted moiré heterostructures
这篇综述文章系统介绍了基于线性弹性理论的应变二维材料几何描述，深入探讨了应变与扭转对六角双层及单斜晶格等莫尔超晶格结构的影响，并总结了通过应变工程实现准一维、方形及六角等特殊莫尔几何图案的最新实验进展。
Helical orbitals in electrical uni-directional molecular motors
该论文提出了一种基于键碳链螺旋轨道中电子电流驱动分子马达单向旋转的机制，通过定义物理可观测的螺旋性，揭示了其与角动量的关系，并指出由于近似子晶格对称性，碳链作为分子转子轴时其旋转方向与电流方向无关。
High-efficiency PtAu-based spintronic terahertz emitters
该研究通过优化合金成分与层厚，证实了 PtAu合金自旋电子太赫兹发射器在太赫兹输出功率上显著优于传统 Pt 基器件，为高性能太赫兹源提供了新平台。
Higher-harmonic acoustic driving of quantum-dot optical transitions beyond Rabi-frequency resonance
该研究提出了一种利用高阶谐波辅助机制，通过 42 GHz 的声学驱动实现 0.341 THz 量子点光学跃迁的高保真态制备方案，从而突破了传统声学控制对亚太赫兹频率的限制，并为片上量子技术中的多声子过程及非经典态生成奠定了基础。
How to formulate the topological invariant of Majorana fermion on the lattice
本文提出了一种基于格点威尔逊狄拉克算符行列式（Pfaffian）的拓扑不变量（Arf-Brown-Kervaire 不变量）的格点表述方法，并通过数值模拟验证了其在二维非定向流形（如环面、克莱因瓶等）上的结果与连续理论一致。
Impact of Exchange-Correlation Functionals on Predictions of Phonon Hydrodynamics: A Study of Fluorides, Chlorides, and Hydrides
该研究通过密度泛函理论计算，系统评估了不同交换关联泛函对氟化物、氯化物和氢化物电、机械及热学性质的影响，在确认已知材料声子流体动力学现象的同时，预测了多种新型材料中的该现象，并揭示了泛函选择对晶格热导率及声子流体动力学观测窗口的关键作用。
Intrinsic magnetization of the superconducting condensate in Fe(Te,Se)
该研究通过观测 Fe(Te,Se) 介观环中内禀磁场随直流偏置电流的线性标度及磁电阻的双重磁通量子化效应，证实了自旋极化超导凝聚体的存在，并为超导自旋电子学和量子信息应用开辟了新途径。
Local Hall Conductivity in Disordered Topological Insulators
该论文推导了缺乏平移对称性系统的局域霍尔电导表达式，发现非磁性势无序能扩大陈绝缘体态的参数范围，且将单个无序区域分割为多个小区域可增强拓扑安德森绝缘体的存在相空间，从而为利用局域扫描技术可视化无序拓扑绝缘体中的霍尔电流提供了理论依据。
Low-Noise Quantum Dots in Ultra-Shallow Ge/SiGe Heterostructures for Prototyping Hybrid Semiconducting-Superconducting Devices
该研究通过开发低温氧化物沉积工艺，在超薄 Ge/SiGe 异质结中成功制备了电荷噪声水平极低（约 1.8 μeV/√Hz）的量子点器件，证明了该平台在兼容超导层集成方面具有巨大潜力，是构建混合半导体 - 超导器件的理想原型。
Magnetic field tuning of modulated magnetic orders in CrOCl at the two-dimensional limit
该研究利用磁拉曼散射光谱技术，揭示了二维极限下铬氧氯化物（CrOCl）中自旋与晶格自由度的强耦合机制，阐明了其丰富的磁相图随层数变化的演化规律及磁致伸缩效应。
Magnetic properties of an individual Magnetospirillum gryphiswaldense cell
该研究结合超灵敏扭矩磁强计、透射电子显微镜和微磁模拟，首次对单个*Gryphiswaldense*磁螺菌的磁滞特性进行了测量，揭示了其细胞内磁小体链的磁构型、随外场的演变规律以及总剩磁矩和有效磁各向异性，为理解趋磁机制及生物医学应用提供了关键数据。
Magneto-optical Response of 5-SL MnBiTe in Spin-Flip States
该研究结合第一性原理计算与耦合狄拉克锥模型，揭示了 5 层 MnBiTe 薄膜的磁光响应（法拉第和克尔旋转）与其层间自旋构型密切相关，表明即使存在非零面外磁化，其拓扑性质也可随顶层与底层自旋相对取向的不同而在拓扑绝缘体与拓扑平庸绝缘体之间切换。
Microscopic origin of -wave magnetism
该论文通过建立微观模型与第一性原理计算，揭示了波反铁磁体中非相对论自旋劈裂源于被忽视的位点补偿自旋密度，并提出了基于自旋 - 位点耦合几何特性的普适分类框架以指导新型反铁磁材料的设计。
Nonlinear Hall Effect in Metal-Organic Frameworks
该论文提出金属有机框架（MOFs）是实现非线性霍尔效应的通用平台，通过解析降维方案将其映射为星形晶格模型，并结合第一性原理计算与对称性分析，展示了如何通过调控自旋轨道耦合、打破反演对称性或采用合成导向策略在 MOFs 中打开狄拉克锥能隙，从而产生贝里曲率热点并实现非线性霍尔响应。
Nonlocal Andreev transport through a quantum dot in a magnetic field: Interplay between Kondo, Zeeman, and Cooper-pair correlations
该研究通过费米液体理论导出的多体光学定理和 Wilson 数值重正化群方法，系统揭示了在强关联量子点连接正常与超导引线的非局域输运中，Kondo 效应、塞曼分裂与库珀对关联的相互作用机制，并发现零温下交叉安德烈夫反射在 Kondo 态与超导近邻主导态的交叉区域及特定塞曼主导区得到显著增强。
Orbital-Zeeman cross correlation in - and -wave altermagnets
本文研究了波和波交替磁体中的轨道 - 塞曼交叉项，发现波序参数对 Rashba 金属中该项影响有限，而波序参数在足够大时会导致其符号翻转；在三维拓扑绝缘体表面，波序参数保留了化学势依赖的阶跃特征但幅度减小，波序参数则保持阶跃幅度不变但随化学势绝对值增大而减小。
Pfaffian-based topological invariants for one dimensional semiconductor-superconductor heterostructures
该论文综述了一维半导体 - 超导体异质结中基于 Pfaffian 的拓扑不变量，阐明了其在有限及无序系统中的有效性，证明了动量空间与实空间构造的等价性，揭示了该不变量与基态费米子宇称的直接物理联系，并通过数值结果验证了其在无序纳米线中的鲁棒性。
Phonon mode splitting and phonon anomaly in multiband electron systems
该论文研究了手性费米子与局域色散无关声子耦合后的拓扑效应，揭示了声子谱分裂为平带和两条携带非平凡拓扑特征（如类磁单极子贝里曲率）的线性色散带，并发现了源于费米子格林函数奇点的声子宇称反常，从而证明声子流可作为探测电子手性和拓扑结构的直接探针。
Structural and electronic signatures of strain-tunable marginally twisted bilayer graphene
该研究利用扫描隧道显微镜和紧束缚计算，揭示了小角度扭曲双层石墨烯中 AA 堆叠区与 AB 区的电子态差异，并证实了应变可调控的两种畴壁类型及其电子结构转变。
Thermal Hall conductivity from semiclassical spin dynamics simulations: implementation and applications to chiral ferromagnets and Kitaev magnets
该论文通过构建基于线性响应理论的半经典自旋动力学模拟框架，详细阐述了如何从实时能量流关联和能量磁化计算热霍尔电导，并将其应用于手性铁磁体和Kitaev反铁磁体模型，证明了该方法能有效捕捉磁子相互作用及强热涨落引起的非线性效应，为相关实验提供了重要的基准。
Ultralight High-Entropy Nanowire Scaffolds for Extreme-Temperature Functionality
该研究通过电沉积与冷冻铸造技术，成功构建了密度低于块体金属 1% 的 FeCoNiCrCu 高熵合金纳米线三维支架，实现了兼具超轻质量、高居里温度及优异热扩散性能的极端环境功能材料。
Unconventional Altermagnetism in Quasicrystals: A Hyperspatial Projective Construction
该研究利用高维空间投影框架，在具有非晶体学旋转对称性的准晶格中构建了 Hubbard 模型，揭示了相互作用诱导的 Néel 序可产生突破晶体学限制的非常规 波（八重对称）和 波（十重对称）交替磁性新相。
🔬 cond-mat.mtrl-sci — 44 篇论文
3D Mapping of Intragranular Residual Strain and Microstructure in Recrystallized Iron Using Dark-Field X-ray Microscopy
该研究利用暗场 X 射线显微技术，首次对完全再结晶的工业纯铁进行了非破坏性三维测量，揭示了晶粒内部存在约$10^{-4}$量级的异质残余弹性应变，并探讨了其对后续晶粒生长及晶界迁移的潜在影响。
A new approach for measurement of Cr4+ concentration in Cr4+:YAG transparent materials: some conceptual difficulties and possible solutions
本文针对利用 Smakula-Dexter 公式通过吸收光谱计算 Cr4+:YAG 中 Cr4+ 浓度时因振子强度不确定及光谱解卷积困难而导致的精度问题，提出了一种基于常规光学光谱的新方法。
A systematic study of single molecule metallocenes with 4d and 3d transition metal atoms
该研究利用第一性原理密度泛函理论系统研究了含 3d 和 4d 过渡金属的单分子金属茂，发现其磁各向异性主要取决于 d 轨道的排列而非 d 电子数量，其中 Mo 和 Rh 基 4d 金属茂展现出约 20 K 的最大各向异性，且阳离子态下 Mo 金属茂的各向异性可进一步提升至 60 K，而 3d 金属茂的各向异性则普遍低于 10 K。
AI-driven Inverse Design of Complex Oxide Thin Films for Semiconductor Devices
该论文提出了名为 IDEAL 的逆向设计平台，通过整合生成式扩散模型、机器学习势函数与原子层沉积技术，成功预测并实验验证了 Hf-Zr-O 复杂氧化物薄膜中半导体相关介电材料的最佳组分窗口，从而实现了从理论设计到非平衡态薄膜精准合成的闭环。
Ab initio simulation of the first-order proton-ordering transition in water ice
该研究通过结合机器学习势函数与满足冰规则的循环更新算法，在保持第一性原理精度的同时实现了水冰质子有序化转变的高效采样，成功在模拟中捕捉到 83 K 处的一级相变特征，并估算核量子效应使转变温度降低约 20 K 以更接近实验值。
Adaptive hydrogels with spatiotemporal stiffening using pH-modulating enzymes
该研究开发了一种嵌入葡萄糖氧化酶的 pH 响应水凝胶，通过酶促反应驱动化学波传播并触发钙介导的交联，实现了化学波与机械波在时空上的解耦，揭示了化学能量持续供给对自适应材料机械转导的必要性，为软体机器人和生物医学应用中的智能材料设计提供了新原理。
Aligning van der Waals heterostructures using electron backscatter diffraction
该研究证明了电子背散射衍射（EBSD）是一种能够以优于 0.2 度的精度确定多种低对称性范德华材料晶体取向的可靠工具，并成功将其应用于精确控制扭转角以构建具有受控声子极化激元特性的范德华异质结。
Application of dual-tree complex wavelet transform for spectra background reduction
本文提出了一种基于双树复小波变换（DTCWT）的通用光谱背景去除方法，该方法克服了传统拟合或滤波技术的局限性，能够更有效地从 X 射线粉末衍射和晶体光致发光等实验数据中提取并增强有效光谱信息，同时保持信号完整性并减少处理偏差。
Beyond-quasiparticle transport with vertex correction: self-consistent ladder formalism for electron-phonon interactions
该论文提出了一种结合非微扰谱函数与自洽梯形顶点修正的从头算多体框架，成功统一并超越了传统玻尔兹曼方程与气泡近似，实现了对强电子 - 声子耦合材料（如 Si、ZnO 和 SrVO₃）电导率及介电性质的精确预测。
Bulk magnetic properties of distorted square lattice compounds M'-LnTaO4 (Ln = Tb, Dy, Ho, Er)
本文通过粉末中子衍射和比热测量等手段，研究了扭曲二维方格晶格化合物 M'-LnTaO4（Ln = Tb, Dy, Ho, Er）的体磁性，揭示了 Tb 基化合物在 2.1 K 以下呈现反铁磁长程有序，而 Dy、Ho 和 Er 基化合物则表现出短程有序或反铁磁关联，并证实了 Er 基化合物具有与重类似物 Yb 基化合物相似的 Kramers 二重态基态。
Chemical heterogeneity at conducting ferroelectric domain walls
该研究通过结合输运测量与原子探针层析成像技术，揭示了铁电畴壁（BiFeO3）中显著的化学不均匀性及其导致的电导率空间变化，从而统一解释了畴壁导电性的多种机制共存现象。
Competing Hydrogenation Pathways to Metastable CaH Revealed by Machine-Learning-Potential Molecular Dynamics
该研究利用机器学习势分子动力学模拟揭示了前驱体结构（CaH₂与CaH₄）与热力学稳定性之间的竞争机制，阐明了通过拓扑马氏体相变动力学路径从CaH₂生成亚稳态CaH₆而非热力学稳定相CaH₅.₇₅的微观机理。
Comprehensive structural and optical analysis of differently oriented Yb-implanted -GaO
该研究通过多种实验与模拟手段，系统分析了不同取向（(001)、(010) 和 (-201)）的 Yb 离子注入-GaO晶体，发现 (010) 取向样品具有最低的扩展缺陷浓度和压应力，而其他取向样品虽存在更高的缺陷和拉应力，却因特定扩展缺陷的形成而增强了 Yb离子的发光效率。
DFT calculations of magnetocrystalline anisotropy energy with fixed spin moment
该论文提出利用全相对论固定自旋矩（FR-FSM）方法，通过构建磁各向异性能与自旋磁矩的关系曲线，有效调和了不同交换关联势计算结果的差异，并为预测材料最大磁各向异性能及优化合金成分以设计新型永磁体提供了实用框架。
Dielectric, magnetic and lattice dynamics properties of double perovskite (Ca0.5Mn1.5)MnWO6
该研究通过对比新旧陶瓷样品，发现先前报道的 (Ca0.5Mn1.5)MnWO6 双钙钛矿材料并非多铁体，而是由于样品中杂质含量差异导致介电异常被误判，其实际性质为顺电反铁磁体。
Direct Laser Writing of Ferromagnetic Nickel Utilizing the Principle of Sensitized Triplet-Triplet Annihilation Upconversion
该研究利用敏化三重态 - 三重态湮灭上转换原理，结合原位光化学脱氧与镍离子光还原过程，在环境条件下成功实现了铁磁性镍微结构的直写制造，为紧凑型三维架构中的传感与数据存储提供了新途径。
Efficient method for calculation of low-temperature phase boundaries
该论文提出了一种结合克劳修斯 - 克拉佩龙方程与准谐近似的高效通用框架，用于以最小计算量计算低温相界，并通过二氧化硅的相图构建验证了其在 -2 至 12 GPa 压力及 1750 K 温度范围内的准确性，同时实现了密度泛函理论与机器学习势函数的严谨对比。
Enhancing Reconstruction Capability of Wavelet Transform Amorphous Radial Distribution Function via Machine Learning Assisted Parameter Tuning
本研究提出了一种通过机器学习辅助参数优化（包括可学习参数、参数边界和选择性损失）来增强小波变换非晶径向分布函数（WT-RDF）振幅精度的 WT-RDF+ 框架，该框架在 Ge-Se 及 Ag-Ge-Se 体系的结构重构中，即使仅使用 25% 的二元数据集，其表现也优于基于 AIMD 模拟数据的 RBF 和 LSTM 等基准机器学习模型。
Exact downfolding and its perturbative approximation
该论文提出了一个严格的下折叠（downfolding）形式体系，通过显式积分掉高能自由度来推导任意目标空间中的精确有效模型，并在此基础上论证了微扰截断的适用条件、从第一性原理推导了约束随机相位近似（cRPA）及其修正项，同时通过镍和铜氧化物等材料实例展示了该方法在构建可控有效模型及评估目标空间适用性方面的价值。
Field-Programmable Topological Torons in Chiral Nematic Liquid Crystals
该研究通过实验与模拟证实，利用定制交流电场可在手性向列相液晶中实现拓扑扭结（torons）的按需生成、亚微米级精度的确定性操控及任意路径编程，并展示了其在光存储、可重构图案化及微粒子拾取放置等微纳操纵应用中的潜力。
From Word2Vec to Transformers: Text-Derived Composition Embeddings for Filtering Combinatorial Electrocatalysts
该研究提出了一种无需电化学标签的文本驱动筛选策略，通过比较基于 Word2Vec 和 Transformer 的组分嵌入方法，成功在 15 种材料库中利用“导电性”和“介电性”概念方向有效过滤了复杂的组合电催化剂候选物，其中轻量级的 Word2Vec 基线模型在减少候选数量的同时保持了优异的筛选性能。
Ground-State Structure Search of Defective High-Entropy Alloys Using Machine-Learning Potentials and Monte Carlo Sampling
本文提出了名为 PAIPAI 的机器学习势能与蒙特卡洛采样框架，通过双工作架构高效搜索含缺陷及间隙原子的复杂高熵合金基态原子构型，并在多个案例中验证了其能量优化效果优于随机采样且与密度泛函理论计算一致。
Impact of spin--orbit coupling on orbital diamagnetism in a narrow-gap semiconductor
该研究利用矩阵方法和自由 - 塞曼 - 狄拉克模型，揭示了自旋轨道耦合通过增强狄拉克型带间贡献，显著提升了窄禁带半导体在强磁场下的轨道抗磁性。
Introduction to Spectroscopy of Cr4+:YAG Transparent Ceramics
本文研究了 Cr4+:YAG 透明陶瓷在 5K 至 300K 温度范围内的光谱特性，揭示了其低温吸收与发射光谱中源于最低激发态的 28 cm⁻¹分裂双峰结构，并提出了其起源的可能解释。
Ionic-instability induced color tuning in lead-based, mixed-halide perovskites
该研究通过结合连续波与脉冲激光的光致偏析实验，揭示了混合卤素钙钛矿中离子不稳定性导致的中间发光能量可被动力学稳定化的机制，从而实现了基于脉冲重复率、占空比和峰值注量的颜色调控，为混合卤素钙钛矿在照明领域的应用及理解高功率脉冲下的光谱蓝移现象提供了理论依据。
Machine-learning assistant DFT study of half-metallic full-Heusler alloy N2CaNa: structural, electronic, mechanical, and thermodynamics properties
该研究利用机器学习辅助的密度泛函理论，系统分析了半金属性全 Heusler 合金 N2CaNa 的结构、电子、机械及热力学性质，证实了其结构稳定性、延展性及在自旋电子学等领域的应用潜力。
Material-Property-Field-based Deep Neural Network in Hopfield Framework
本文提出了一种名为 mPFDNN 的新型分析型深度神经网络框架，该框架通过将材料属性场（MPF）与 Hopfield 网络架构相结合，在严格遵循物理对称性的同时实现了原子级性质分布的可解释分解，从而为物理、化学及材料科学中的结构 - 性质映射提供了统一且通用的解决方案。
Materials Acceleration Platform for Electrochemistry (MAP-E): a Platform for Autonomous Electrochemistry
本文介绍了一种名为 MAP-E 的自主电化学加速平台，该平台通过集成机器人液体处理与多通道电位控制，实现了无需人工干预的高通量腐蚀测试，并成功利用不确定性驱动策略自主构建了 304 不锈钢的 pH-氯离子稳定性图，从而加速了材料发现与环境耐久性评估。
Nanoscale imaging of spin textures with locally varying altermagnetic response in -FeO
该研究利用纳米光谱 X 射线磁圆二色性技术，在-FeO中成功观测到随奈尔矢量取向变化的局域反铁磁响应，揭示了莫林相变下的信号开关效应以及畴壁和室温下反铁磁子（meron）自旋织构中的独特纳米尺度信号特征。
On the Mathematical Foundation of a Decoupled Directional Distortional Hardening Model for Metal Plasticity in the Framework of Rational Thermodynamics
本文提出了一种基于理性热力学的解耦方向畸变硬化模型，通过修改屈服条件解决了 Feigenbaum 和 Dafalias 原有模型中存在的数学不一致性及无法描述反向加载时屈服面扁平化的局限，实现了在无运动硬化情况下对屈服面扁平化与尖锐化的同时表征。
On the origin of diverse interlayer charge redistribution in transition-metal dichalcogenides
该研究通过系统理论分析，揭示了过渡金属二硫化物中层间准化学键相互作用（包括占据态间、占据 - 未占据态间及半满态间相互作用）的竞争机制，从而统一解释了不同电子填充数材料中层间电荷密度重分布的多样性起源。
Optically driven thermodynamic transition from free- to locked-epitaxy
该研究通过光激发载流子增强界面化学亲和力，成功实现了准范德华外延中从自由外延到锁定外延的热力学相变，为动态重构界面能景观和可编程调控晶体取向提供了非侵入式的光学控制手段。
Optimal parallelisation strategies for flat histogram Monte Carlo sampling
该研究通过基准测试多种并行化策略，发现针对平坦直方图蒙特卡洛采样，采用非均匀能量域分解的并行方案能带来最显著的性能提升，并为优化此类模拟提供了具体建议。
Orbital Altermagnetism
该论文提出了“轨道反铁磁性”这一新概念，即一种由交错环流产生、具有动量依赖轨道能带分裂的纯轨道磁有序，并指出其在 CuBr₂、VS₂ 等材料中独立于自旋有序存在，为轨道自旋电子学提供了新平台。
Physics-informed neural operator for predictive parametric phase-field modelling
本文提出了一种名为 PF-PINO 的物理信息神经算子框架，通过将相场控制方程的残差嵌入损失函数来强制物理约束，从而在精度、泛化能力和长期稳定性上显著优于传统傅里叶神经算子，为复杂界面演化问题的高效预测提供了鲁棒的计算工具。
Pressure-Induced Structural and Magnetic Evolution in Layered Antiferromagnet YbMnSb
该研究通过高压实验与理论计算揭示了层状反铁磁半导体 YbMnSb在约 3.5 GPa 下发生结构相变并伴随半导体 - 金属转变，同时压力诱导其形成短程自旋对并演化为长程反铁磁有序，从而稳定了由结构调控和竞争交换相互作用主导的非传统磁态。
Pressure-Stabilized MnSb with Complex Incommensurate Magnetic Order
该研究通过高压合成稳定了亚稳态的白铁矿型 MnSb单晶，并揭示其具有随温度演变的复杂非共线磁序及高达 2 的有序磁矩，确立了其作为探索非常规磁性（包括潜在自旋翻转铁磁性）的理想平台。
Receptogenesis in a Vascularized Robotic Embodiment
该研究提出并实现了一种受生物循环系统启发的血管化机器人复合体，通过流体输送前体与外部紫外光照射相结合的原位光聚合技术，使机器人能够根据环境需求从内部流体储备中“生长”出新的传感器硬件（即受体发生），从而在运行中实时扩展其物理感知与控制能力。
Resolving Transient Electron-Phonon Coupling with Time-Resolved Spontaneous Raman Spectroscopy
该研究开发了一种基于时间相关单光子计数的时间分辨自发拉曼光谱技术，通过利用调制连续波探针实现亚波数光谱分辨率和数百皮秒时间分辨率，成功在轻掺硼硅中解析了瞬态电子 - 声子耦合参数及其与载流子复合的直接关联。
Spectral Indicators of Piezomagnetically Induced Symmetry Breaking in Altermagnets
该研究通过多极矩分析与精确对角化计算，揭示了交替磁体中压磁效应诱导的对称性破缺，证明 X 射线磁线性二色性（XMLD）和圆二色性（XMCD）可作为探测自旋磁八极矩等隐藏铁序多极矩及应变可控自旋现象的有效元素特异性探针。
Synthetic design of force-responsive hydrogels with ring-forming catch bonds
该研究提出了一种基于可逆成环聚合物的最小化合成框架，通过粗粒化分子动力学模拟证实了该动态水凝胶在应力增加时键断裂减少，从而展现出力响应增强和应变率非单调依赖的“抓握键”行为，为设计具有可调耐用性和响应性的机械自适应材料提供了新平台。
Ultra-Fast Machine-Learned Interatomic Potential for MoS2 Enabling Non-Equilibrium Molecular-Dynamics Simulation of Epitaxial Growth
本文利用超快力场（UF3）框架开发了适用于多层 MoS2 的机器学习原子间势，该势函数在保持接近经验势计算速度的同时，高精度复现了密度泛函理论（DFT）的关键物理性质，并成功实现了大规模非平衡分子动力学模拟以揭示 MoS2 外延生长的原子机制。
Uncovering the properties of homo-epitaxial GaN devices through cross-sectional infrared nanoscopy
该研究利用中红外与太赫兹波段散射型扫描近场光学显微镜（s-SNOM）技术，实现了对同质外延 GaN 器件中载流子分布、晶格变化及亚表面缺陷的高分辨率、高灵敏度表征，其性能优于微区拉曼映射和开尔文探针力显微镜等传统方法。
Weyl-Transition-Driven Giant Reversible Orbital Hall Conductivity
该研究通过第一性原理计算发现单层 PtBi₂ 中存在由倾斜外尔点主导的巨可逆轨道霍尔电导，并揭示了一种通过应变调控诱导外尔点类型转变及结构相变，从而利用轨道贝里曲率不平衡实现轨道霍尔电导符号可逆翻转的微观机制。
💻 cs — 345 篇论文
"Should I Give Up Now?" Investigating LLM Pitfalls in Software Engineering
该研究通过分析 26 名参与者在复杂 Web 开发任务中的数据，揭示了大语言模型（LLM）在软件工程中的九类常见失败模式，并发现尽管用户尝试通过提示工程缓解问题，但持续的不准确回复仍导致 17 人最终放弃使用，且无帮助回复使放弃概率增加了 11 倍。
"Who wants to be nagged by AI?": Investigating the Effects of Agreeableness on Older Adults' Perception of LLM-Based Voice Assistants' Explanations
该研究通过 70 名老年人的实验发现，语音助手的高宜人性虽能提升日常场景下的信任与喜爱度，但在紧急情境中清晰度更为关键，且宜人性与感知智能相互独立，表明面向老年人的 AI 解释需结合个性、情境与受众进行个性化平衡。
3D UAV Trajectory Estimation and Classification from Internet Videos via Language Model
本文提出了一种无需人工标注的框架，通过利用语言模型从互联网视频中自主获取数据、生成训练免费的跨模态标签并结合物理约束进行轨迹优化，实现了 UAV 的 3D 轨迹估计与分类，并在零样本迁移实验中展现出随数据规模增长而持续提升的鲁棒性能。
A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight
本文介绍了一款名为 AirPulse 的 26 克蝴蝶仿生机器人，它通过模仿生物的低频拍翅与身体波动特性，并采用分层控制架构，首次实现了该尺度下尾翼缺失双翼平台的自主闭环飞行。
A Decade of News Forum Interactions: Threaded Conversations, Signed Votes, and Topical Tags
该论文发布了一个涵盖 2013 至 2022 年十年间奥地利《标准报》（DerStandard）平台的大规模纵向数据集，包含超过 7500 万条评论、4 亿多张投票及丰富的元数据，通过提供匿名化标识符和预计算的向量表示而非原始文本，在严格保护用户隐私的同时，为德语在线话语的动态、网络结构及语义分析研究提供了宝贵资源。
A Decentralized Frontier AI Architecture Based on Personal Instances, Synthetic Data, and Collective Context Synchronization
该论文提出了 H3LIX 去中心化前沿模型架构（DFMA），通过利用本地实例生成合成数据、在共享的集体上下文场中同步上下文信号以及结合能源自适应演化，构建了一种隐私保护、可持续且模仿生物神经网络特性的分布式人工智能系统，从而为 AI 发展提供了一条区别于传统集中式大模型的新路径。
A Generalized Voronoi Graph based Coverage Control Approach for Non-Convex Environment
本文提出了一种基于广义 Voronoi 图的多机器人非凸环境覆盖控制方法，通过结合考虑子区域质量差异的加权负载均衡算法与新型协同覆盖控制器，实现了多障碍物环境下的高效区域覆盖。
A Hybrid Residue Floating Numerical Architecture with Formal Error Bounds for High Throughput FPGA Computation
本文提出了一种名为 HRFNA 的混合余数浮点数值架构，该架构通过结合无进位余数算术与轻量级指数缩放，在 FPGA 上实现了高吞吐量、低资源消耗及严格误差界定的高效计算，显著提升了科学计算与 CAD 应用的能效与性能。
A PTAS for Weighted Triangle-free 2-Matching
本文针对加权无三角形 2-匹配问题（WTF2M），提出了一种基于简单局部搜索算法及其非平凡分析的 PTAS，从而在多项式时间内实现了任意精度 的近似解，突破了该问题此前仅有 $2/3$ 近似比的局限。
A Regularized Ensemble Kalman Filter for Stochastic Phase Field Models of Brittle Fracture
该论文提出了一种结合正则化技术的集合卡尔曼滤波方法，用于在脆性断裂的随机相场模型中，利用传感器位移数据对位移场和相场状态进行贝叶斯推断更新，从而在满足模型约束的同时有效修正模拟结果以匹配真实状态。
A Simple Constructive Bound on Circuit Size Change Under Truth Table Perturbation
该论文明确给出了在任意固定有限完备基下，真值表单点扰动导致电路规模变化不超过 的构造性上界，并通过 telescoping 论证将其推广至一般汉明距离，同时利用 SAT 求解器在 时对 AIG 基的穷举验证确认了该上界的紧性。
A Survey on Wi-Fi Sensing Generalizability: Taxonomy, Techniques, Datasets, and Future Research Prospects
这篇综述论文系统回顾了 200 多篇关于 Wi-Fi 感知泛化性的文献，构建了涵盖从实验设置到模型部署的完整分类体系，深入分析了域适应、元学习等关键技术，总结了相关数据集，并提出了未来研究方向及数据集共享平台，旨在为提升 Wi-Fi 感知系统的泛化能力提供全面指南。
A Tale of 1001 LoC: Potential Runtime Error-Guided Specification Synthesis for Verifying Large-Scale Programs
本文提出了名为 Preguss 的模块化细粒度框架，通过结合静态分析与大语言模型，利用潜在运行时错误引导验证单元构建与优先级排序，成功实现了对千行代码级大规模程序的高度自动化形式化验证，显著降低了人工验证成本。
A Voronoi Cell Formulation for Principled Token Pruning in Late-Interaction Retrieval Models
该论文提出了一种基于超空间几何和 Voronoi 单元估计的框架，通过量化令牌在嵌入空间中的影响区域，为晚期交互检索模型提供了一种兼具理论严谨性与高效性的令牌剪枝方法，在显著降低索引存储开销的同时保持了检索性能。
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。
A saccade-inspired approach to image classification using visiontransformer attention maps
该论文提出了一种受人类扫视机制启发的图像分类方法，利用 DINO 视觉 Transformer 生成的注意力图来引导模型聚焦关键区域，在显著降低计算成本的同时保持了甚至超越了全图处理的分类性能。
ARSGaussian: 3D Gaussian Splatting with LiDAR for Aerial Remote Sensing Novel View Synthesis
该论文提出了 ARSGaussian 方法，通过引入 LiDAR 点云约束、畸变校正坐标变换及几何一致性损失，有效解决了航空遥感场景下 3D 高斯泼溅技术面临的浮点与过度生长问题，并发布了配套的 AIR-LONGYAN 数据集以推动高精度新视角合成研究。
AVGGT: Rethinking Global Attention for Accelerating VGGT
本文通过深入分析 VGGT 和中全局注意力模块的作用机制，提出了一种无需训练的加速方案，通过将早期层转换为帧注意力并结合 K/V 子采样策略，在显著提升多视图推理速度（最高达 10 倍）的同时保持了原有的精度与鲁棒性。
Accelerating High-Order Finite Element Simulations at Extreme Scale with FP64 Tensor Cores
该论文首次将 NVIDIA GPU 的 FP64 张量核心与核融合优化相结合，显著加速了 MFEM 库中的高阶有限元模拟，在 Alps 系统近万张 GPU 上实现了卓越的扩展性，并成功应用于 2025 年戈登·贝尔奖获奖的海啸实时预报应用。
Actegories, Copowers, and Higher-Order Message Passing Semantics
本文通过将右作用范畴与右富集范畴的等价性从封闭对称情形推广至非封闭非对称情形，为支持高阶进程传递的并发语言 CaMPL 提供了必要的语义基础，解决了线性资源无法复用所导致的高阶定义难题。
Active Prompt Learning with Vision-Language Model Priors
该论文提出了一种基于视觉语言模型先验的预算高效主动提示学习框架，通过类引导聚类和自适应类阈值选择策略，在主动学习场景下实现了比现有基线更优的少样本分类性能。
Adaptive Multi-Objective Tiered Storage Configuration for KV Cache in LLM Service
本文提出了 Kareto，一种针对大语言模型 KV 缓存的自适应多目标分层存储配置优化器，它通过利用收益递减剪枝策略高效搜索帕累托前沿，并结合细粒度自适应调优机制，在真实工作负载下实现了吞吐量、延迟或成本等指标相比固定配置显著更优的平衡。
Adaptive SINDy: Residual Force System Identification Based UAV Disturbance Rejection
本文提出了一种将稀疏非线性动力学识别（SINDy）与递归最小二乘（RLS）自适应控制相结合的新型方法，通过实时辨识并抵消湍流环境中的残余风力干扰，显著提升了 Crazyflie 无人机在复杂动态环境下的轨迹跟踪精度与鲁棒性。
Age-Related Differences in the Perception of Eye-Gaze from a Social Robot
该研究探讨了社会机器人指向性凝视在辅助老年人日常任务中的作用，并分析了年龄差异如何影响不同人群对这种非语言线索的社会感知，旨在为设计适应年龄特征的人机交互非语言提示提供依据。
Agentic AI as a Network Control-Plane Intelligence Layer for Federated Learning over 6G
该论文提出了一种基于智能体（Agentic AI）的 6G 网络控制平面智能层，通过整合检索、规划、编码与评估等专用智能体，将联邦学习视为学习与网络管理的联合任务，从而在动态网络条件下实现高效的客户端选择、资源调度及自适应训练。
AgenticCyOps: Securing Multi-Agentic AI Integration in Enterprise Cyber Operations
本文提出了 AgenticCyOps 框架，通过系统性分解多智能体系统的攻击面、确立工具编排与内存管理为核心信任边界，并制定五项防御原则，为符合主流合规标准的 enterprise 级安全运营中心（SOC）工作流提供了纵深防御架构，显著降低了可被利用的信任边界。
Algorithmic Collusion at Test Time: A Meta-game Design and Evaluation
该论文提出了一种元博弈设计框架，通过在测试时约束下结合预训练策略与自适应规则，评估了在不同成本设置下强化学习、UCB 及大语言模型策略在重复定价博弈中是否能在理性选择下自发形成算法共谋。
Almost-Optimal Upper and Lower Bounds for Clustering in Low Dimensional Euclidean Spaces
该论文将低维欧几里得空间中-中值和-均值问题的-近似算法运行时间从$2^{(1/\varepsilon)^{O(d^2)}}n2^{\tilde{O}(1/\varepsilon)^{d-1}}nd-1$的下界，从而确立了近乎紧致的复杂度界限。
An Analysis of Modern Web Security Vulnerabilities Inside WebAssembly Applications
该论文指出 WebAssembly 模块中的二进制漏洞（如缓冲区溢出）可能破坏 Web 应用的安全机制并引发 SQL 注入等 Web 安全威胁，同时提供了相应的缓解策略与最佳实践。
An Empirical Study of Interaction Smells in Multi-Turn Human-LLM Collaborative Code Generation
本文通过构建首个交互异味（Interaction Smells）分类体系，对多轮人机协作代码生成中的交互质量缺陷进行了实证研究，并提出了基于不变量感知约束演进的 InCE 多智能体框架以有效抑制此类问题并提升任务成功率。
AnalogToBi: Device-Level Analog Circuit Topology Generation via Bipartite Graph and Grammar Guided Decoding
本文提出了名为 AnalogToBi 的框架，通过结合二分图表示、电路类型令牌实现的功能控制以及语法引导解码，有效解决了现有方法在模拟电路拓扑生成中存在的功能可控性差、数据记忆和电气无效性问题，实现了无需人工干预即可生成高有效性、高新颖性且经 SPICE 仿真验证的高质量模拟电路拓扑。
Artificial Intelligence (AI) Maturity in Small and Medium-Sized Enterprises: A Framework of Internalized and Ecosystem-Embedded Capabilities
该研究基于组织能力理论与中小企业数字化转型文献，构建了一个包含八个能力维度、五个成熟度等级及四种发展路径的 AI 成熟度框架，旨在突破传统企业中心视角的局限，通过强调资源约束、非正式治理及生态系统嵌入性，更准确地刻画中小企业 AI 能力发展的非线性与异质性特征。
Asset-Centric Metric-Semantic Maps of Indoor Environments
该论文提出了一种基于资产（Asset-Centric）的度量语义地图方法，利用四足机器人构建包含详细网格、类别和位姿的物体级场景表示，在精度上优于现有基础模型和机器人建图方案，并实现了与大型语言模型的无缝集成以支持复杂的场景理解与语义导航。
Audio-Visual World Models: Towards Multisensory Imagination in Sight and Sound
该论文提出了首个音频 - 视觉世界模型（AVWM）框架，通过构建包含双耳音频与视觉轨迹的 AVW-4k 数据集，并设计 AV-CDiT 多模态扩散 Transformer 模型，实现了在精确动作控制下对视听动态的高保真模拟，显著提升了智能体在连续视听导航任务中的表现。
Automated Coral Spawn Monitoring for Reef Restoration: The Coral Spawn and Larvae Imaging Camera System (CSLICS)
本文提出了一种名为 CSLICS 的低成本模块化成像系统，利用人机协作训练的目标检测技术实现珊瑚产卵的自动化计数，在 Great Barrier Reef 的实验中不仅显著提升了不同发育阶段产卵检测的准确率（表面检测 F1 分数达 82.4%），还大幅减少了人工劳动时间，从而有效推动了珊瑚礁生态修复的规模化发展。
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。
BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks
本文提出了 BOPIM，一种针对时序网络影响力最大化问题的贝叶斯优化算法，通过设计基于汉明距离或杰卡德系数的核函数及改进的采集函数，在显著降低计算成本的同时实现了与黄金标准贪婪算法相当的影响力传播效果，并首次实现了对最优种子集不确定性的量化。
Beware of the Classical Benchmark Instances for the Traveling Salesman Problem with Time Windows
该论文提出了一种针对带时间窗旅行商问题（TSPTW）的高效精确算法，证明了经典基准实例因结构可被利用而不再具备代表性，无法有效评估算法性能或作为机器学习训练集。
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。
BinaryAttention: One-Bit QK-Attention for Vision and Diffusion Transformers
该论文提出了 BinaryAttention，一种通过仅保留查询和键的符号并引入可学习偏置及量化感知训练来实现端到端加速的 1 比特 QK-注意力机制，其在 A100 显卡上的速度比 FlashAttention2 快两倍以上，且在视觉和扩散 Transformer 任务中能达到甚至超越全精度注意力的性能。
Bootstrap Dynamic-Aware 3D Visual Representation for Scalable Robot Learning
本文提出了名为 AFRO 的自监督框架，通过在不依赖动作或重建监督的情况下，利用生成扩散过程联合建模正向与逆向动力学，成功解决了现有 3D 视觉预训练方法在机器人操作任务中因缺乏状态 - 动作动态建模而表现不佳的问题，显著提升了多任务下的操作成功率并展现出良好的可扩展性。
BrainSTR: Spatio-Temporal Contrastive Learning for Interpretable Dynamic Brain Network Modeling
本文提出了 BrainSTR 框架，通过结合自适应相位划分、注意力机制及时空监督对比学习，实现了可解释的动态脑网络建模，能够精准识别精神疾病诊断中的关键时间相位与亚网络特征。
CIGPose: Causal Intervention Graph Neural Network for Whole-Body Pose Estimation
CIGPose 提出了一种基于结构因果模型的因果干预图神经网络框架，通过识别并替换受视觉上下文混淆的关节点表示，结合分层图神经网络强制解剖合理性，从而在 COCO-WholeBody 数据集上实现了超越现有方法的鲁棒性与精度。
CLIOPATRA: Extracting Private Information from LLM Insights
本文提出了名为 CLIOPATRA 的首个针对“隐私保护”LLM 洞察系统（如 Anthropic 的 Clio）的攻击方法，证明即使采用多重启发式防护，攻击者仍能通过精心设计的恶意对话成功窃取目标用户的敏感医疗历史，且现有审计机制无法有效检测此类泄露。
CORAL: Scalable Multi-Task Robot Learning via LoRA Experts
本文提出了 CORAL 框架，通过冻结预训练 VLA 骨干网络并为每个任务分配独立的轻量级 LoRA 专家，在运行时动态切换专家以彻底消除多任务学习中的梯度冲突与灾难性遗忘，从而在真实机器人和多个仿真基准上实现了高效、可扩展的终身多任务学习。
Can AI Agents Generate Microservices? How Far are We?
该研究评估了 AI 代理生成微服务的能力，发现尽管其生成的代码质量较高且能较好遵守 API 契约，但在功能正确性上仍存在不一致性，表明完全自主的微服务生成尚未实现。
Can ChatGPT Generate Realistic Synthetic System Requirement Specifications? Results of a Case Study
该研究通过提示工程、多模型交叉验证及专家评估，证实了 ChatGPT 虽能在一定程度上生成逼真的合成系统需求规格说明书，但仍存在矛盾与缺陷，且其自动质量评估无法完全替代专家人工评审。
Case Study: Performance Analysis of a Virtualized XRootD Frontend in Large-Scale WAN Transfers
本文通过详细案例研究，展示了由异构 XRootD 虚拟机集群、BBR 拥塞控制算法及 TCP 扩展技术构成的 T2_BR_SPRACE 存储前端架构，在真实生产负载下成功实现了高达 51.3 Gb/s 的聚合吞吐量及单流 41.5 Gb/s 的传输峰值性能。
Caterpillar-Inspired Spring-Based Compressive Continuum Robot for Bristle-based Exploration
本文提出了一种受毛毛虫启发的弹簧基压缩连续体机器人，该机器人通过腱驱动实现弯曲与轴向伸缩的耦合运动，并集成人工刚毛接触传感器，从而为商业机械臂提供了一种低成本、高适应性的受限空间探索与表面感知解决方案。
Chain of Event-Centric Causal Thought for Physically Plausible Video Generation
本文提出了一种名为“事件中心因果思维链”的新框架，通过物理驱动的事件链推理和过渡感知跨模态提示两个核心模块，将物理现象分解为因果相连的动态事件序列，从而显著提升了视频生成模型在物理合理性方面的表现。
Characterization, Analytical Planning, and Hybrid Force Control for the Inspire RH56DFX Hand
本文针对 Inspire RH56DFX 灵巧手存在的黑盒特性与接触不可靠问题，通过硬件标定、经 Sim2Real 验证的 MuJoCo 仿真模型以及混合闭环速度 - 力控制策略，将其转化为可解析的研究工具，并在插拔与多样化抓取任务中显著提升了成功率。
ChatNeuroSim: An LLM Agent Framework for Automated Compute-in-Memory Accelerator Deployment and Optimization
本文提出了 ChatNeuroSim，一种基于大语言模型智能体的框架，旨在通过自动化工作流和引入设计空间剪枝技术，解决传统存内计算（CIM）架构设计中依赖人工解读、迭代耗时及优化效率低下的问题，从而实现 DNN 加速器的快速部署与配置优化。
ChimeraLoRA: Multi-Head LoRA-Guided Synthetic Datasets
ChimeraLoRA 提出了一种将类共享 LoRA 与多图像特定 LoRA 相结合的新方法，通过语义增强训练和基于狄利克雷分布的混合生成策略，在数据稀缺场景下合成既具多样性又富含细节的图像，从而显著提升下游分类任务的准确性。
Clarifying the Compass: A Reflexive Narrative on Entry Barriers into HCI and Aging Research
这篇论文通过两位非老龄化研究背景研究者的视角，探讨了人机交互与老龄化研究跨学科合作中的障碍，并分享了他们通过在养老社区志愿服务来培养同理心与深入理解老年人的反思历程。
Class Model Generation from Requirements using Large Language Models
本文提出了一种结合大语言模型裁判与人工评估的双重验证框架，通过链式思维提示从自然语言需求自动生成 UML 类图，并验证了包括 GPT-5 在内的多种先进大语言模型在生成质量及评估可靠性方面与人类专家的高度一致性。
CoRe-GS: Coarse-to-Refined Gaussian Splatting with Semantic Object Focus
CoRe-GS 提出了一种面向任务驱动的粗到精高斯溅射框架，通过仅对感兴趣区域进行选择性优化并引入颜色过滤机制去除异常点，在显著降低计算成本的同时提升了特定场景点的重建质量与分割效率，从而满足机器人实时操作需求。
CogBlender: Towards Continuous Cognitive Intervention in Text-to-Image Generation
CogBlender 是一个旨在弥合文本到图像生成中语义内容与认知属性（如情绪效价、唤醒度、支配性及图像记忆性）之间鸿沟的框架，它通过建立认知空间与语义流形之间的映射，利用认知锚点重构流匹配过程中的速度场，从而实现了对生成图像认知特性的连续、多维且精细的干预。
Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
该研究通过在混合现实环境中对比个人、名义小组与临时配对在视觉图分析任务中的表现，发现尽管引入了任务实例复杂度概念，但3D图表示并未比基准测试带来更优的协作效果，从而强调了使用名义小组作为评估协作虚拟环境基准的重要性。
Comparative Analysis of Patch Attack on VLM-Based Autonomous Driving Architectures
本文提出了一种基于黑盒优化与语义同质化的系统性框架，在 CARLA 仿真中对比评估了 Dolphins、OmniDrive 和 LeapVAD 三种视觉语言模型架构在物理补丁攻击下的鲁棒性，揭示了当前自动驾驶 VLM 设计存在严重的安全漏洞及独特的架构脆弱性模式。
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。
Component-Aware Sketch-to-Image Generation Using Self-Attention Encoding and Coordinate-Preserving Fusion
本文提出了一种结合自注意力编码与坐标保持融合的两阶段组件感知框架，通过自注意力自编码器、坐标保持门控融合模块及空间自适应细化修正器，在多种面部与非面部数据集上显著超越了现有生成模型，实现了高保真、语义准确且空间对齐的草图到图像生成。
Computer Vision-Based Vehicle Allotment System using Perspective Mapping
该论文提出了一种基于计算机视觉和 YOLOv8 目标检测模型的智能停车分配系统，通过逆透视映射（IPM）融合多路摄像头数据来动态识别空车位，并利用 3D 笛卡尔坐标图模拟停车环境以引导用户，从而为高密度城市提供低成本、高效率的可持续停车解决方案。
Computing Hausdorff Distances Under Translations: The Interplay of Dimensionality, Symmetry and Discreteness
该论文通过细粒度复杂性分析，揭示了在计算平移下的 豪斯多夫距离时，维度、对称性（有向与无向）及离散性（连续与离散）之间复杂的相互作用，并针对连续有向情形提出了不对称的时间复杂度结果、证明了 时有向与无向变体的条件性分离，以及指出了离散情形在 时归约至 3SUM 问题从而限制了基于正交向量假设的下界证明。
ConfCtrl: Enabling Precise Camera Control in Video Diffusion via Confidence-Aware Interpolation
ConfCtrl 提出了一种置信度感知的视频插值框架，通过结合置信度加权投影点云潜变量与卡尔曼启发式的预测 - 更新机制，使扩散模型在大视角变化下既能遵循指定相机姿态，又能有效重建未见区域，从而生成几何一致且视觉合理的 novel view。
Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning
该论文提出了一种名为 MPC-CLF-CBF 的实时贝塞尔曲线约束运动规划算法，通过结合高阶控制障碍函数与控制李雅普诺夫函数，有效解决了多机器人集群在复杂障碍环境中维持连通性与导航成功率之间的矛盾，并实现了连接丢失后的自动恢复，且已在 8 架 Crazyflie 微型四旋翼飞行器的仿真与实物实验中得到验证。
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。
CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication
本文提出了首个面向无线隐蔽通信的专用基准测试 CovertComBench，旨在评估大语言模型在该领域的能力，研究发现尽管模型在概念理解和代码生成方面表现优异，但在满足严格安全约束的数学推导上存在显著不足，表明当前大模型更适合作为辅助工具而非自主解决安全约束优化问题的方案。
Cutting the Cord: System Architecture for Low-Cost, GPU-Accelerated Bimanual Mobile Manipulation
本文介绍了一种基于开源 XLeRobot 构建、成本低于 1300 美元的双臂移动操作机器人平台，其通过优化的机械结构、隔离电机干扰的三总线供电拓扑以及搭载 NVIDIA Jetson Orin Nano 的嵌入式自主系统，实现了无需外部依赖的遥操作、SLAM 导航及视觉驱动操作。
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。
DISPLAY: Directable Human-Object Interaction Video Generation via Sparse Motion Guidance and Multi-Task Auxiliary
该论文提出了 DISPLAY 框架，通过仅依赖手腕关节坐标和物体边界框的稀疏运动引导、物体感知注意力机制以及多任务辅助训练策略，实现了高保真且可灵活控制的人与物体交互视频生成。
DOCFORGE-BENCH: A Comprehensive 0-shot Benchmark for Document Forgery Detection and Analysis
本文提出了首个文档伪造检测零样本基准 DOCFORGE-BENCH，评估发现现有方法在真实部署场景下因伪造区域占比极低导致标准阈值严重失准，揭示了校准而非表征能力才是当前文档伪造检测面临的主要瓶颈。
DRIFT: Dual-Representation Inter-Fusion Transformer for Automated Driving Perception with 4D Radar Point Clouds
本文提出了 DRIFT 模型，这是一种专为 4D 雷达点云设计的自动驾駛感知 Transformer，通过双路径架构（点路径与柱路径）及多阶段特征共享机制，有效融合局部细粒度与全局粗粒度上下文信息，从而在物体检测和自由道路估计任务中显著优于现有基线方法。
DeZent: Decentralized z-Anonymity with Privacy-Preserving Coordination
本文提出了名为 deZent 的去中心化 z-匿名方案，通过随机计数结构和安全求和机制在传感器网络中实现本地化隐私保护，在保持与中心化方案相当发布率的同时显著降低了对中心实体的通信开销。
Deblurring structural edges in variable thickness topology optimization via density-gradient-informed projection
该论文提出了一种基于密度梯度的投影方法，通过利用局部密度梯度信息在结构边缘处选择性地施加强投影，有效解决了变厚度拓扑优化中结构边缘模糊及低厚度区域难以制造的问题，在显著恢复边缘清晰度的同时几乎不影响结构的最终柔度。
Decoder-Free Distillation for Quantized Image Restoration
本文提出了名为 QDR 的量化感知蒸馏框架，通过解码器免蒸馏、FP32 自蒸馏及可学习幅度重加权等创新技术，有效解决了量化图像恢复中的瓶颈问题，使 Int8 模型在边缘设备上实现了接近 FP32 的恢复性能与极高的推理速度。
Design Guidance Towards Addressing Over-Reliance on AI in Sensemaking
本文针对生成式人工智能在协作中可能导致过度依赖的问题，提出通过设计结合群体感知工具（GAT）的 GenAI 系统，利用可视化呈现成员差异以引发认知冲突，从而隐性引导并促进协作中的自主意义建构，并据此提出了初步的设计原则。
Designing Culturally Aligned AI Systems For Social Good in Non-Western Contexts
该论文基于对七个国家、十八种语言及八个真实案例的混合研究，识别出影响非西方语境下 AI 系统设计部署的六大关键因素，并提出了十二条旨在促进跨学科协作、确保系统文化契合度与社会公平性的设计指南。
DiffWind: Physics-Informed Differentiable Modeling of Wind-Driven Object Dynamics
DiffWind 提出了一种物理信息可微框架，通过结合 3D 高斯泼溅、物质点法及格子玻尔兹曼方法，实现了从视频观测中联合重建风场与物体动力学、并支持新风力条件下正向模拟与风场重定向的任务。
Diffusion-Based Authentication of Copy Detection Patterns: A Multimodal Framework with Printer Signature Conditioning
本文提出了一种基于扩散模型的多模态认证框架，通过联合利用原始模板、打印图案及打印机签名特征，将认证任务转化为打印机分类问题，从而有效区分高质量伪造品与真品并提升泛化能力。
Dishonesty Tendencies in Testing Scenarios Among Students with Virtual Reality and Computer-Mediated Technology
该研究通过对比 22 名志愿者在虚拟现实（VR）与笔记本电脑环境下的测试表现，发现学生在两种技术媒介中的作弊行为频率完全相同。
Distributed Convolutional Neural Networks for Object Recognition
该论文提出了一种用于特定正类识别的新型分布式卷积神经网络（DisCNN），通过设计将正样本映射至高维紧凑集而将负样本映射至原点的新损失函数，实现了正类特征的解耦与轻量化提取，从而在复杂背景下展现出优异的泛化能力和检测效果。
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。
Dynamic Precision Math Engine for Linear Algebra and Trigonometry Acceleration on Xtensa LX6 Microcontrollers
本文提出并验证了一种面向 ESP32 微控制器的动态精度数学引擎，通过集成 Q16.16 定点核心、CORDIC 三角函数模块及缓存感知矩阵乘法内核，实现了在运行时灵活切换定点与浮点执行路径，从而在保持精度的同时将三角函数运算速度提升了 18.5 至 24.7 倍。
ENIGMA-360: An Ego-Exo Dataset for Human Behavior Understanding in Industrial Scenarios
本文提出了名为 ENIGMA-360 的新数据集，该数据集在真实工业场景中采集了 180 组时间同步的 360 度第一人称与第三人称视频及标注，旨在填补工业领域人机行为理解数据的空白，并通过基线实验展示了现有模型在此类复杂场景下的局限性。
EasyText: Controllable Diffusion Transformer for Multilingual Text Rendering
本文提出了基于扩散变换器（DiT）的 EasyText 框架，通过字符定位编码与位置编码插值技术，结合大规模多语言合成数据集，实现了高质量、可控且布局感知的多语言文本渲染。
EgoMI: Learning Active Vision and Whole-Body Manipulation from Egocentric Human Demonstrations
本文提出了 EgoMI 框架，通过从第一人称视角捕捉同步的手部操作与主动头部运动轨迹，并结合记忆增强策略，有效解决了人形机器人模仿学习中因视角差异导致的分布偏移问题，显著提升了半人形机器人的操作性能。
Electoral Systems Simulator: An Open Framework for Comparing Electoral Mechanisms Across Voter Distribution Scenarios
本文介绍了开源 Python 框架 `electoral_sim`，该框架通过在二维意识形态空间中模拟选民分布，比较了包括比例代表制在内的多种选举机制及一种基于玻尔兹曼软核的假设机制，以选举结果与选民几何中位数的欧几里得距离为指标评估其表现。
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。
EmoSURA: Towards Accurate Evaluation of Detailed and Long-Context Emotional Speech Captions
本文提出了 EmoSURA 评估框架，通过将情感语音描述分解为原子感知单元并结合音频验证机制，有效解决了传统指标和 LLM 在长文本情感语音字幕评估中的语义捕捉不足与推理不一致问题，并配套推出了标准化基准 SURABench 以提升评估的准确性与可靠性。
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。
Ensuring Data Freshness in Multi-Rate Task Chains Scheduling
本文提出了一种基于数据新鲜度约束的任务调度框架，通过引入任务偏移量实现数据生产的准时制（JIT）同步，并借助主导路径分解与共识偏移搜索算法，在消除冗余采样和人为延迟的同时，确保了多速率任务链的端到端数据新鲜度并维持了全局 EDF 的 100% 可调度性。
Entangling Like Mycorrhizae: Mixing Realities Through Touch in "FungiSync"
本文介绍了《FungiSync》这一多人共址混合现实体验，它通过将参与者化身森林植物并让手部接触触发数字感知世界的交融，将菌根网络的共生互赖转化为一种具身化的仪式，旨在以“真菌认识论”批判技术加速时代的极端个人主义。
Epistemic Closure: Autonomous Mechanism Completion for Physically Consistent Simulation
本文提出了一种神经符号生成代理，通过链式思维推理和量纲分析自主识别并修正科学文献中的隐含物理假设（如将非排水条件误判为排水条件），从而在热压致裂等模拟中避免物理幻觉，实现了对物理机制的自主补全与验证。
Evaluating Large Language Models for Multilingual Vulnerability Detection at Dual Granularities
该论文通过基于 30,000 多个真实漏洞修复补丁的实证研究，系统评估了预训练语言模型（PLMs）和大语言模型（LLMs）在七种编程语言及函数与行双粒度下的漏洞检测能力，发现经过指令微调和少样本提示优化的 GPT-4o 在检测多语言及高危漏洞方面显著优于其他模型。
Evaluating the Practical Effectiveness of LLM-Driven Index Tuning with Microsoft Database Tuning Advisor
本文通过工业基准和真实企业负载评估了基于大语言模型（LLM）的索引调优在微软数据库调优顾问（DTA）背景下的实际效果，发现尽管 LLM 因性能波动大和验证成本高而难以直接替代 DTA，但其能识别出显著优于 DTA 的配置并捕捉人类直觉洞察，可作为互补技术或启发 DTA 改进的潜力方向。
EventVGGT: Exploring Cross-Modal Distillation for Consistent Event-based Depth Estimation
本文提出了 EventVGGT 框架，通过将事件流建模为连贯视频序列，并首创从视觉几何基础模型（VGGT）中蒸馏时空与多视图几何先验的三级策略，有效解决了现有无监督事件深度估计方法因忽略时间连续性而导致的预测不一致问题，显著提升了深度估计精度与泛化能力。
Evidential Perfusion Physics-Informed Neural Networks with Residual Uncertainty Quantification
本文提出了一种名为 EPPINN 的框架，通过结合证据深度学习与物理信息建模，在无需贝叶斯采样或集成推理的情况下实现了对急性缺血性卒中 CT 灌注成像中物理约束违反的不确定性量化，从而在提升参数估计精度的同时显著增强了临床诊断的可靠性。
Evoking User Memory: Personalizing LLM via Recollection-Familiarity Adaptive Retrieval
本文提出了 RF-Mem，一种受人类记忆双过程（熟悉感与回忆）启发的自适应检索框架，通过根据熟悉度不确定性动态切换直接匹配与迭代重构路径，在有限预算下实现了比现有方法更精准、可扩展的个性化大语言模型记忆检索。
Excess demand in public transportation systems: The case of Pittsburgh's Port Authority
该论文针对公交数据中因车辆满载而遗漏的乘客信息（截断数据）会导致需求被低估的问题，提出了一种结合潜在超额需求识别机制与泊松回归模型的框架，并通过模拟验证及在匹兹堡港务局真实数据上的应用，成功实现了对公共交通系统超额需求的准确估算。
Experience Report on the Adaptable Integration of Requirements Engineering Courses into Curricula for Professionals
本文报告了将需求工程课程系统融入面向专业人士的软件工程教育课程的经验，提出了整合原则并描述了一种基于课程内容映射的系统化方法。
Exploiting the Final Component of Generator Architectures for AI-Generated Image Detection
该论文提出利用生成器架构中通用的最终组件“污染”真实图像以训练检测器，并通过构建基于该组件的生成器分类体系，实现了在未见生成模型上高达 98.83% 平均准确率的泛化检测能力。
Exploring Modality-Aware Fusion and Decoupled Temporal Propagation for Multi-Modal Object Tracking
本文提出了名为 MDTrack 的新型多模态目标跟踪框架，通过为不同模态分配专用专家实现模态感知融合，并利用解耦的状态空间模型与交叉注意力机制进行独立且协同的时序传播，从而在五个基准测试中取得了最先进的性能。
Exploring the Design of GenAI-Based Systems to Support Socially Shared Metacognition
本文通过初步文献调研，探讨了如何设计生成式人工智能增强的群体感知工具，以在协作学习与工作中支持自主的社会共享元认知，避免过度依赖 AI 指令并促进群体自主调节能力的形成。
Expressive Power of Property Graph Constraint Languages
本文通过构建统一框架，系统比较了旨在支持 GQL 标准修订的 PG-Keys 语言与图函数依赖（GFD）、图生成依赖（GGD）的表达能力，确立了包含严格分层关系的完整表达力层级，并精确定位了 PG-Keys 在现有属性图约束形式化方法中的独特优势。
Extension of ACETONE C code generator for multi-core architectures
本文旨在将原本仅支持生成顺序代码的 ACETONE 框架扩展至多核架构，通过定义处理器分配问题、调研现有方案，并计划实现调度启发式算法、同步机制模板及最坏情况执行时间评估，以生成并行代码。
External entropy supply for IoT devices employing a RISC-V Trusted Execution Environment
本文提出了一种基于 RISC-V 可信执行环境（TEE）的外部熵供应方案，通过建立受信任的服务器为资源受限的物联网设备提供加密级随机数，从而解决其熵源不足的安全难题。
FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid
本文提出了名为 FAME 的力自适应强化学习框架，通过结合上肢姿态与双手机械交互力的潜在上下文编码，使全尺寸人形机器人（如 Unitree H12）能够在无需腕部力/力矩传感器的情况下，显著提升在外部力扰动下的站立平衡能力与操作范围。
Fair and Square: Replacing One Real Multiplication with a Single Square and One Complex Multiplication with Three Squares When Performing Matrix Multiplication and Convolutions
该论文提出了一种通过用单次平方运算替代实数乘法、用三次平方运算替代复数乘法来显著降低矩阵乘法和卷积硬件资源消耗的新方法，并设计了相应的平方基脉动阵列和张量核心架构。
Fast and Optimal Differentially Private Frequent-Substring Mining
该论文提出了一种新的-差分隐私算法，通过引入基于频繁前后缀结构的候选生成策略和基于频率关系的剪枝技术，在保持近最优误差的同时，将频繁子串挖掘的空间和时间复杂度从之前的显著降低至和，从而实现了可扩展的隐私保护子串挖掘。
FetalAgents: A Multi-Agent System for Fetal Ultrasound Image and Video Analysis
本文提出了 FetalAgents，这是首个用于胎儿超声图像和视频分析的多智能体系统，它通过轻量级协调框架动态调度专业视觉模型，实现了从多平面关键帧识别、结构化测量到生成可审计临床报告的全流程自动化，并在多项临床任务中展现出超越专用模型和多模态大语言模型的鲁棒性与准确性。
Fine-grained Motion Retrieval via Joint-Angle Motion Images and Token-Patch Late Interaction
该论文提出了一种基于关节角运动图像与 Token-Patch 晚期交互的可解释细粒度文本 - 动作检索方法，通过将局部关节特征映射为伪图像并结合掩码语言模型正则化，克服了现有全局嵌入方法在细粒度对应和可解释性上的不足，在 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集上实现了超越最先进水平的检索性能。
First Steps towards Categorical Algebraic Artificial Chemistry
本文构建了一个为代数相互作用组件模型赋予动力学的函子，该构造推广了人工生命领域中基于λ演算的 AlChemy 计算模型，并探讨了利用范畴论作为组织工具来形式化代数与动力学层面之间联系的未来方向。
Flash-KMeans: Fast and Memory-Efficient Exact K-Means
本文提出了 Flash-KMeans，一种专为现代 GPU 设计的 IO 感知且无争用的 K-Means 实现，通过引入 FlashAssign 和 sort-inverse update 等内核级创新，成功将 K-Means 从离线处理转变为高效的在线原语，在 NVIDIA H200 上实现了远超现有库（如 cuML 和 FAISS）的显著加速。
Floating-Point Usage on GitHub: A Large-Scale Study of Statically Typed Languages
本文通过对 GitHub 上数百万静态类型语言仓库的大规模实证研究，揭示了现实世界中浮点数算术的使用特征，验证了现有基准测试的部分代表性并指出了其不足，同时发布了一个包含 1000 万个真实浮点函数的数据集以推动相关自动推理技术的发展。
Fly, Track, Land: Infrastructure-less Magnetic Localization for Heterogeneous UAV-UGV Teaming
本文提出了一种无需基础设施的磁感应定位系统，使轻型无人机能够仅依靠机载传感器在移动四足机器人上实现厘米级精度的自主悬停、跟踪与降落，从而显著提升了异构机器人在无外部定位环境下的协同作业能力。
ForgeDreamer: Industrial Text-to-3D Generation with Multi-Expert LoRA and Cross-View Hypergraph
本文提出了名为 ForgeDreamer 的新框架，通过多专家 LoRA 集成机制解决工业领域的类别知识干扰问题，并利用跨视图超图几何增强方法捕捉高阶结构依赖，从而显著提升了工业文本到 3D 生成的语义泛化能力与几何精度。
FormalRTL: Verified RTL Synthesis at Scale
本文提出了 FormalRTL，一种通过集成软件参考模型作为形式化规范来指导生成与验证、从而解决工业级数据路径设计挑战的可扩展多智能体框架。
FrameDiT: Diffusion Transformer with Frame-Level Matrix Attention for Efficient Video Generation
本文提出了 FrameDiT 架构，通过引入一种将整帧视为矩阵并进行跨帧交互的“矩阵注意力”机制，在保持高效性的同时有效解决了视频生成中全局时空结构建模与计算成本之间的权衡问题，实现了兼具高视频质量与时间连贯性的最先进生成效果。
From Ideal to Real: Stable Video Object Removal under Imperfect Conditions
本文提出了名为 SVOR 的鲁棒框架，通过掩码并集策略、去噪感知分割头及两阶段课程训练，有效解决了真实场景下阴影、剧烈运动及掩码缺陷导致的视频物体移除难题，实现了无闪烁且时序稳定的移除效果。
From Perception to Cognition: How Latency Affects Interaction Fluency and Social Presence in VR Conferencing
该论文通过对比虚拟现实（VR）与传统视频会议，利用主观实验分析了端到端延迟如何从感知层面的交互流畅性和认知层面的社会临场感两个维度影响用户体验，并揭示了两者在不同延迟条件下的内在关联机制，从而为优化沉浸式虚拟环境系统提供了指导。
From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
该研究通过对谷歌反向图片搜索的系统审计发现，在视觉虚假信息核查中，辟谣内容在搜索结果中的占比不足 30%，且常因无关信息和重复谣言的干扰而面临可见性挑战，揭示了算法作为信息守门人在视觉领域可能加剧而非缓解虚假信息传播的机制。
GIIM: Graph-based Learning of Inter- and Intra-view Dependencies for Multi-view Medical Image Diagnosis
本文提出了一种名为 GIIM 的基于图的学习框架，通过同时建模多视角医学图像中病灶的视图内依赖关系与跨视图动态变化，并有效处理缺失数据，显著提升了计算机辅助诊断的准确性与鲁棒性。
GSStream: 3D Gaussian Splatting based Volumetric Scene Streaming System
本文提出了 GSStream，一种基于 3D 高斯泼溅（3DGS）的新型 volumetric 场景流媒体系统，通过整合多用户协同视口预测模块和基于深度强化学习的码率自适应模块，有效解决了 3DGS 数据量大导致的带宽瓶颈问题，显著提升了流媒体传输的视觉质量与网络效率。
Game-Theoretic Modeling of Stealthy Intrusion Defense against MDP-Based Attackers
本文通过博弈论建模，针对具有隐蔽性和多阶段特征的高级持续性威胁（APT），在攻击者拥有完全信息、完全盲视及概率信念三种不同信息情境下，研究了防御者在随机部署检测传感器以应对马尔可夫决策过程（MDP）驱动的攻击者时的最优防御策略。
Gap-ETH-Tight Algorithms for Hyperbolic TSP and Steiner Tree
该论文提出了一种基于新型混合双曲四叉树分解和加权交叉分析的随机移位分层动态规划算法，在 Gap-ETH 假设下为维双曲空间中的旅行商问题和斯坦纳树问题构建了具有最优依赖关系的-近似方案。
GenAI Is No Silver Bullet for Qualitative Research in Software Engineering
该论文指出生成式人工智能并非软件工程定性研究的万能解决方案，强调需结合具体研究策略与数据特征审慎应用，并系统探讨了其在定性研究中的机遇、挑战及质量评估标准。
Gender Bias in Perception of Human Managers Extends to AI Managers
该研究通过随机对照试验发现，性别偏见不仅存在于人类管理者中，同样延伸至 AI 管理者：获奖者更倾向于认可男性管理者（无论人类或 AI），而未获奖者则对女性管理者（尤其是女性 AI）表现出更强的不信任与负面评价。
Generative AI and LLMs in Industry: A text-mining Analysis and Critical Evaluation of Guidelines and Policy Statements Across Fourteen Industrial Sectors
该研究通过文本挖掘技术分析了全球十四个行业领域的 160 份指南与政策声明，旨在评估生成式人工智能和大型语言模型的治理现状，并提出在创新与伦理问责之间取得平衡的可行建议。
GeoAlignCLIP: Enhancing Fine-Grained Vision-Language Alignment in Remote Sensing via Multi-Granular Consistency Learning
该论文提出了 GeoAlignCLIP 框架，通过多粒度语义对齐与模态内一致性学习，并辅以新构建的 RSFG-100k 细粒度遥感数据集，有效解决了现有遥感视觉 - 语言模型在细粒度细节捕捉上的不足，显著提升了复杂任务中的对齐精度与性能。
GeoBenchr: An Application-Centric Benchmarking Suite for Spatiotemporal Database Platforms
本文提出了 GeoBenchr，这是一个开源的应用导向基准测试套件，旨在通过涵盖多样化数据集、查询类型及真实场景工作负载，对时空数据库平台进行全面的性能评估与比较。
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。
Geometry-Aware Metric Learning for Cross-Lingual Few-Shot Sign Language Recognition on Static Hand Keypoints
该论文提出了一种基于 20 维关节角度描述符的几何感知度量学习框架，通过消除相机视角、手部和缩放差异带来的域偏移，显著提升了在 ASL、LIBRAS 等四种手语间进行静态手势少样本识别的跨语言迁移性能。
Granulon: Awakening Pixel-Level Visual Encoders with Adaptive Multi-Granularity Semantics for MLLM
该论文提出了 Granulon，一种基于 DINOv3 的多模态大语言模型，通过文本条件粒度控制器和自适应令牌聚合模块，实现了从像素级到粗粒度语义的动态自适应融合，显著提升了细粒度视觉理解能力并降低了幻觉。
HECTOR: Hybrid Editable Compositional Object References for Video Generation
HECTOR 提出了一种混合参考条件生成管道，支持通过静态图像或动态视频作为混合引导，并允许用户显式指定各元素的轨迹，从而实现对视频生成中复杂时空约束的细粒度组合控制。
HMR-1: Hierarchical Massage Robot with Vision-Language-Model for Embodied Healthcare
该论文针对康复医疗中缺乏标准化评估和开源多模态数据集的痛点，构建了包含 1.2 万张图像和 17 万问答对的 MedMassage-12K 数据集，并提出了一种结合视觉语言模型进行穴位定位与轨迹规划的分层按摩机器人框架，通过物理实验验证了其在具身医疗中的有效性。
Hardness of the Binary Covering Radius Problem in Large Norms
该论文证明了对于大于约 35.31 的 范数，-近似格覆盖半径判定问题（-）是 NP 难的，其中逼近因子 大于 1 且当 趋于无穷大时收敛于 9/8。
HelixTrack: Event-Based Tracking and RPM Estimation of Propeller-like Objects
本文提出了 HelixTrack，一种完全基于事件驱动的方法，通过联合跟踪螺旋桨类物体并估计其转速，有效解决了传统跟踪器在快速周期性运动下的漂移问题，并发布了首个包含微秒级转速真值的 TQE 数据集以验证其性能。
HeteroFedSyn: Differentially Private Tabular Data Synthesis for Heterogeneous Federated Settings
本文提出了首个专为水平联邦场景设计的高保真差分隐私表格数据合成框架 HeteroFedSyn，通过引入基于 L2 依赖度度量、无偏估计及自适应选择策略的三项创新，有效解决了异构数据分布下的噪声累积与偏差问题，实现了与集中式合成相当的效用。
Hierarchical Observe-Orient-Decide-Act Enabled UAV Swarms in Uncertain Environments: Frameworks, Potentials, and Challenges
本文提出了一种基于云 - 边 - 端分层架构和网络功能虚拟化技术的分层观察 - 调整 - 决策 - 行动（H-OODA）框架，旨在通过融合自主决策与协同控制，提升无人机群在不确定环境下的适应性、可扩展性及决策效率。
High-Slip-Ratio Control for Peak Tire-Road Friction Estimation Using Automated Vehicles
本文提出了一种利用自动驾驶车辆在空载工况下主动激发高滑移率以估算峰值轮胎 - 路面摩擦系数的控制框架，通过结合简化的魔术公式模型、考虑安全约束的最优控制策略及基于分箱的统计投影方法，实现了在保障行车安全的同时对路面摩擦特性进行高精度、可扩展的评估。
How to Write to SSDs
该论文提出了一套跨数据库与 SSD 层的“非原地写入”优化方案，通过重新设计 LeanStore 存储引擎，显著降低了写放大并提升了 OLTP 工作负载下的吞吐量与 SSD 寿命，同时兼容 ZNS 等新型 SSD 接口。
Idempotent Slices with Applications to Code-Size Reduction
本文正式化了幂等后向切片的概念，提出了一种基于 GSA 形式的有效提取算法，并通过在 LLVM 测试套件中的实验证明，该算法能够识别并合并非连续指令序列，从而实现高达 7.24% 的代码体积缩减。
Impact of Different Failures on a Robot's Perceived Reliability
这项通过在线视频实验的研究发现，机器人执行任务时的“失误”（如拿错或放错）比“滑脱”或“卡顿”对感知可靠性的损害更小，且随后的成功执行足以修复因失败而受损的信任，而无需机器人采取显性的社交修复行为。
ImpedanceDiffusion: Diffusion-Based Global Path Planning for UAV Swarm Navigation with Generative Impedance Control
本文提出了 ImpedanceDiffusion 框架，通过结合图像条件扩散模型进行全局路径规划、人工势场法实现反应式跟踪以及基于视觉语言模型检索增强生成的语义感知可变阻抗控制，实现了无人机群在杂乱室内环境中无需显式建图即可安全、高效且自适应的协同导航。
Implicit Biases in Refereeing: Lessons from NBA Referees
该研究利用 NBA 比赛数据重新审视了裁判的隐性偏见，发现主客场偏见（尤其是季后赛中）存在但随疫情有所减弱，特定球员确实受益于裁判判罚，但未发现针对特定球员、球队或种族的负面偏见。
Implicit Geometry Representations for Vision-and-Language Navigation from Web Videos
该论文提出了一种利用网络视频和隐式几何表示的大规模视觉语言导航框架，通过从 RGB 帧直接提取空间线索来克服传统 3D 重建的局限性，从而在多个基准测试中实现了最先进的性能并推动了零样本导航的发展。
Improving 3D Foot Motion Reconstruction in Markerless Monocular Human Motion Capture
该论文提出了 FootMR 方法，通过利用大规模动捕数据将 2D 脚部关键点序列提升为 3D 并预测残差运动，有效解决了现有无标记单目人体动作捕捉中脚部精细运动重建不准的问题，同时引入了 MOOF 数据集以支持相关评估。
Improving Large Vision-Language Models' Understanding for Flow Field Data
本文提出了名为 FieldLVLM 的新框架，通过结合物理特征提取的领域感知语言生成策略与数据压缩的多模态模型微调，显著提升了大型视觉语言模型对流场等科学领域数据的理解能力。
Influence of Interactivity in Shaping User Experience and Social Acceptance of Mobile XR
该研究通过对比两款不同交互程度的移动增强现实应用，揭示了交互程度对用户感知体验及社会接受度的复杂影响，强调了在 AR 设计平衡可用性与社会因素的重要性。
Integrating Virtual and Augmented Reality into Public Education: Opportunities and Challenges in Language Learning
本文基于两项实证研究，探讨了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）在公立教育语言学习中的应用，指出其虽能提升学习动机和情境化体验，但仍面临技术障碍、认知负荷及课程整合等挑战，并提出了优化界面设计、减轻认知负担及加强师资培训等实施策略。
Intelligent Spatial Estimation for Fire Hazards in Engineering Sites: An Enhanced YOLOv8-Powered Proximity Analysis Framework
该研究提出了一种基于增强型 YOLOv8 的双模型框架，通过结合火/烟实例分割与 COCO 预训练目标检测，实现从火灾识别到基于像素距离换算的实时风险量化评估，从而在工程现场提供可部署的智能火灾预警与态势感知系统。
InternVL-U: Democratizing Unified Multimodal Models for Understanding, Reasoning, Generation and Editing
本文提出了轻量级统一多模态模型 InternVL-U，通过解耦视觉表征与推理中心的数据合成策略，在仅使用 40 亿参数的情况下实现了理解、推理、生成与编辑能力的统一，其综合性能显著超越了参数量大 3 倍以上的同类基线模型。
IntroSVG: Learning from Rendering Feedback for Text-to-SVG Generation via an Introspective Generator-Critic Framework
本文提出了名为 IntroSVG 的生成框架，通过构建一个兼具生成与批判双重角色的统一视觉语言模型，利用监督微调、直接偏好优化以及“生成 - 审查 - 优化”的迭代闭环机制，将渲染后的视觉反馈融入训练过程，从而显著提升了文本到矢量图形（SVG）生成的质量、语义对齐度及可编辑性。
Investigating the Effects of LLM Use on Critical Thinking Under Time Constraints: Access Timing and Time Availability
该研究通过实验发现，时间约束（包括任务可用时长和 LLM 介入时机）会根本性地决定大语言模型是增强还是削弱人类的批判性思维：在时间紧迫时早期或持续使用 LLM 能提升表现，而在时间充裕时则会产生相反效果。
Kinodynamic Motion Retargeting for Humanoid Locomotion via Multi-Contact Whole-Body Trajectory Optimization
本文提出了名为 KDMR 的框架，通过将人形机器人运动重定向建模为多接触全身轨迹优化问题，并显式结合刚体动力学与地面反作用力数据，有效解决了传统纯运动学方法导致的物理不一致性问题，从而生成了动力学可行且平滑的参考轨迹，显著提升了下游模仿学习策略的训练效率与 locomotion 稳定性。
Kite: How to Delegate Voting Power Privately
本文提出了名为 Kite 的新协议，旨在为去中心化自治组织（DAO）提供隐私保护委托投票机制，使成员能够在不泄露委托关系的前提下自由委托、撤销或重新委托投票权，并通过零知识证明、通用可组合性（UC）安全分析及以太坊智能合约实现验证了其安全性与实用性。
LAP: A Language-Aware Planning Model For Procedure Planning In Instructional Videos
本文提出了语言感知规划（LAP）模型，该模型利用微调后的视觉语言模型将视觉观测转化为更具区分性的文本嵌入，并通过扩散模型生成动作序列，在多个程序规划基准测试中显著超越了现有最先进方法。
LARA-Gen: Enabling Continuous Emotion Control for Music Generation Models via Latent Affective Representation Alignment
本文提出了 LARA-Gen 框架，通过潜在情感表示对齐和基于连续效价 - 唤醒度空间的情感控制模块，实现了音乐生成模型中细粒度且连续的情感控制，并建立了相应的评估基准以验证其优越性。
LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models
该论文针对视觉语言模型在多轮多模态对话中面临的安全挑战，构建了包含 4484 条标注对话的 MMDS 数据集及自动化红队测试框架，并提出了 LLaVAShield 安全审计系统，该系统在检测多轮对话中的隐蔽恶意意图和累积风险方面显著优于现有模型与工具。
Latency Effects on Multi-Dimensional QoE in Networked VR Whiteboards
该研究通过控制实验，系统分析了网络延迟对网络虚拟白板中实用性与享乐性多维体验质量的影响，并深入探讨了这种影响在不同协作模式（顺序协作与自由协作）及不同呈现形式（有无虚拟化身）下的差异，旨在为优化此类系统的实际部署提供指导。
Learning Convex Decomposition via Feature Fields
该论文提出了一种基于特征场学习的新方法，通过自监督几何目标将 3D 形状分解为凸体集合，首次实现了面向开放世界的、可泛化至多种 3D 表示形式的高质量前馈凸分解模型。
Learning Encoding-Decoding Direction Pairs to Unveil Concepts of Influence in Deep Vision Networks
该论文提出了一种无监督方法，通过识别解码方向（基于激活聚类）和估计编码方向（基于信号向量），并利用不确定性区域对齐技术，成功恢复了深度视觉网络中概念信息的编码 - 解码方向对，从而实现了对模型黑盒机制的可解释性分析、预测解释及干预修正。
Let's Reward Step-by-Step: Step-Aware Contrastive Alignment for Vision-Language Navigation in Continuous Environments
该论文针对连续环境视觉语言导航任务中监督信号稀疏及错误累积问题，提出了步感知的对比对齐（SACA）框架，通过基于感知的逐步审计机制从不完美的轨迹中提取密集监督信号，并结合场景条件分组策略实现动态优化，从而在基准测试中取得了最先进的性能。
Leveraging whole slide difficulty in Multiple Instance Learning to improve prostate cancer grading
该论文提出了一种基于专家与非专家病理学家诊断分歧的“全切片难度”（WSD）概念，并通过多任务学习和加权分类损失两种方法将其融入前列腺癌 Gleason 分级任务中，实验结果表明该方法能显著提升不同特征编码器和多实例学习模型的性能，尤其改善了对高 Gleason 分级（即更严重病情）的分类效果。
Lightening the Load: A Cluster-Based Framework for A Lower-Overhead, Provable Website Fingerprinting Defense
本文提出了名为 Adaptive Tamaraw 的自适应网站指纹防御框架，该框架通过聚类分析将流量划分为 (k,l)-多样性匿名集并动态调整填充参数，在保留信息论安全保证的同时，实现了隐私保护与通信开销之间的灵活权衡。
Local Stability of Rankings
该论文提出了一种衡量排名对物品数值微小变化敏感度的“局部稳定性”新指标，并设计了具有理论保证的采样算法来近似计算该指标及检测密集区域，同时通过实验验证了其在提升决策质量方面的有效性。
Lockbox -- A Zero Trust Architecture for Secure Processing of Sensitive Cloud Workloads
本文介绍了 Lockbox，这是一种专为满足严格企业安全与治理要求而设计的零信任架构，旨在通过全生命周期的显式信任验证、强隔离及最小权限原则，确保敏感云工作负载（包括 AI 辅助处理）的安全处理。
LogoDiffuser: Training-Free Multilingual Logo Generation and Stylization via Letter-Aware Attention Control
LogoDiffuser 是一种无需训练的基于多模态扩散变换器的方法，它通过将目标字符作为图像输入并利用字母感知注意力控制机制，实现了能够保持字符结构且支持多语言的高质量 Logo 生成与风格化。
Low-rank Orthogonal Subspace Intervention for Generalizable Face Forgery Detection
该论文针对面部伪造检测中的泛化难题，提出了一种名为 SeLop 的低秩正交子空间干预方法，通过识别并剔除导致虚假相关的低秩特征子空间，迫使模型聚焦于真实的伪造痕迹，从而在极少参数量下实现了卓越的跨域泛化性能。
M4-SAR: A Multi-Resolution, Multi-Polarization, Multi-Scene, Multi-Source Dataset and Benchmark for optical-SAR Object Detection
该论文针对现有单源遥感目标检测在复杂环境下的局限性，提出了包含近百万标注实例的多分辨率、多极化、多场景、多源光学-SAR 融合数据集 M4-SAR，并配套开发了统一评测工具包及新型端到端融合检测框架 E2E-OSDet，显著提升了复杂场景下的检测精度。
MARRS: Masked Autoregressive Unit-based Reaction Synthesis
本文提出了 MARRS 框架，通过结合独立编码身体与手部单元的 UD-VAE、基于随机掩码的 Action-Conditioned Fusion 以及促进单元间交互的 Adaptive Unit Modulation，利用连续表示和扩散模型实现了高质量的细粒度人类动作反应合成。
MEGC2026: Micro-Expression Grand Challenge on Visual Question Answering
该论文介绍了 MEGC2026 微表情挑战赛，旨在通过引入基于多模态大语言模型的微表情视频问答（ME-VQA）和长视频问答（ME-LVQA）两项新任务，推动微表情分析在复杂时空推理与多模态理解领域的研究进展。
MO-Playground: Massively Parallelized Multi-Objective Reinforcement Learning for Robotics
该论文提出了 GPU 原生多目标强化学习算法 MORLAX 及配套的 MO-Playground 环境库，通过大规模并行化将计算速度提升 25 至 270 倍，有效解决了复杂机器人多目标优化问题中计算耗时过长且难以扩展的瓶颈。
MORE-R1: Guiding LVLM for Multimodal Object-Entity Relation Extraction via Stepwise Reasoning with Reinforcement Learning
本文提出了 MORE-R1，一种通过监督微调构建细粒度逐步推理数据并结合强化学习（GRPO）优化策略，以显著提升大视觉语言模型在跨模态对象 - 实体关系提取任务中性能与推理透明度的新方法。
Mapping Historic Urban Footprints in France: Balancing Quality, Scalability and AI Techniques
该研究通过开发一种针对历史地图复杂性的双阶段 U-Net 深度学习流程，成功从 1925 至 1950 年的法国历史地图中提取并发布了首个覆盖全国的高精度城市足迹数据集，填补了 20 世纪 70 年代前法国城市扩张量化分析的空白。
Measuring onion website discovery and Tor users' interests with honeypots
该研究通过部署涵盖各类非法主题的蜜罐洋葱网站并监测其引流效果，发现人类用户主要源自 Ahmia 搜索引擎，且儿童性虐待（CSAM）主题的站点互动率显著高于其他类别，同时英语版本比多语言版本更受青睐。
MedKCO: Medical Vision-Language Pretraining via Knowledge-Driven Cognitive Orchestration
该论文提出了 MedKCO 方法，通过构建基于诊断敏感性和样本代表性的两级课程学习顺序，并引入自适应非对称对比损失，解决了现有医疗视觉 - 语言预训练模型因同时学习简单与复杂概念而导致的特征表示次优问题，从而在多种下游任务中显著提升了性能。
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。
MetaDAT: Generalizable Trajectory Prediction via Meta Pre-training and Data-Adaptive Test-Time Updating
该论文提出了 MetaDAT 框架，通过元预训练优化预测器以适应快速在线更新，并结合基于在线梯度与难例选择的数据自适应机制动态调整学习率与更新频率，从而在跨数据集分布偏移场景下显著提升了轨迹预测的泛化能力与鲁棒性。
MissBench: Benchmarking Multimodal Affective Analysis under Imbalanced Missing Modalities
本文提出了 MissBench 基准及框架，旨在通过标准化不平衡缺失模态协议并引入模态公平性指数（MEI）和模态学习指数（MLI）等诊断指标，揭示现有情感计算模型在真实缺失场景下隐藏的模态贡献不公与优化失衡问题。
Modeling Concurrency Control as a Learnable Function
本文提出了 NeurCC，一种基于贝叶斯优化和图归约搜索算法的新型可学习并发控制机制，它通过高效映射数据库状态到控制动作的查找表，在多样化及动态变化的工作负载下实现了比现有最先进算法更高的事务吞吐量和优化速度。
Modeling Trend Dynamics with Variational Neural ODEs for Information Popularity Prediction
本文提出了基于变分神经常微分方程的 VNOIP 方法，通过引入带注意力机制的双向跳跃 ODE 来显式建模信息流行度的连续时间动态趋势，从而显著提升了社交网络中信息流行度预测的准确性与效率。
More than the Sum: Panorama-Language Models for Adverse Omni-Scenes
该论文提出了全景语言建模（PLM）范式，通过引入包含恶劣场景的大规模全景 VQA 数据集（PanoVQA）及一种无需重训练即可适配现有模型的即插即用稀疏注意力模块，实现了超越传统针孔图像拼接的全景整体空间与上下文推理能力。
Multi-Quadruped Cooperative Object Transport: Learning Decentralized Pinch-Lift-Move
该论文提出了一种基于分层策略和星座奖励机制的去中心化多足机器人协作搬运方法，使 N 台四足机器人在无通信、无刚性连接且仅靠物理接触的情况下，能够协同完成对不可抓取物体的夹取、提升与移动任务，并实现了从 2 到 10 台机器人的任意规模扩展及仿真到现实的迁移。
Multimodal Adversarial Quality Policy for Safe Grasping
本文提出了一种名为 MAQP 的多模态对抗质量策略，通过异构双补丁优化方案（HDPOS）和梯度级模态平衡策略（GLMBS），有效解决了基于 RGB-D 模态的机器人抓取中因深度无关性导致的现有对抗补丁方法失效问题，从而提升了人机交互中的抓取安全性。
Multimodal Classification via Total Correlation Maximization
该论文从信息论角度分析了多模态学习中的模态竞争问题，提出了一种通过最大化特征与标签间总相关性（TCMax）来缓解竞争并捕捉模态交互的无超参数分类方法，其实验表现优于现有的联合与单模态学习方案。
Multimodal Graph Representation Learning with Dynamic Information Pathways
本文提出了一种名为 DiP 的新型多模态图表示学习框架，通过引入模态特定伪节点和动态信息路径，实现了自适应、稀疏且高效的跨模态消息传递，从而在多个基准测试中显著优于现有基线方法。
MuxGel: Simultaneous Dual-Modal Visuo-Tactile Sensing via Spatially Multiplexing and Deep Reconstruction
本文提出了 MuxGel，一种通过棋盘格涂层实现空间复用并结合基于 U-Net 的深度学习重建框架，从而在单一 GelSight 风格传感器中同时获取高分辨率外部视觉与接触触觉信息的双模态感知系统。
NLiPsCalib: An Efficient Calibration Framework for High-Fidelity 3D Reconstruction of Curved Visuotactile Sensors
本文提出了 NLiPsCalib 框架，通过结合可控近场光源与近场光度立体视觉技术，仅需少量日常物体接触即可高效校准弯曲视觉触觉传感器，从而显著降低高保真 3D 重建的门槛并提升其重建精度。
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。
NaviGait: Navigating Dynamically Feasible Gait Libraries using Deep Reinforcement Learning
NaviGait 提出了一种结合轨迹优化结构与强化学习适应性的分层框架，通过从离线步态库中选择、微调并稳定步态，实现了训练更快、奖励设计更直观且兼具高鲁棒性与参考运动保真度的双足机器人 locomotion 控制。
NaviNote: Enabling In-situ Spatial Annotation Authoring to Support Exploration and Navigation for Blind and Low Vision People
本文介绍了 NaviNote 系统，该系统结合视觉高精度定位与智能体架构，使视障人士能够通过语音进行原位空间标注并实现精准导航，从而显著提升了其探索陌生环境的性能与体验。
Nemo: A Low-Write-Amplification Cache for Tiny Objects on Log-Structured Flash Devices
本文提出了 Nemo，一种专为闪存设备上的微小对象设计的低写放大缓存系统，它通过增加哈希碰撞概率来提升集合填充率，并结合基于布隆过滤器的索引与混合热度追踪机制，在显著降低应用级写放大的同时，实现了高内存效率和低缺失率。
Network Slicing in 5G Mobile Communication Architecture, Profit Modeling, and Challenges
本文全面探讨了 5G 网络切片的概念与系统架构，重点分析了其商业模式与利润建模（包括自有切片实施与资源租赁），并指出了该领域面临的研究挑战与未来方向。
Nezha: A Key-Value Separated Distributed Store with Optimized Raft Integration
本文提出了 Nezha 系统，通过创新性地结合键值分离架构与 Raft 共识协议，优化了持久化策略并引入分级垃圾回收机制，有效解决了传统一致存储中因重叠 I/O 操作导致的性能瓶颈，显著提升了读写吞吐量。
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。
OTPL-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry with Optimal Transport Line Association and Adaptive Uncertainty
该论文提出了一种名为 OTPL-VIO 的鲁棒立体视觉惯性里程计系统，通过引入无需训练的线特征描述子与基于熵正则化最优传输的关联机制，结合自适应不确定性加权策略，有效解决了低纹理和光照剧烈变化场景下的特征稀疏与匹配歧义问题，实现了高精度且实时的状态估计。
OddGridBench: Exposing the Lack of Fine-Grained Visual Discrepancy Sensitivity in Multimodal Large Language Models
该论文提出了名为 OddGridBench 的可控基准以评估多模态大模型对细微视觉差异的敏感度，发现现有模型表现远逊于人类，并进一步通过引入课程学习与距离感知奖励的 OddGrid-GRPO 强化学习框架显著提升了模型的细粒度视觉判别能力。
OmniEarth: A Benchmark for Evaluating Vision-Language Models in Geospatial Tasks
该论文提出了 OmniEarth 基准，这是一个包含 28 项细粒度任务、多源遥感数据及严格盲测协议的综合评估框架，旨在系统评估视觉语言模型在感知、推理和鲁棒性方面的地学任务能力，并揭示了现有模型在复杂地理空间场景中的显著差距。
OmniEdit: A Training-free framework for Lip Synchronization and Audio-Visual Editing
OmniEdit 是一种无需训练的框架，通过用目标序列替代 FlowEdit 中的编辑序列并消除生成过程中的随机性，实现了高效且稳定的唇形同步与音视频编辑。
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。
On the Multi-Commodity Flow with convex objective function: Column-Generation approaches
本文提出了一种基于列生成技术的算法优化框架，用于解决具有凸性链路成本函数的多商品流问题（包括可拆分和不可拆分两种变体），旨在通过优化流量分布来提升电信网络资源利用效率并应对带宽受限导致的性能下降。
On the Online Weighted Non-Crossing Matching Problem
本文研究了欧几里得平面上带权重的在线非交叉匹配问题，证明了确定性算法无法获得非平凡竞争比，但随机化算法可实现常数竞争比，并进一步探讨了可撤销机制、共线点情形及最优解的咨询复杂度上界。
On the Structural Failure of Chamfer Distance in 3D Shape Optimization
该论文揭示了点云优化中 Chamfer 距离因梯度结构缺陷导致点云坍缩的内在机制，并证明引入非局部耦合（如共享基变形或可微 MPM 先验）是抑制坍缩、提升优化效果的关键。
Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Genereated Constraints
该论文提出了一种名为 OWL-TAMP 的新方法，通过利用视觉语言模型生成离散的行动排序约束和连续的代码化约束，成功将大模型的常识推理能力与任务运动规划系统相结合，从而实现了在开放世界中直接根据自然语言指令解决复杂的长程机器人操作任务。
OptBench: An Interactive Workbench for AI/ML-SQL Co-Optimization[Extended Demonstration Proposal]
本文介绍了 OptBench，这是一个基于 DuckDB 的交互式工作平台，旨在通过统一的后端和可视化工具，帮助研究人员和从业者透明、公平地构建、基准测试及对比针对混合 SQL 与 AI/ML 查询的查询优化器。
Optimal conversion from Rényi Differential Privacy to -Differential Privacy
本文证明了将 Rényi 差分隐私（RDP）转换为 -差分隐私的最优规则，即通过取所有单阶 RDP 隐私区域交点所确定的逐点最大贸易函数，该规则在所有 RDP 配置和 Type I 错误水平下均具有最优性，且无法被任何其他黑盒转换方法在 Blackwell 意义上统一超越。
Optimal partition selection with Rényi differential privacy
该论文将 Desfontaines 等人提出的单分区最优差分隐私算法推广至黎曼差分隐私（RDP）框架，针对多分区场景提出了基于有界加权的改进机制，显著提升了现有分区选择算法的性能，并揭示了在同时释放分区及其频率时加性噪声与非加性噪声机制之间存在固有的数值差距。
Overview of the TREC 2025 Retrieval Augmented Generation (RAG) Track
TREC 2025 RAG 赛道通过引入长叙事查询、基于 MS MARCO V2.1 语料库的多层评估框架以及强调归因验证，旨在推动构建透明、事实性强且具备推理能力的检索增强生成系统。
PIM-SHERPA: Software Method for On-device LLM Inference by Resolving PIM Memory Attribute and Layout Inconsistencies
本文提出了 PIM-SHERPA，一种纯软件方法，通过解决存内计算（PIM）系统中预填充与解码阶段存在的内存属性不一致及权重布局不一致问题，实现了在 Llama 3.2 模型上以接近理论最大性能运行，同时节省约 47.8% 至 49.7% 的内存容量。
ParTY: Part-Guidance for Expressive Text-to-Motion Synthesis
该论文提出了 ParTY 框架，通过部分引导网络、部分感知文本对齐及整体 - 部分融合机制，有效解决了现有文本驱动运动生成方法在特定身体部位动作表达不足及全身运动不连贯的问题。
Paralinguistic Emotion-Aware Validation Timing Detection in Japanese Empathetic Spoken Dialogue
该研究提出了一种无需文本上下文、融合副语言信息与情感识别的自监督学习模型，用于检测日语共情对话中的情感验证时机，并在实验证明其显著优于传统语音基线，为构建更具共情能力的人机交互系统提供了纯语音驱动的新路径。
Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation
该论文提出了一种无需训练的测试时校正（TTC）方法，通过利用初始帧作为稳定参考锚点来校准自回归蒸馏模型在长视频生成过程中的随机状态，从而有效解决了误差累积问题，在几乎不增加开销的情况下实现了长达 30 秒的高质量视频生成。
Physics-Conditioned Grasping for Stable Tool Use
该论文提出了名为 iTuP 的逆工具使用规划框架及其核心网络 SDG-Net，通过基于刚体力学推导任务轨迹中的预测交互力矩并优化抓取选择，有效解决了传统视觉 - 语言系统在动态工具操作中因忽略惯性冲击和杠杆效应而导致的滑移与失稳问题，显著提升了真实世界中的任务成功率。
Physics-Driven 3D Gaussian Rendering for Zero-Shot MRI Super-Resolution
该论文提出了一种基于物理驱动的零样本 3D 高斯渲染框架，通过嵌入组织物理属性的高斯参数和基于体渲染的信号建模，在无需配对数据的情况下实现了高效且高质量的 MRI 超分辨率重建。
PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations
该论文提出了名为 PixelConfig 的差分分析框架，通过逆向工程揭示了 Meta Pixel 在健康类网站等场景中默认启用高比例的活动与身份追踪功能，且即便启用了限制追踪的配置，其实际保护效果也极为有限。
Platooning as a Service (PlaaS): A Sustainable Transportation Framework for Connected and Autonomous Vehicles
本文提出了一种名为“车队即服务”（PlaaS）的决策支持框架，通过建立以车队服务提供商为领导者的斯塔克尔伯格博弈模型来优化定价与行驶距离决策，并分析了政府补贴及运营参数对平台利润与碳排放的影响，从而为自动驾驶车辆编队行驶促进可持续交通提供了理论依据与管理启示。
Point Cloud as a Foreign Language for Multi-modal Large Language Model
本文提出了名为 SAGE 的首个端到端 3D 多模态大语言模型，它通过将原始点云视为“外语”并利用轻量级 3D 分词器直接将其转化为离散 token，从而摆脱了对预训练 3D 编码器的依赖，在提升计算效率与泛化能力的同时实现了更优的 3D 理解与推理性能。
Polynomial-time Configuration Generator for Connected Unlabeled Multi-Agent Pathfinding
本文针对连通无标号多智能体路径规划（CUMAPF）问题，提出了一种名为 PULL 的轻量级多项式时间算法，该算法通过规则驱动的单步配置更新在保持连通性的同时高效生成路径，显著优于整数线性规划方法并适用于大规模智能体场景。
Predictive Spectral Calibration for Source-Free Test-Time Regression
本文提出了一种名为预测谱校准（PSC）的无源测试时适应框架，通过扩展子空间对齐至块谱匹配，在无需源数据的情况下有效提升了图像回归模型在分布偏移下的性能。
Preparing Students for AI-Driven Agile Development: A Project-Based AI Engineering Curriculum
本文提出了一种将敏捷实践与 AI 工程能力深度融合的项目式课程体系，通过让学生在实际迭代开发中运用生成式 AI 工具并反思人类责任，有效培养了其在 AI 驱动环境下的敏捷开发胜任力。
ProGS: Towards Progressive Coding for 3D Gaussian Splatting
本文提出了 ProGS，一种基于八叉树结构并引入互信息增强机制的新型流式编解码器，旨在解决 3D 高斯泼溅（3DGS）数据的压缩与渐进式传输难题，在实现文件体积减少 45 倍的同时将视觉质量提升了 10% 以上。
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。
Progressive Representation Learning for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities
本文提出了 PRLF 框架，通过自适应模态可靠性估计器和渐进式交互模块，有效解决了多模态情感分析中因模态缺失导致的特征不对齐问题，并在多种缺失场景下实现了优于现有方法的鲁棒性能。
Progressive Split Mamba: Effective State Space Modelling for Image Restoration
该论文提出了渐进式分裂 Mamba（PS-Mamba）框架，通过几何一致的分区策略和对称跨尺度捷径，有效解决了现有状态空间模型在处理图像恢复任务时面临的拓扑失真与长程信息衰减问题，从而在保持线性复杂度的同时实现了局部细节与全局一致性的高质量恢复。
Prompt-Driven Color Accessibility Evaluation in Diffusion-based Image Generation Models
该论文针对扩散模型在色觉障碍（CVD）可访问性方面的不足，提出并验证了新型评估指标"CVDLoss"，揭示了现有模型难以通过提示词可靠地改善图像色觉可访问性的现状。
Proper Body Landmark Subset Enables More Accurate and 5X Faster Recognition of Isolated Signs in LIBRAS
该论文提出通过筛选关键身体地标子集并结合样条插值填补缺失数据，在巴西手语（LIBRAS）孤立手势识别任务中实现了比现有方法快 5 倍且精度相当甚至更优的轻量化解决方案。
Proportionality Degree in Participatory Budgeting
该论文首次研究了参与式预算中的比例度问题，通过理论推导与实验验证，揭示了尽管“等份额法”（MES）在公理保证上更强，但其与 Phragmen 序贯规则在比例度这一量化指标上具有相同的紧确界。
Proprioceptive Safe Active Navigation and Exploration for Planetary Environments
本文提出了 PSANE 框架，该框架利用足式机器人在未知可变形地形中的本体感知交互数据，通过高斯过程回归构建可通行性模型并结合多目标优化策略，实现了仅依赖本体感知即可安全导航与探索的目标。
ProvAgent: Threat Detection Based on Identity-Behavior Binding and Multi-Agent Collaborative Attack Investigation
本文提出了 ProvAgent 框架，通过结合传统模型的高效初筛、基于图对比学习的细粒度身份 - 行为一致性绑定以及多智能体协作的自主调查机制，有效解决了高级持续性威胁（APT）检测中专家依赖与警报疲劳的矛盾，实现了低成本、高精度的攻击过程重构。
Provably Safe Trajectory Generation for Manipulators Under Motion and Environmental Uncertainties
该论文提出了一种结合深度随机 Koopman 算子模型、分层验证机制（并行物理仿真与 SOS 规划）及模型预测路径积分控制器的新型风险约束运动规划框架，旨在为运动和环境不确定性下的机械臂在复杂非凸环境中生成具备形式化碰撞风险保证的安全高效轨迹。
Prune Redundancy, Preserve Essence: Vision Token Compression in VLMs via Synergistic Importance-Diversity
本文提出了无需训练的 PruneSID 框架，通过协同重要性分析与多样性保持的两阶段策略及动态压缩机制，在显著降低视觉语言模型计算开销的同时实现了卓越的压缩性能与跨模态泛化能力。
Pwned: How Often Are Americans' Online Accounts Breached?
该研究结合美国代表性样本与“Have I Been Pwned"数据发现，至少 82.84% 的美国成年人曾遭遇账户泄露，人均至少被泄露三次，且受教育程度较高、中年、女性和白人群体更易受影响。
Queer NLP: A Critical Survey on Literature Gaps, Biases and Trends
这篇论文系统综述了 ACL 文献中关于 LGBTQIA+ 群体与自然语言处理（NLP）技术关系的研究，指出当前工作多侧重于被动识别偏见而非主动构建解决方案，并呼吁未来在利益相关者参与、交叉性、跨学科合作及非英语语言研究等方面采取行动，以推动更公正包容的 NLP 技术发展。
RA-SSU: Towards Fine-Grained Audio-Visual Learning with Region-Aware Sound Source Understanding
该论文提出了细粒度的区域感知声源理解（RA-SSU）新任务，构建了包含音乐和生活场景的细粒度数据集（f-Music 和 f-Lifescene），并设计了具备掩码协同与混合专家提示机制的 SSUFormer 模型，实现了帧级声源分割与描述的最先进性能。
RAE-NWM: Navigation World Model in Dense Visual Representation Space
该论文提出了一种名为 RAE-NWM 的导航世界模型，通过在保留细粒度结构信息的密集视觉特征空间（而非压缩潜在空间）中建模动作条件状态转移，并结合条件扩散 Transformer 与时间驱动门控模块，显著提升了视觉导航的结构稳定性与动作控制精度。
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。
RSH-SpMM: A Row-Structured Hybrid Kernel for Sparse Matrix-Matrix Multiplication on GPUs
本文提出了 RSH-SpMM，一种面向 GPU 的细粒度行结构混合稀疏矩阵乘法框架，通过自适应行划分、RS-Tile 表示及负载均衡混合内核等技术，有效解决了真实世界稀疏矩阵极度不规则导致的 Tensor Core 利用率低和吞吐量不稳定问题，在各类稀疏负载中实现了 1.27 至 6.13 倍的性能加速。
RTFDNet: Fusion-Decoupling for Robust RGB-T Segmentation
本文提出了 RTFDNet 网络，通过协同特征融合与跨模量/区域解耦正则化机制，统一了特征融合与模态适应过程，从而在传感器信号缺失时仍能实现鲁棒的 RGB-T 语义分割。
ReCoSplat: Autoregressive Feed-Forward Gaussian Splatting Using Render-and-Compare
ReCoSplat 提出了一种利用“渲染 - 比较”模块来补偿姿态误差的自回归前馈高斯泼溅模型，并结合混合 KV 缓存压缩策略，实现了在有无相机位姿及内参条件下对长序列视频的高效在线新视图合成。
ReTac-ACT: A State-Gated Vision-Tactile Fusion Transformer for Precision Assembly
本文提出了 ReTac-ACT，一种通过双向交叉注意力、本体感知门控网络及触觉重建目标来实现视觉 - 触觉特征融合与动态切换的模仿学习策略，在 NIST 精密装配基准测试中显著超越了纯视觉及通用基线方法，实现了高达 90% 的插孔成功率及在 0.1 毫米工业级间隙下的稳健表现。
Real-Time Neural Video Compression with Unified Intra and Inter Coding
该论文提出了一种统一帧内与帧间编码的实时神经视频压缩框架，通过引入自适应帧内编码机制有效解决了遮挡、新内容处理及误差累积问题，并采用双向两帧压缩设计，在保持实时性的同时显著提升了压缩效率与稳定性。
Reasoning-Oriented Programming: Chaining Semantic Gadgets to Jailbreak Large Vision Language Models
该论文提出了名为"Reasoning-Oriented Programming"的新型攻击范式，通过构建框架\tool{}将语义正交的良性视觉组件编排为“语义小工具”，利用大视觉语言模型在后期推理阶段的逻辑合成漏洞来绕过感知层面的安全对齐，从而在多个基准测试中显著优于现有基线并成功诱导模型生成有害内容。
RecThinker: An Agentic Framework for Tool-Augmented Reasoning in Recommendation
本文提出了 RecThinker 框架，通过引入“分析 - 规划 - 行动”范式及专用工具集，使推荐代理能够主动规划推理路径并自主获取关键信息，从而克服传统被动模式下的信息局限，显著提升推荐效果。
Recognition-Synergistic Scene Text Editing
本文提出了识别协同场景文本编辑（RS-STE）方法，通过构建统一框架将文本识别与编辑深度融合，利用多模态并行解码器和无监督循环自监督微调策略，在简化架构的同时实现了优于现有方法的场景文本编辑效果，并提升了下游识别任务性能。
RegionReasoner: Region-Grounded Multi-Round Visual Reasoning
该论文提出了包含训练与测试集的 RegionDial-Bench 基准，并设计了通过强制引用边界框及全局 - 局部一致性奖励来强化多轮视觉推理的 RegionReasoner 框架，显著提升了检测与分割任务中的推理准确性、空间定位精度及语义一致性。
Removing the Trigger, Not the Backdoor: Alternative Triggers and Latent Backdoors
该论文通过理论证明与实证研究揭示了后门攻击中“替代触发器”的必然存在性，指出仅移除训练触发器无法彻底清除后门，并主张防御策略应从输入空间转向针对特征空间后门方向的治理。
Revisiting Replanning from Scratch: Real-Time Incremental Planning with Fast Almost-Surely Asymptotically Optimal Planners
该论文挑战了动态环境中增量规划必须复用旧有信息的传统假设，提出利用快速几乎必然渐近最优（ASAO）算法将增量规划问题转化为一系列独立求解任务，从而在无需显式复用计划的情况下更高效地应对环境变化并生成高质量路径。
RiO-DETR: DETR for Real-time Oriented Object Detection
本文提出了首个面向实时旋转目标检测的 Transformer 模型 RiO-DETR，通过内容驱动角度估计、解耦周期细化及面向旋转的密集监督等创新设计，有效解决了旋转检测中的语义依赖、角度周期性及搜索空间扩大等挑战，在多个基准数据集上实现了速度与精度的新平衡。
Robotic Scene Cloning:Advancing Zero-Shot Robotic Scene Adaptation in Manipulation via Visual Prompt Editing
本文提出了一种名为“机器人场景克隆”（RSC）的新方法，通过视觉提示编辑和条件注入模块对现有机器人操作轨迹进行场景特定的自适应调整，从而在无需现场数据采集的情况下显著提升了机器人在真实环境中的零样本泛化能力。
Robust Cooperative Localization in Featureless Environments: A Comparative Study of DCL, StCL, CCL, CI, and Standard-CL
本文通过在 ROS 中实现并对比五种协作定位算法（CCL、DCL、StCL、CI 和 Standard-CL）在弱数据关联与鲁棒检测条件下的蒙特卡洛仿真，揭示了各方法在精度与一致性之间的权衡，指出 CI 算法在保持竞争力的同时实现了最佳平衡，而 StCL 和 Standard-CL 虽精度最高但存在严重不一致性，DCL 则因隐式正则化机制在挑战性条件下表现出卓越的稳定性。
Robust Provably Secure Image Steganography via Latent Iterative Optimization
本文提出了一种基于潜在空间迭代优化的鲁棒且可证明安全的图像隐写框架，该方法通过接收端迭代优化潜在变量来显著提升消息提取在压缩等处理下的准确率，同时保持可证明安全性并具备作为独立模块增强其他方案的通用性。
Robust Spatiotemporal Motion Planning for Multi-Agent Autonomous Racing via Topological Gap Identification and Accelerated MPC
该论文提出了一种结合拓扑间隙识别与加速模型预测控制（MPC）的框架，通过高斯过程预测对手行为并构建动态占用走廊，在 F1TENTH 平台上实现了比现有方法更优的超高速多智能体赛车规划，显著缩短了超车时间、提高了成功率并降低了计算延迟。
Robustness Over Time: Understanding Adversarial Examples' Effectiveness on Longitudinal Versions of Large Language Models
本文通过对 GPT、Llama 和 Qwen 三大主流大语言模型家族的纵向研究，揭示了模型版本迭代并不总能提升对抗鲁棒性（包括误分类、越狱和幻觉），且更大的模型规模或更新未必能解决现有安全问题，甚至可能加剧某些风险。
Role Classification of Hosts within Enterprise Networks Based on Connection Patterns
本文定义了一种基于连接模式的企业网络主机角色分类问题，提出了两种能应对模式动态变化的实用算法，并将其集成到商业监控产品中，实验结果表明该算法能将主机分组数量大幅缩减并准确反映网络的逻辑结构。
Rotation Equivariant Mamba for Vision Tasks
该论文提出了首个旋转等变视觉 Mamba 架构 EQ-VMamba，通过引入旋转等变交叉扫描策略和群 Mamba 模块，在显著减少参数量的同时提升了模型对旋转变换的鲁棒性及在分类、分割和超分辨率等任务中的综合性能。
SEA-Nav: Efficient Policy Learning for Safe and Agile Quadruped Navigation in Cluttered Environments
本文提出了 SEA-Nav 框架，通过结合微分控制障碍函数（CBF）安全屏蔽、自适应碰撞回放机制及运动学约束，实现了仅需分钟级训练即可在真实复杂密集障碍环境中进行安全且敏捷的四足机器人导航。
SPAN-Nav: Generalized Spatial Awareness for Versatile Vision-Language Navigation
本文提出了名为 SPAN-Nav 的端到端基础模型，通过利用 420 万标注数据训练 occupancy 预测任务并提取单 Token 空间先验，显著增强了视觉语言导航在复杂环境中的通用 3D 空间感知能力，从而在多个基准测试和真实世界场景中实现了最先进的性能。
SPAN: Spatial-Projection Alignment for Monocular 3D Object Detection
本文提出了一种名为 SPAN 的新方法，通过空间点对齐和 3D-2D 投影对齐机制，结合分层任务学习策略，解决了单目 3D 目标检测中因解耦预测导致的几何不一致问题，从而显著提升了检测性能。
STONE Dataset: A Scalable Multi-Modal Surround-View 3D Traversability Dataset for Off-Road Robot Navigation
本文提出了名为 STONE 的大规模多模态非结构化环境数据集，通过全自动无标注流程生成轨迹引导的 3D 可通行性地图，并配备同步的激光雷达、相机和雷达数据，旨在解决现有数据集在可扩展性和多模态感知方面的不足，推动非地面机器人导航中 3D 可通行性预测技术的发展。
SVG-EAR: Parameter-Free Linear Compensation for Sparse Video Generation via Error-aware Routing
本文提出了 SVG-EAR，一种无需训练的线性补偿方法，通过语义聚类与误差感知路由机制，在稀疏视频生成中高效恢复被跳过注意力块的信息，从而在保持生成质量的同时显著提升推理速度。
Scalable and Performant Data Loading
本文介绍了 SPDL，一个开源且框架无关的库，旨在通过完全释放 Python 全局解释器锁（GIL）来并行化数据预处理，从而显著加速 GPU 数据加载，在基准测试中相比 PyTorch DataLoader 提升了 74% 的迭代速度并降低了资源消耗，且在 Free-Threaded Python 环境下性能进一步提升了 33%。
Scaling Multilingual Semantic Search in Uber Eats Delivery
本文介绍了 Uber Eats 构建的统一多语言、多垂直领域语义检索系统，该系统通过基于海量交互数据微调 Qwen2 双塔模型，结合 InfoNCE 与三元组损失训练及 Matryoshka 表示学习技术，在六个市场和三个业务垂直领域显著提升了召回率。
See, Plan, Rewind: Progress-Aware Vision-Language-Action Models for Robust Robotic Manipulation
本文提出了名为“见、规划、回退”（SPR）的进度感知视觉 - 语言 - 动作框架，该框架通过将语言指令动态转化为空间子目标序列，并在执行中持续监测进度、规划轨迹及在失败时回退至可恢复状态，从而在不依赖额外训练数据或辅助模型的情况下显著提升了机器人操作的鲁棒性与泛化能力。
Self-hosted Lecture-to-Quiz: Local LLM MCQ Generation with Deterministic Quality Control
本文提出了一种完全本地化、无需调用外部 API 的端到端流水线，利用本地大语言模型将讲座 PDF 转换为多项选择题，并通过确定性质量控制机制确保生成内容的安全性与隐私性，最终发布了包含 24 道经过严格验证的试题数据集。
Semi-Supervised Biomedical Image Segmentation via Diffusion Models and Teacher-Student Co-Training
本文提出了一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）与师生协同训练框架的半监督生物医学图像分割新方法，通过无监督预训练生成语义掩码并结合多轮伪标签迭代策略，在标注数据有限的情况下显著提升了分割性能并超越了现有最先进技术。
Serving Compound Inference Systems on Datacenter GPUs
本文提出了 JigsawServe 框架，通过自适应选择模型变体、细粒度 GPU 空间分区以及任务图感知的资源预算分配，联合优化延迟、精度与成本，从而显著提升了复合推理系统在数据中心 GPU 上的服务效率与资源利用率。
ShapeMark: Robust and Diversity-Preserving Watermarking for Diffusion Models
ShapeMark 提出了一种通过结构化噪声模式编码水印位并引入随机化设计来平衡鲁棒性与多样性的扩散模型水印方法，从而在保持生成质量的同时实现了在多种有损场景下的卓越鲁棒性。
Simultaneous Embedding of Two Paths on the Grid
该论文研究了网格上两条路径的无自交同时几何嵌入问题，证明了最小化最长边长度是 NP 难的，并提出了当一条路径为 x 单调、另一条为 y 单调时，可在 时间内最小化包含该嵌入的整数网格周长的算法。
SinGeo: Unlock Single Model's Potential for Robust Cross-View Geo-Localization
SinGeo 提出了一种无需额外模块或显式变换的简单框架，通过双判别学习架构和首创的课程学习策略，使单一模型能够克服现有方法在未见视角和方向上的局限性，实现了在多种条件下的鲁棒跨视角地理定位并取得了最先进性能。
SkipGS: Post-Densification Backward Skipping for Efficient 3DGS Training
SkipGS 提出了一种视图自适应的后向跳过机制，通过在后稠密化阶段根据视图损失动态跳过冗余的反向传播，在保持重建质量的同时显著缩短了 3D 高斯泼溅的训练时间。
Spectral-Structured Diffusion for Single-Image Rain Removal
本文提出了 SpectralDiff 框架，通过引入结构化频谱扰动引导扩散过程以抑制多方向雨纹，并设计全积 U-Net 架构利用卷积定理提升计算效率，从而在保持紧凑模型的同时实现了高效的单图像去雨效果。
Speeding Up the Learning of 3D Gaussians with Much Shorter Gaussian Lists
该论文提出了一种通过定期重置高斯尺度、引入熵约束优化混合权重以及结合渐进式分辨率调度，从而显著缩短渲染所需高斯列表长度，在保持渲染质量的同时大幅提升 3D 高斯泼溅（3DGS）训练效率的新方法。
SpikeSMOKE: Spiking Neural Networks for Monocular 3D Object Detection with Cross-Scale Gated Coding
本文提出了名为 SpikeSMOKE 的架构，通过引入受生物突触过滤机制启发的跨尺度门控编码（CSGC）和轻量级残差块，成功将低功耗的脉冲神经网络应用于单目 3D 目标检测，在 KITTI 等数据集上显著提升了检测精度并大幅降低了能耗与计算量。
Stein Variational Ergodic Surface Coverage with SE(3) Constraints
该论文提出了一种结合流形感知采样、SE(3) 特定粒子更新及预条件技术的 Stein 变分梯度下降方法，有效解决了机器人复杂 3D 表面覆盖任务中非凸优化与 SE(3) 约束处理的难题，实现了优于现有方法的轨迹生成质量与收敛效率。
Stepping VLMs onto the Court: Benchmarking Spatial Intelligence in Sports
本文提出了首个面向体育场景的大规模空间智能数据集 CourtSI 及其基准测试 CourtSI-Bench，通过利用球场几何结构构建百万级问答数据，揭示了现有视觉语言模型在体育空间推理上的局限性，并验证了基于该数据微调模型可显著提升其在空间理解与评论生成方面的性能。
Streaming Autoregressive Video Generation via Diagonal Distillation
本文提出了对角蒸馏（Diagonal Distillation）方法，通过采用“前期多步、后期少步”的非对称生成策略并结合隐式光流建模，有效解决了现有视频蒸馏技术在长序列生成中运动连贯性差、误差累积及延迟过高的问题，实现了在保持高质量的同时将 5 秒视频生成速度提升 277.3 倍至 31 FPS。
StyleVLA: Driving Style-Aware Vision Language Action Model for Autonomous Driving
本文提出了 StyleVLA，一种基于 Qwen3-VL-4B 的驾驶风格感知视觉语言动作模型，通过引入物理约束混合损失和构建大规模多风格指令数据集，实现了在轨迹可行性、风格适应性及综合驾驶表现上超越现有闭源模型及最先进 VLA 模型的自动驾驶决策能力。
SurgCalib: Gaussian Splatting-Based Hand-Eye Calibration for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery
本文提出了 SurgCalib，一种基于高斯泼溅（Gaussian Splatting）的无标记手眼标定框架，旨在解决达芬奇手术机器人因线缆拉伸导致的编码器测量不准问题，并通过在 RCM 约束下的两阶段优化实现了高精度的工具位姿估计。
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。
Symbolic Discovery of Stochastic Differential Equations with Genetic Programming
该论文提出了一种基于遗传编程的随机微分方程符号发现方法，通过联合优化漂移和扩散函数，实现了在含噪动态系统中对可解释随机动力学方程的准确恢复与推广。
Synergistic Directed Execution and LLM-Driven Analysis for Zero-Day AI-Generated Malware Detection
本文提出了一种结合符号执行、大语言模型路径优先化与深度学习分类的混合分析框架，通过形式化验证与实验证明，该框架能有效检测传统及 AI 生成的零日恶意软件，在 AI 生成样本上取得了显著优于现有基线的检测准确率。
TIDE: Text-Informed Dynamic Extrapolation with Step-Aware Temperature Control for Diffusion Transformers
本文提出了 TIDE，一种无需额外训练且无采样开销的文本引导动态外推方法，通过引入文本锚定机制和基于谱进展感知的动态温度控制，有效解决了扩散 Transformer 在高分辨率生成中因注意力稀释导致的结构退化与伪影问题，实现了任意分辨率和长宽比的图像生成。
TIMID: Time-Dependent Mistake Detection in Videos of Robot Executions
本文提出了名为 TIMID 的新架构，旨在通过结合视频与任务提示，利用弱监督学习检测机器人执行高难度任务时出现的复杂时间依赖性错误，并借助多机器人仿真数据集解决了错误执行数据稀缺及零样本仿真到现实评估的难题。
TIMotion: Temporal and Interactive Framework for Efficient Human-Human Motion Generation
本文提出了名为 TIMotion 的高效框架，通过因果交互注入、角色演化扫描和局部模式放大三个核心模块，解决了现有双人运动生成方法在时序建模与交互混合方面的不足，从而在 InterHuman 和 InterX 数据集上实现了更优越的性能。
TPIFM: A Task-Aware Model for Evaluating Perceptual Interaction Fluency in Remote AR Collaboration
本文提出了一种名为 TPIFM 的任务感知模型，该模型基于自由能原理，通过量化不同协作任务对网络延迟和卡顿的感知差异（即任务特定的最小可觉差），实现了对远程增强现实协作中感知交互流畅性的准确评估。
TRIP-Bag: A Portable Teleoperation System for Plug-and-Play Robotic Arms and Leaders
本文提出了 TRIP-Bag，一种可装入商用手提箱的便携式遥操作系统，它能在五分钟内快速部署并实现直接关节映射，从而有效解决了在实验室外收集高质量机器人操作数据时面临的设备差异和部署难题。
Taming Preference Mode Collapse via Directional Decoupling Alignment in Diffusion Reinforcement Learning
该论文针对扩散模型强化学习中的偏好模式崩溃问题，提出了 DivGenBench 基准测试并设计了方向解耦对齐（D²-Align）框架，通过方向性修正奖励信号在保持生成多样性的同时实现了更优的人类偏好对齐。
TemporalDoRA: Temporal PEFT for Robust Surgical Video Question Answering
本文提出了 TemporalDoRA，一种通过在低秩瓶颈中嵌入轻量级时序注意力机制并仅对可训练分支进行权重分解的新型参数高效微调方法，旨在解决手术视频问答中的时序建模不足与语言偏见问题，并在其新发布的 REAL-Colon-VQA 数据集及 EndoVis18-VQA 基准上验证了其在提升非模板化问题鲁棒性方面的有效性。
Test-time Ego-Exo-centric Adaptation for Action Anticipation via Multi-Label Prototype Growing and Dual-Clue Consistency
本文提出了测试时自视 - 他视适应（TE²A³）任务，并设计了通过多标签原型生长和双线索一致性机制来在线调整模型以应对多动作候选及跨视角时空差异的 DCPGN 方法，在 EgoMe-anti 和 EgoExoLearn 基准上显著优于现有最先进方法。
Tetris is Hard with Just One Piece Type
该论文证明了在标准旋转系统下，除 O 型外所有四连方块（tetromino）的 Tetris 清除与生存问题均为 NP 难，从而推翻了关于仅使用 I 型方块的旧猜想，同时给出了仅使用多米诺骨牌或特定初始条件下 $1\times k$ 方块的清除与生存问题的多项式时间算法。
The 802.11 MAC protocol leads to inefficient equilibria
本文通过博弈论模型和仿真证明，现有的 802.11 分布式 MAC 协议在非合作环境下会导致节点陷入低效的纳什均衡，而若能实现信道资源分配与节点传输策略的解耦，则可使所有竞争节点获得比 DCF 更高的吞吐量。
The Bureaucracy of Speed: Structural Equivalence Between Memory Consistency Models and Multi-Agent Authorization Revocation
该论文提出了一种名为“能力一致性系统”（CCS）的新框架，通过将内存一致性模型（如 MESI）映射到身份授权场景，证明了基于发布一致性（RCC）的撤销策略在高速代理执行环境中能将未授权操作数量从时间依赖的线性增长降低至与代理速度无关的常数级，从而在根本上解决了传统基于时间窗口的访问控制机制在大规模并发下的安全性失效问题。
The Future of Software Engineering Conferences: A New Zealand Perspective
本文从新西兰视角出发，分析了软件工程会议面临的地理距离、高昂差旅费及日程冲突等参与障碍，并提出了混合参会模式、成本优化选址及治理改革等策略，以促进全球研究社区的公平参与。
The Patrologia Graeca Corpus: OCR, Annotation, and Open Release of Noisy Nineteenth-Century Polytonic Greek Editions
本文介绍了 Patrologia Graeca 语料库，这是首个针对十九世纪复杂双语排版及退化多音调希腊文版《希腊教父集》的大规模开放 OCR 与语言学资源，通过专用流水线实现了极低错误率的文本识别，并提供了约六百万个标注词元，为古典希腊语研究及未来大语言模型训练确立了新的基准。
The Richest Paradigm You're Not Using: Commercial Videogames at the Intersection of Human-Computer Interaction and Cognitive Science
该论文主张商业电子游戏是连接人机交互与认知科学的独特研究环境，通过利用游戏固有的认知需求与动机特性，结合屏幕录制、眼动追踪等最小化观测工具，为在生态效度更高的自然情境下系统研究感知、注意及执行功能提供了新的方法论框架。
The Spanning Ratio of the Directed -Graph is 5
该论文首次证明了定向图的跨度比紧确界为 5，从而解决了此前该值介于 4 到 7 之间的未决问题。
The Virtuous Cycle: AI-Powered Vector Search and Vector Search-Augmented AI
这篇发表于 ICDE 2026 的教程论文全面综述了人工智能与向量搜索相互促进的“良性循环”，深入探讨了 AI 如何优化向量搜索流程、向量搜索如何通过检索增强生成（RAG）赋能大语言模型，以及两者端到端协同优化的策略、挑战与未来机遇。
The framework to unify all complexity dichotomy theorems for Boolean tensor networks
本文提出了一种统一所有布尔张量网络复杂性二分定理的框架，通过将未解决的计数问题按复数域上 2×2 矩阵构成的有限群分为九类，并分别利用矩阵转置闭包性质、克服涉及四元子群的实数化障碍、基于猜想推进一阶循环群情形以及解决高阶循环群情形，从而致力于构建涵盖整个问题类的最大统一定理。
TiPToP: A Modular Open-Vocabulary Planning System for Robotic Manipulation
本文提出了 TiPToP，一种结合预训练视觉基础模型与任务运动规划器（TAMP）的模块化开放词汇系统，仅需 RGB 图像和自然语言指令即可在零机器人数据的情况下解决多步操作任务，并在仿真与真实世界中展现出优于基于 350 小时演示微调的 VLA 模型的性能。
Time warping with Hellinger elasticity
本文针对取值于任意度量空间的时间序列匹配问题，提出了一种基于 Hellinger 核作为拉伸惩罚项的弹性时间规整算法，该算法具有立方级计算复杂度。
ToolRosetta: Bridging Open-Source Repositories and Large Language Model Agents through Automated Tool Standardization
本文提出了 ToolRosetta 框架，通过自动将开源代码库转换为可执行的 MCP 工具并集成安全检测，使大语言模型代理能够自主规划并调用现有工具以高效完成复杂任务，从而显著降低了代码复用与部署的人力成本。
TopoOR: A Unified Topological Scene Representation for the Operating Room
本文提出了 TopoOR，一种基于高阶拓扑结构的多模态手术室场景统一表示方法，通过保留实体间的成对及群组关系和流形几何特征，在无菌违规检测、机器人阶段预测及后续动作预判等任务中显著超越了传统的图神经网络和大语言模型基线。
Touching Emotions, Smelling Shapes: Exploring Tactile, Olfactory and Emotional Cross-sensory Correspondences in Preschool Aged Children
这项研究通过针对 26 名学龄前儿童的趣味实验，揭示了嗅觉、触觉与情感判断之间存在显著的跨感官对应关系，并据此提出了符合幼儿认知特点的设计指南及可复用的研究方法。
Towards Instance Segmentation with Polygon Detection Transformers
该论文提出了将实例分割重构为稀疏顶点回归的 Polygon Detection Transformer (Poly-DETR)，通过引入极坐标表示、极坐标可变形注意力及位置感知训练方案，在保持轻量级和高推理速度的同时显著提升了模型在高分辨率输入及特定领域规则形状实例上的分割性能。
Towards Terrain-Aware Safe Locomotion for Quadrupedal Robots Using Proprioceptive Sensing
本文提出了一种仅依赖本体感知传感器的四足机器人安全运动框架，通过构建融合地形估计与状态感知的闭环系统，并利用控制障碍函数实现全局避障与局部防碰撞的严格安全保证。
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。
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”。
Towards Visual Query Segmentation in the Wild
该论文提出了视觉查询分割（VQS）新任务及首个大规模基准 VQS-4K，并设计了基于 SAM 2 改进的 VQ-SAM 方法，旨在实现对未修剪视频中目标对象所有出现时刻的像素级精准定位。
Towards a Goal-Centric Assessment of Requirements Engineering Methods for Privacy by Design
该论文通过文献综述、访谈及从业者验证，提出了一种以组织目标为核心的评估框架，旨在解决在实施《通用数据保护条例》（GDPR）隐私设计（PbD）时，如何选择最契合组织需求的工程方法这一挑战。
Towards a Taxonomy of Software Log Smells
该研究通过文献综述和编码分析，构建了一个包含九类日志坏味（Log Smells）的分类体系，并评估了现有修复工具，旨在帮助开发者编写更高质量的日志代码并指明未来的研究方向。
Tracing Everyday AI Literacy Discussions at Scale: How Online Creative Communities Make Sense of Generative AI
该研究通过分析 12 万条 Reddit 创意社区讨论，揭示出生成式 AI 素养并非静态的理论概念，而是一种以实践技能为核心、随重大事件动态演变的有机过程，呼吁相关方据此制定更贴合社区需求的资源与政策。
Training-Free Coverless Multi-Image Steganography with Access Control
本文提出了一种名为 MIDAS 的免训练扩散模型框架，通过随机基机制和潜在向量融合技术，实现了具备用户特定访问控制功能的无载体多图像隐写，在保障图像质量与多样性的同时显著提升了抗隐写分析能力和访问控制安全性。
Training-free Motion Factorization for Compositional Video Generation
该论文提出了一种无需训练的运动分解框架，通过将复杂运动解耦为静止、刚体和非刚体三类，并采用“先规划后生成”的范式来结构化提示词并解耦生成过程，从而实现了在多种扩散模型中高质量的多实例组合视频生成。
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。
Transformer-Based Multi-Region Segmentation and Radiomic Analysis of HR-pQCT Imaging
该研究首次提出基于 SegFormer 变换器的全自动框架，对 HR-pQCT 图像进行多区域（包括骨骼及皮肤、肌腱、脂肪等软组织）分割并提取放射组学特征，结果表明利用软组织特征进行骨质疏松分类的效能优于传统骨参数模型，显著提升了诊断准确性。
TriFusion-SR: Joint Tri-Modal Medical Image Fusion and SR
本文提出了 TriFusion-SR，一种基于小波引导条件扩散的联合三模态医学图像融合与超分辨率框架，通过频带分解、校正及自适应融合机制，有效解决了多模态图像融合中的分辨率退化与模态差异问题，显著提升了图像质量。
TubeMLLM: A Foundation Model for Topology Knowledge Exploration in Vessel-like Anatomy
本文提出了 TubeMLLM，一种通过结合自然语言拓扑先验与视觉表示来增强拓扑感知能力的统一基础模型，并构建了 TubeMData 基准，在十五个数据集上实现了卓越的零样本泛化性能，显著降低了血管类解剖结构中的拓扑错误。
UniBYD: A Unified Framework for Learning Robotic Manipulation Across Embodiments Beyond Imitation of Human Demonstrations
本文提出了 UniBYD 统一框架，通过结合统一形态表示、动态 PPO 算法及混合马尔可夫影子引擎，实现了从模仿人类演示到适应多样化机器人形态的强化学习策略探索，并在首个跨本体操作基准 UniManip 上取得了显著性能提升。
UniField: A Unified Field-Aware MRI Enhancement Framework
该论文提出了 UniField 框架，通过利用预训练 3D 基础模型挖掘共享退化特征、引入场感知频谱校正机制（FASRM）解决频谱偏差，并发布大规模配对多场 MRI 数据集，实现了显著优于现有方法的 MRI 场强增强效果。
Unit Interval Selection in Random Order Streams
本文针对随机顺序流模型下的单位区间选择问题，提出了一种仅需线性空间且期望近似比达到 0.7401 的单遍流算法，并证明了该性能提升在空间限制下是可能的，同时给出了相应的空间下界。
Unsupervised Domain Adaptation with Target-Only Margin Disparity Discrepancy
该论文提出了一种基于改进的 Margin Disparity Discrepancy（MDD）的无监督域自适应框架，利用大量标注 CT 数据与未标注介入性 CBCT 数据，有效解决了介入放射学中肝脏分割任务因数据稀缺和模态差异带来的挑战，并实现了最先进的性能。
Unveiling the Potential of iMarkers: Invisible Fiducial Markers for Advanced Robotics
该论文提出了一种名为 iMarkers 的创新型隐形基准标记，旨在解决传统可见标记破坏环境美观的问题，通过专为机器人和 AR 设备设计的硬件与开源算法，实现了在保持视觉隐蔽性的同时具备高灵活性、鲁棒性及广泛适用性的导航与识别功能。
V-Attack: Targeting Disentangled Value Features for Controllable Adversarial Attacks on LVLMs
本文提出了名为 V-Attack 的新型攻击方法，通过利用 Transformer 注意力机制中解耦且富含局部语义信息的“值特征”（Value Features）替代传统纠缠的 patch 特征，并引入自值增强与文本引导操纵模块，实现了对大型视觉语言模型（LVLMs）图像语义的精准可控对抗攻击，显著提升了攻击成功率。
VLM-Loc: Localization in Point Cloud Maps via Vision-Language Models
该论文提出了 VLM-Loc 框架，利用大视觉语言模型的空间推理能力，通过将点云转换为鸟瞰图与场景图并结合部分节点分配机制，实现了从自然语言描述到 3D 点云地图的精准定位，并发布了 CityLoc 基准数据集以验证其优越性能。
VarSplat: Uncertainty-aware 3D Gaussian Splatting for Robust RGB-D SLAM
本文提出了 VarSplat，一种通过显式学习每个高斯球的外观方差并利用全方差定律渲染可微不确定性图，从而引导跟踪、配准和回环检测聚焦于可靠区域，显著提升在低纹理、透明及复杂反射场景下鲁棒性的不确定性感知 3D 高斯泼溅 SLAM 系统。
VeriInteresting: An Empirical Study of Model Prompt Interactions in Verilog Code Generation
该论文通过受控的因子实验设计，实证研究了不同规模与类型的语言模型在 Verilog 代码生成任务中与提示工程策略（如结构化输出、思维链及进化优化）的交互规律，揭示了通用趋势与特定模型 - 提示组合间的差异。
VisPoison: An Effective Backdoor Attack Framework for Tabular Data Visualization Models
本文提出了 VisPoison 框架，通过数据投毒在文本生成可视化模型中引入隐蔽触发器，实现了对敏感信息的泄露、误导性图表生成及拒绝服务攻击，并证实了现有防御策略对此类攻击的防御效果有限。
Vision-Augmented On-Track System Identification for Autonomous Racing via Attention-Based Priors and Iterative Neural Correction
该论文提出了一种结合视觉注意力先验与迭代神经修正的自主赛车系统辨识框架，通过利用轻量级 CNN 从路面纹理生成摩擦先验以解决冷启动问题，并采用 S4 模型捕捉高频动态残差，显著提升了非线性轮胎动力学参数辨识的精度与收敛速度。
VisionCreator-R1: A Reflection-Enhanced Native Visual-Generation Agentic Model
本文提出了具备显式反思机制的视觉生成智能体 VisionCreator-R1 及其反思 - 规划协同优化（RPCO）训练方法，通过解决强化学习中反思与规划优化的不对称性，使其在单图及多图任务基准测试中表现优于 Gemini2.5Pro。
VocSegMRI: Multimodal Learning for Precise Vocal Tract Segmentation in Real-time MRI
本文提出了 VocSegMRI 框架，通过融合视频、音频和音位信息并利用交叉注意力机制与对比学习，显著提升了实时磁共振成像（rtMRI）中声道分割的精度与鲁棒性，在 USC-75 数据集上取得了优于现有方法的性能。
WESPR: Wind-adaptive Energy-Efficient Safe Perception & Planning for Robust Flight with Quadrotors
本文提出了 WESPR 框架，该框架通过融合几何感知与局部气象数据快速预测环境风场，使四旋翼无人机能够在 10 秒内实现主动路径规划与控制调整，从而显著降低轨迹偏差并提升在湍流环境中的飞行稳定性。
WVA: A Global Optimization Control Plane for llmd
本文提出了与推理引擎\texttt{llmd}协同设计的 WVA 全局优化控制平面，通过结合应用级 SLO、硬件异构性及引擎内部状态（如 KV 缓存）进行主动扩缩容，在提升有效吞吐量 37% 并降低 10 倍请求失败率的同时，显著优化了 GPU 资源成本与能耗。
Walking on Rough Terrain with Any Number of Legs
该论文提出了一种适用于 6 至 16 条腿机器人的分段式控制架构，通过结合事件级联与中枢模式发生器（CPG）的优势，实现了在粗糙地形上的自适应高效运动，并可为机器学习控制器的训练提供轻量级基础。
When Detectors Forget Forensics: Blocking Semantic Shortcuts for Generalizable AI-Generated Image Detection
该论文针对基于视觉基础模型的检测器在跨分布场景下因过度依赖语义先验（即“语义回退”）而泛化性不足的问题，提出了一种无需参数的几何语义解耦（GSD）模块，通过从表征中显式移除语义成分以迫使模型聚焦于伪造痕迹，从而显著提升了在未见生成管道及通用场景下的 AI 生成图像检测性能。
Where, What, Why: Toward Explainable 3D-GS Watermarking
该论文提出了一种面向 3D 高斯泼溅（3D-GS）的原生可解释水印框架，通过 Trio-Experts 模块与安全性预算感知门控机制实现载体选择与质量保护的解耦，在显著提升鲁棒性与图像质量的同时，利用解耦微调技术实现了水印嵌入位置与选择依据的透明化归因。
Who Made This? Fake Detection and Source Attribution with Diffusion Features
该论文提出了名为 FRIDA 的轻量级框架，通过利用预训练 Stable Diffusion 模型的特征，实现了无需训练即可检测合成图像并准确归因其生成源，在 GenImage 基准测试中展现了跨生成器检测与源模型归因的卓越性能。
WikiCLIP: An Efficient Contrastive Baseline for Open-domain Visual Entity Recognition
该论文提出了 WikiCLIP，一种利用大语言模型嵌入和视觉引导知识适配器的高效对比学习框架，在显著提升开放域视觉实体识别性能的同时，将推理延迟降低了近 100 倍。
YOLO-NAS-Bench: A Surrogate Benchmark with Self-Evolving Predictors for YOLO Architecture Search
本文提出了首个专为 YOLO 系列目标检测器设计的代理基准 YOLO-NAS-Bench，通过引入自进化机制优化预测器性能，有效解决了 YOLO 架构搜索中评估成本高昂的瓶颈问题。
You Only Pose Once: A Minimalist's Detection Transformer for Monocular RGB Category-level 9D Multi-Object Pose Estimation
本文提出了YOPO，一种单阶段、基于查询的极简检测Transformer框架，仅需单目RGB图像和类别级标签即可实现端到端的9自由度多物体姿态估计，并在多个基准测试中刷新了仅用RGB数据的性能纪录。
ZipPIR: High-throughput Single-server PIR without Client-side Storage
ZipPIR 是一种无需客户端存储即可实现高吞吐量（超过 2 GB/s）的单服务器私有信息检索协议，它通过将 LWE 密文压缩为 Paillier 密文并利用几乎静默的离线阶段生成提示，在保持可扩展性的同时解决了现有方案在动态数据库和资源受限客户端场景下的局限性。
Zooming In on Fakes: A Novel Dataset for Localized AI-Generated Image Detection with Forgery Amplification Approach
该论文针对现有局部 AI 生成图像检测数据集缺乏场景级编辑覆盖的局限，提出了包含 15 万张图像的大规模场景感知数据集 BR-Gen，并设计了基于噪声指纹引导的特征放大机制 NFA-ViT，通过增强异常特征与正常特征的交互显著提升了局部伪造检测的鲁棒性与泛化能力。
bsort: A theoretically efficient non-comparison-based sorting algorithm for integer and floating-point numbers
本文提出了一种名为 bsort 的非比较排序算法，该算法通过统一处理有符号/无符号整数及浮点数，实现了 的时间复杂度和 的辅助空间复杂度，在小字长数据场景下性能可与主流库中的优化混合算法相媲美。
d-DNNF Modulo Theories: A General Framework for Polytime SMT Queries
该论文提出了一种将 d-DNNF 知识编译技术扩展至 SMT 层面的通用框架，通过结合预计算理论引理将 SMT 查询转化为命题逻辑问题，从而利用现有的 d-DNNF 编译器实现多项式时间的 SMT 查询。
d-QBF with Few Existential Variables Revisited
本文证明了在命题部分为 CNF 且以存在变量数量 为参数的 d-QBF 问题中，双指数时间复杂度 $2^{2^k}\forall\exists$）的受限情形，提出了几乎最优的改进算法并给出了相应的下界。
🤖 cs.AI — 265 篇论文
A Consensus-Driven Multi-LLM Pipeline for Missing-Person Investigations
本文介绍了名为"Guardian"的端到端系统及其多模型流水线，该系统通过结合基于 QLoRA 的微调、任务专用大语言模型以及共识引擎，旨在以可审计的保守方式辅助失踪人员（特别是儿童）调查中的关键信息提取与搜索规划。
A Consequentialist Critique of Binary Classification Evaluation: Theory, Practice, and Tools
本文从决策理论的后果主义视角出发，批判了机器学习领域过度依赖固定阈值评估的现状，提出应优先采用 Brier 分数等严格评分规则，并通过构建决策框架、开发 Python 工具包及改进算法来弥合理论与实践的差距。
A Graph-Based Approach to Spectrum Demand Prediction Using Hierarchical Attention Networks
该论文提出了一种名为 HR-GAT 的层次化分辨率图注意力网络模型，利用地理空间数据有效解决空间自相关难题，在五个加拿大主要城市的测试中将其频谱需求预测精度较八种基准模型提升了 21%。
A Guideline-Aware AI Agent for Zero-Shot Target Volume Auto-Delineation
本文提出了一种名为 OncoAgent 的新型指南感知 AI 代理框架，它能够将文本临床指南直接转化为三维靶区轮廓，在无需重新训练的情况下实现了食管癌等病例的零-shot 自动勾画，其性能媲美全监督基线模型且更受临床医生在指南依从性和可接受性方面的青睐。
A Lightweight Multi-Cancer Tumor Localization Framework for Deployable Digital Pathology
该论文提出了一种名为 MuCTaL 的轻量级多癌症肿瘤定位框架，通过在四种癌症数据上进行平衡训练，实现了在已知癌种及未见过的胰腺癌中均具备良好泛化能力的肿瘤区域检测，并构建了可部署的数字病理空间热图生成工作流。
A New Modeling to Feature Selection Based on the Fuzzy Rough Set Theory in Normal and Optimistic States on Hybrid Information Systems
本文针对混合信息系统中模糊粗糙集理论在高维空间下计算效率低及易产生噪声的问题，提出了一种名为 FSbuHD 的新特征选择模型，该模型通过计算对象间综合距离构建模糊等价关系，将特征选择转化为优化问题，并在正常和乐观两种模式下经实验验证了其高效性与优越性。
A Text-Native Interface for Generative Video Authoring
本文介绍了名为 Doki 的文本原生生成式视频创作界面，它通过让用户在单一文档中直接编写文本来定义素材、构建场景和编辑视频，从而将视频创作过程与自然的写作习惯对齐，并通过部署研究验证了其降低专业门槛、提升可访问性的潜力。
A Variational Latent Equilibrium for Learning in Cortex
该论文提出了一种基于能量守恒和极值作用原理的变分潜在平衡框架，通过推导实时误差动力学，将时间连续的反向传播算法转化为生物可实现的局部时空学习规则，从而为大脑的时空深度学习及物理电路实现提供了严谨的理论基础。
AI Act Evaluation Benchmark: An Open, Transparent, and Reproducible Evaluation Dataset for NLP and RAG Systems
该论文提出了一种开放、透明且可复现的方法，利用领域知识与大语言模型构建了首个针对欧盟《人工智能法案》的评估数据集，涵盖风险分类、条款检索、义务生成及问答等任务，旨在解决 NLP 和 RAG 系统在合规性评估中缺乏自动化资源的问题。
AI Phenomenology for Understanding Human-AI Experiences Across Eras
该论文提出“人工智能现象学”作为研究范式，主张超越传统性能指标，通过追溯现象学理论脉络并结合三项实证研究，构建了一套旨在捕捉人机交互中第一人称体验、促进双向对齐的定性研究工具包与设计概念。
AI-Enabled Data-driven Intelligence for Spectrum Demand Estimation
该论文提出了一种利用人工智能和机器学习技术，结合站点许可与众包数据代理来准确预测频谱需求的数据驱动方法，并在加拿大五个主要城市验证了其高达 0.89 的拟合优度，从而为频谱监管者优化资源分配和政策制定提供了有效支持。
ALADIN: Accuracy-Latency-Aware Design-space Inference Analysis for Embedded AI Accelerators
本文提出了 ALADIN 框架，旨在针对基于 Scratchpad 的嵌入式 AI 加速器，在不依赖目标平台部署的情况下，通过渐进式细化混合精度量化模型，实现对推理过程中精度、延迟与资源消耗之间权衡的精准评估与硬件软件协同设计分析。
ARKV: Adaptive and Resource-Efficient KV Cache Management under Limited Memory Budget for Long-Context Inference in LLMs
本文提出了 ARKV 框架，通过基于注意力动态和 Token 重要性的自适应精度分配策略，在无需重训练或修改架构的前提下，显著降低了长上下文 LLM 推理中的 KV 缓存内存占用，同时保持了极高的任务准确率。
Abundant Intelligence and Deficient Demand: A Macro-Financial Stress Test of Rapid AI Adoption
该论文构建了一个宏观金融压力测试框架，论证了快速 AI 采纳引发的核心风险并非生产力崩溃或生存危机，而是由于经济制度仍锚定于人类认知稀缺性，导致 AI 创造的供给过剩与因劳动收入下降、货币流通速度减缓及中介业务崩溃而引发的需求不足之间出现结构性错配，进而可能触发私人信贷与抵押贷款市场的连锁危机。
ActiveUltraFeedback: Efficient Preference Data Generation using Active Learning
该论文提出了 ActiveUltraFeedback，一种利用主动学习动态筛选高信息量样本以生成偏好数据的模块化流程，通过引入 DRTS 和 DeltaUCB 等新颖方法，仅用六分之一的标注数据即可实现与静态基线相当甚至更优的大语言模型对齐效果。
Adaptive Clinical-Aware Latent Diffusion for Multimodal Brain Image Generation and Missing Modality Imputation
该论文提出了 ACADiff 框架，利用自适应临床感知潜在扩散模型，通过融合成像数据与 GPT-4o 编码的临床元数据，实现了阿尔茨海默病多模态脑图像（sMRI、FDG-PET、AV45-PET）的高质量双向合成与缺失模态补全，在极端缺失场景下仍保持了优越的诊断性能。
AgentOS: From Application Silos to a Natural Language-Driven Data Ecosystem
本文针对当前智能代理受限于传统操作系统架构而导致的交互碎片化与权限管理混乱问题，提出了一种以自然语言为核心、将操作系统重构为实时意图挖掘与知识发现引擎的“代理操作系统（AgentOS）”新范式，并指出其本质是一个涉及序列模式挖掘与动态知识图谱构建的知识发现与数据挖掘（KDD）问题。
Alignment Is the Disease: Censorship Visibility and Alignment Constraint Complexity as Determinants of Collective Pathology in Multi-Agent LLM Systems
该论文通过多智能体 LLM 模拟实验提出初步证据，表明旨在约束模型输出以符合人类价值观的对齐技术本身可能引发“医源性”集体病理，即不可见的审查和复杂的对齐约束反而会导致群体行为失调与认知 - 行动解离，从而揭示当前安全评估可能忽视了强约束带来的新型风险。
AlphaApollo: A System for Deep Agentic Reasoning
本文介绍了 AlphaApollo 系统，该系统通过多轮智能体推理、多轮智能体学习（结合工具使用强化学习）以及多轮智能体进化（提出 - 判断 - 更新循环）三大核心组件，有效解决了基础模型在复杂长程推理中的能力瓶颈及测试时演进的不可靠问题，并在多个数学基准测试中显著提升了不同规模模型的性能。
An AI-powered Bayesian Generative Modeling Approach for Arbitrary Conditional Inference
该论文提出了一种名为贝叶斯生成建模（BGM）的统一框架，通过随机迭代贝叶斯更新算法学习生成模型，从而无需重新训练即可实现对任意变量子集的灵活条件推断，并兼具优越的预测性能、不确定性量化能力及理论保证。
An Empirical Study and Theoretical Explanation on Task-Level Model-Merging Collapse
该论文通过实证研究与基于率失真理论的分析，揭示了任务级模型合并崩溃现象，指出任务间表征的不兼容性是导致合并失败的关键因素，而非传统观点认为的参数空间冲突，并据此建立了任务可合并性的理论极限。
Arbiter: Detecting Interference in LLM Agent System Prompts
本文提出了名为 Arbiter 的框架，通过结合形式化评估规则与多模型扫描技术，成功检测出 Claude Code、Codex CLI 和 Gemini CLI 等主流 LLM 编码代理系统提示词中的干扰模式，并揭示了提示架构与故障类别的关联性及多模型评估在发现独特漏洞方面的优势。
Architectural Design and Performance Analysis of FPGA based AI Accelerators: A Comprehensive Review
本文综述了 FPGA 在深度学习加速中的应用，探讨了包括流水线、并行化、量化及存储层次优化在内的硬件优化技术，分析了现有加速器的现状与挑战，并展望了未来的设计创新方向。
Are Expressive Encoders Necessary for Discrete Graph Generation?
该论文提出了名为 GenGNN 的模块化消息传递框架，证明了在离散图生成任务中，无需依赖高表达力的 Transformer 等复杂架构，仅使用 GenGNN 作为扩散模型骨干即可在保持与图 Transformer 相当的有效性（如树和平面图数据集超过 90%、分子生成达 99.49%）的同时，实现 2 至 5 倍的推理速度提升。
AutoAgent: Evolving Cognition and Elastic Memory Orchestration for Adaptive Agents
本文提出了 AutoAgent 框架，通过融合进化认知、实时情境决策与弹性记忆编排三大核心组件，实现了智能体在动态环境中无需外部重训练即可持续从经验中学习并优化自适应决策能力。
AutoViVQA: A Large-Scale Automatically Constructed Dataset for Vietnamese Visual Question Answering
本文介绍了名为 AutoViVQA 的大规模自动构建的越南语视觉问答数据集，旨在利用预训练 Transformer 架构推动越南语多模态学习研究，并系统评估了多种自动评价指标在跨语言场景下的表现。
Automated Tensor-Relational Decomposition for Large-Scale Sparse Tensor Computation
本文提出了名为"EinSum"的张量 - 关系计算新范式，通过自动将爱因斯坦求和符号重写为混合形式，实现了在关系系统中高效管理大规模稀疏数据的同时，利用高性能数值内核执行核心数学运算。
Automatic Cardiac Risk Management Classification using large-context Electronic Patients Health Records
该研究提出了一种基于大型上下文电子健康记录的自动心血管风险管理分类框架，通过对比传统机器学习、专用深度学习架构及生成式大语言模型，证实了定制 Transformer 模型在捕捉医疗文本长程依赖方面表现最优，为老年心血管风险分层提供了高效的自动化替代方案。
Automating Detection and Root-Cause Analysis of Flaky Tests in Quantum Software
本文提出了一种自动化管道，利用大语言模型（LLM）和余弦相似度技术，成功将量子软件中的易失性测试数据集扩展了 54%（新增 25 个案例），并验证了 Google Gemini 等模型在检测易失性测试及分析其根本原因方面的高精度表现。
Automating Forecasting Question Generation and Resolution for AI Evaluation
该论文提出了一种利用大语言模型驱动的网络研究代理自动生成并解决大规模多样化现实世界预测问题的系统，该系统在生成可验证问题和准确解决方面的表现优于人类策划平台，并成功验证了更智能的模型及问题分解策略能显著提升预测精度。
Autonomous Edge-Deployed AI Agents for Electric Vehicle Charging Infrastructure Management
该论文提出了名为 Auralink SDC 的边缘部署 AI 架构，通过置信度校准自主修复、自适应检索增强推理及分层多智能体编排等关键技术，在满足严格安全约束的商用硬件上实现了亚 50 毫秒延迟，从而将电动汽车充电基础设施的自主故障解决率提升至 78%。
B-DENSE: Branching For Dense Ensemble Network Supervision Efficiency
受非平衡热力学启发的扩散模型虽性能卓越但推理延迟高，而现有蒸馏技术因丢弃中间步骤导致结构信息丢失和离散化误差，为此本文提出了 B-DENSE 框架，通过多分支轨迹对齐机制，让学生模型在扩展通道中同时映射教师轨迹的所有离散中间步骤，从而在训练早期实现密集监督并显著提升生成质量。
BEACON: Language-Conditioned Navigation Affordance Prediction under Occlusion
本文提出了 BEACON 方法，通过结合多视角 RGB-D 观测与视觉语言模型，在包含遮挡区域的局部鸟瞰图空间中预测语言条件导航的可行度热力图，从而显著提升了机器人在遮挡场景下的目标定位精度。
Benchmarking Federated Learning in Edge Computing Environments: A Systematic Review and Performance Evaluation
本文通过系统综述与性能评估，从优化策略、通信效率、隐私保护及系统架构四个维度分析了边缘计算环境下的联邦学习技术，揭示了不同算法在准确率、能耗等指标上的优劣，并指出了数据异构性等现存挑战与未来研究方向。
Beyond Relevance: On the Relationship Between Retrieval and RAG Information Coverage
该论文通过跨文本与多模态基准的实验，证实了检索质量（特别是基于覆盖率的指标）与 RAG 生成响应的信息覆盖率之间存在强相关性，表明检索指标可作为评估 RAG 系统性能的有效代理。
Beyond Scaling: Assessing Strategic Reasoning and Rapid Decision-Making Capability of LLMs in Zero-sum Environments
本文提出了 STAR 基准，这是一个基于多智能体零和博弈的评估框架，旨在揭示大型语言模型在静态推理之外，将战略深度转化为实时决策执行能力时存在的显著差距，并强调在动态对抗环境中平衡推理质量与响应速度的重要性。
BiCLIP: Domain Canonicalization via Structured Geometric Transformation
该论文提出了 BiCLIP 框架，通过利用少量锚点样本学习跨域图像特征间的规范几何变换，以极简的参数量实现了多模态特征的对齐，并在多个基准测试中取得了最先进的零样本域适应性能。
Boltzmann-based Exploration for Robust Decentralized Multi-Agent Planning (Extended Version)
本文提出了协调玻尔兹曼 MCTS（CB-MCTS），通过引入随机玻尔兹曼策略和衰减熵奖励来解决去中心化多智能体规划在稀疏或偏斜奖励环境下的探索难题，并在模拟中证明了其优于传统 Dec-MCTS 的鲁棒性。
Breaking the Factorization Barrier in Diffusion Language Models
该论文提出了耦合离散扩散（CoDD）框架，通过引入轻量级概率推理层替代传统的完全因子化输出分布，成功打破了扩散语言模型中并行生成与依赖建模之间的“因子化壁垒”，在显著降低训练成本的同时实现了高质量、低延迟的推理生成。
BridgeDiff: Bridging Human Observations and Flat-Garment Synthesis for Virtual Try-Off
BridgeDiff 提出了一种基于扩散模型的虚拟试穿框架，通过服装条件桥接模块和扁平结构约束模块，有效弥合了人体观测与扁平服装合成之间的差距，实现了更高质量且结构稳定的服装重建。
CERES: A Probabilistic Early Warning System for Acute Food Insecurity
本文介绍了 CERES，这是一个首个集概率性、开放性、持续运行、机器可读及承诺公开前瞻性验证于一体的自动化急性粮食不安全早期预警系统，它通过融合多源数据每周为 43 个高风险国家生成 90 天后的危机、紧急和饥荒阶段概率预测。
CLEAR-Mamba:Towards Accurate, Adaptive and Trustworthy Multi-Sequence Ophthalmic Angiography Classification
本文提出了 CLEAR-Mamba 框架，通过引入基于超网络的自适应条件层（HaC）和基于证据不确定性学习的不确定性感知预测方案（RaP），并结合构建的大规模多模态眼底血管造影数据集，显著提升了眼科血管造影图像分类的跨域适应性、准确性及预测可靠性。
CLoE: Expert Consistency Learning for Missing Modality Segmentation
本文提出了 CLoE 框架，通过引入模态专家与区域专家的双重一致性学习目标及可靠性感知特征重校准机制，有效解决了多模态医学图像分割中因模态缺失导致的专家分歧与融合不稳定问题，显著提升了模型在缺失模态场景下的性能及临床关键结构的鲁棒性。
CRANE: Causal Relevance Analysis of Language-Specific Neurons in Multilingual Large Language Models
该论文提出了 CRANE 框架，通过基于功能必要性的神经元级干预而非激活幅度启发式方法，更精准地识别出多语言大模型中语言特异但非排他的神经元组件。
Causally Sufficient and Necessary Feature Expansion for Class-Incremental Learning
该论文提出了一种基于概率必要性与充分性（PNS）的正则化方法，通过双范围反事实生成器消除类增量学习中的任务内和任务间虚假特征相关性，从而有效缓解特征冲突并防止灾难性遗忘。
Chaotic Dynamics in Multi-LLM Deliberation
该研究通过将多智能体大语言模型委员会建模为随机动力系统，发现即使在零温度（）设定下，角色差异化与模型异质性仍会引发系统不稳定，从而论证了稳定性审计是构建多模型治理系统的核心设计需求。
CktEvo: Repository-Level RTL Code Benchmark for Design Evolution
本文提出了 CktEvo，这是一个针对真实世界 IP 核的仓库级 RTL 代码基准测试与参考框架，旨在通过结合 LLM 编辑与工具链反馈的闭环系统，在保持功能正确性的同时实现跨文件依赖的功耗、性能和面积（PPA）优化。
Clear, Compelling Arguments: Rethinking the Foundations of Frontier AI Safety Cases
本文通过批判性评估当前对齐社区在借鉴安全保证领域经验时的局限性，结合成熟的安全保证理论与方法，提出了针对欺骗性对齐和核生化（CBRN）能力等前沿 AI 系统的安全案例新框架，旨在构建更稳健、可辩护且实用的安全论证基础。
Cognitively Layered Data Synthesis for Domain Adaptation of LLMs to Space Situational Awareness
该论文提出了基于布鲁姆分类学的 BD-FDG 框架，通过结构化知识组织、认知分层问题建模及自动化质量控制，构建了包含 23 万样本的 SSA-SFT 数据集并微调出 SSA-LLM-8B 模型，显著提升了大语言模型在空间态势感知领域的专业表现，同时保持了通用能力。
Common Sense vs. Morality: The Curious Case of Narrative Focus Bias in LLMs
该论文提出了包含道德困境中常识矛盾的新基准 CoMoral，发现当前大语言模型倾向于优先进行道德推理而忽视常识，且存在仅在矛盾由次要角色而非主要角色引发时才更易识别的叙事焦点偏差。
Compiler-First State Space Duality and Portable Autoregressive Caching for Inference
该论文提出了一种基于 XLA 编译器的 Mamba-2 状态空间模型实现方案，通过仅使用标准算子而非定制 CUDA 内核，在 CPU、NVIDIA GPU 和 Google TPU 上实现了可移植的 自回归缓存推理，并达到了与 PyTorch/CUDA 参考实现一致的精度和显著的性能。
Composed Vision-Language Retrieval for Skin Cancer Case Search via Joint Alignment of Global and Local Representations
本文提出了一种基于 Transformer 的框架，通过联合对齐全局语义与基于空间注意力掩码的局部判别区域，实现了结合参考图像与文本描述的皮肤病变组成式检索，并在 Derm7pt 数据集上取得了优于现有方法的性能。
Computational Multi-Agents Society Experiments: Social Modeling Framework Based on Generative Agents
本文提出了 CMASE 框架，该框架通过将生成式智能体建模与虚拟民族志方法相结合，使研究者能够作为嵌入参与者实时干预虚拟社会环境，从而在保持实证准确性的同时，实现对复杂社会现象的机制性解释与因果预测。
ConLID: Supervised Contrastive Learning for Low-Resource Language Identification
该论文提出了一种名为 ConLID 的有监督对比学习方法，旨在通过学习域不变表示来解决低资源语言在单一领域数据（如《圣经》）上表现不佳的问题，从而在保持高资源语言性能的同时，显著提升了低资源语言在跨域数据上的语言识别准确率。
Context Engineering: From Prompts to Corporate Multi-Agent Architecture
该论文提出从提示工程演进为包含上下文工程、意图工程和规格工程的四层成熟度模型，旨在通过系统化设计信息环境、组织目标及机器可读规范，解决企业多智能体系统在规模化部署中面临的复杂性与控制难题。
Continual uncertainty learning
该研究提出了一种基于课程学习的持续不确定性学习框架，通过将多源不确定性分解为序列任务并结合模型基控制器进行残差学习，有效解决了非线性机械系统鲁棒控制中的样本效率低与灾难性遗忘问题，并成功实现了汽车动力总成主动振动控制的仿真到现实迁移。
Cooperative Game-Theoretic Credit Assignment for Multi-Agent Policy Gradients via the Core
本文提出了名为 CORA 的基于合作博弈论核心分配的多智能体强化学习信用分配方法，通过评估联盟边际贡献并结合截断双 Q 学习来高效估算联盟优势，从而解决传统全局优势共享导致的优化不足问题，在多个基准测试中显著提升了多智能体协作性能。
Correction of Transformer-Based Models with Smoothing Pseudo-Projector
该论文提出了一种受多重网格启发、可无缝集成到现有模型中的轻量级“平滑伪投影器”，通过抑制与标签无关的输入方向来修正 Transformer 模型的隐藏表示，从而在文本分类等任务中显著提升了训练动态和鲁棒性。
Cross-Domain Uncertainty Quantification for Selective Prediction: A Comprehensive Bound Ablation with Transfer-Informed Betting
本文提出了一种名为“转移信息博彩（TIB）”的新方法，通过结合跨域风险分布预热与博彩置信序列，在数据稀缺场景下显著提升了选择性预测的覆盖率，并系统评估了九类有限样本界在多个基准测试中的表现。
Curveball Steering: The Right Direction To Steer Isn't Always Linear
该论文通过揭示大语言模型激活空间中存在显著的非线性几何扭曲，挑战了传统的线性干预假设，并提出了一种基于多项式核主成分分析的“曲线球（Curveball）”非线性干预方法，从而在控制模型行为方面取得了优于线性方法的性能。
DRUPI: Dataset Reduction Using Privileged Information
本文提出了利用特权信息（如特征标签或注意力标签）进行辅助监督的 DRUPI 方法，通过合成额外信息来增强数据集压缩效果，并在多个基准数据集上显著提升了模型性能。
Daily-Omni: Towards Audio-Visual Reasoning with Temporal Alignment across Modalities
本文提出了名为 Daily-Omni 的音频 - 视觉问答基准，旨在评估大语言模型在跨模态时序对齐方面的能力，并通过大规模实验揭示了当前端到端模型在处理此类同步推理任务时仍面临显著挑战。
DataFactory: Collaborative Multi-Agent Framework for Advanced Table Question Answering
本文提出了 DataFactory 框架，通过引入包含数据领导、数据库和知识图谱团队的协作多智能体架构，结合自动化数据转知识图谱映射与自然语言协商机制，有效解决了现有大模型在表格问答中面临的上下文限制、幻觉及复杂推理难题，并在多个基准测试中显著提升了准确率。
Debiasing International Attitudes: LLM Agents for Simulating US-China Perception Changes
该研究提出了一种结合新闻数据与社交媒体画像的 LLM 智能体框架，通过事实提取、魔鬼代言人模拟及反事实暴露三种去偏机制，探究了媒体对中美态度的影响，发现“魔鬼代言人”机制在模拟人类认知和缓解偏见方面最为有效，同时揭示了不同大模型因地理起源而存在的固有偏见差异。
Declarative Scenario-based Testing with RoadLogic
本文提出了 RoadLogic 这一开源工具，它通过结合答案集编程、运动规划及规范监控技术，成功将声明式的 OpenSCENARIO 规范自动转化为符合约束且多样化的可执行自动驾驶仿真场景，从而填补了现有方案在系统化实例化方面的空白。
Deep Tabular Research via Continual Experience-Driven Execution
该论文针对大语言模型在处理具有复杂层级和非规范布局的表格时难以进行长程推理的问题，提出了名为“深度表格研究（DTR）”的新框架，通过构建分层元图、引入期望感知选择策略以及利用孪生结构化记忆实现持续经验驱动，将表格推理形式化为闭环决策过程以显著提升多步推理能力。
Democratising Clinical AI through Dataset Condensation for Classical Clinical Models
该论文提出了一种结合差分隐私的零阶优化框架，将数据集压缩技术扩展至决策树和 Cox 回归等非可微临床模型，从而在保护患者隐私的同时实现了模型无关的临床数据共享。
DendroNN: Dendrocentric Neural Networks for Energy-Efficient Classification of Event-Based Data
本文提出了受树突计算机制启发的 DendroNN 模型，通过无梯度的重连机制识别时空脉冲序列，并设计了基于时间轮的异步数字硬件架构，从而在事件驱动数据处理中实现了比现有神经形态硬件高 4 倍的能效。
DenoiseSplat: Feed-Forward Gaussian Splatting for Noisy 3D Scene Reconstruction
该论文提出了 DenoiseSplat，一种针对含噪多视图图像的自监督前馈 3D 高斯泼溅方法，通过在大规模构建的 RE10K 噪声基准上仅利用干净 2D 渲染进行端到端训练，实现了在噪声环境下优于现有基线的 3D 场景重建与新颖视图合成性能。
Design Conductor: An agent autonomously builds a 1.5 GHz Linux-capable RISC-V CPU
该论文介绍了名为"Design Conductor"的自主智能体，它仅用 12 小时便从需求文档出发，全自动设计并验证了首款可运行 Linux、主频达 1.48 GHz 的 RISC-V 处理器（VerCore），实现了从概念到可流片 GDSII 文件的端到端芯片构建。
DexHiL: A Human-in-the-Loop Framework for Vision-Language-Action Model Post-Training in Dexterous Manipulation
本文提出了 DexHiL，这是首个针对灵巧操作视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型的人机协同后训练框架，通过集成臂手协调干预、干预感知数据采样及轻量级遥操作接口，显著提升了机器人在复杂任务中的成功率。
Diagnosing FP4 inference: a layer-wise and block-wise sensitivity analysis of NVFP4 and MXFP4
该研究通过对 Qwen2.5 系列模型进行系统性的逐层与逐块敏感性分析，揭示了前馈网络（MLP）的上下投影层对 FP4 量化最为敏感，且敏感性在不同模型规模、网络深度及 MXFP4 与 NVFP4 格式间存在显著差异，从而为 FP4 推理诊断提供了关键依据。
Differentiable Stochastic Traffic Dynamics: Physics-Informed Generative Modelling in Transportation
本文提出了一种基于伊托型随机交通流模型的可微分生成框架，通过将物理约束从确定性偏微分方程扩展为分布形式，利用包含平流闭合模块的评分网络结合去噪得分匹配与福克 - 普朗克残差损失，实现了能够输出概率分布、置信区间及拥堵风险度量的物理信息交通状态估计。
Does the Question Really Matter? Training-Free Data Selection for Vision-Language SFT
该论文提出了一种名为 CVS 的免训练数据选择方法，通过利用冻结的视觉语言大模型衡量“问题”引入前后答案有效性的差异，精准筛选出真正需要跨模态推理的高质量样本，从而在显著降低计算成本的同时提升了模型性能。
DuplexCascade: Full-Duplex Speech-to-Speech Dialogue with VAD-Free Cascaded ASR-LLM-TTS Pipeline and Micro-Turn Optimization
本文提出了 DuplexCascade，一种无需语音活动检测（VAD）的级联流式语音对话系统，通过将传统长话轮转化为微话轮交互并引入专用控制令牌，在保留强大语言模型智能的同时实现了全双工语音对话。
EDMFormer: Genre-Specific Self-Supervised Learning for Music Structure Segmentation
本文提出了 EDMFormer，一种结合自监督音频嵌入与特定电子舞曲（EDM）数据集（EDM-98）的 Transformer 模型，通过利用能量、节奏和音色变化等 EDM 特有结构特征，显著提升了该流派音乐结构分割（特别是 Drop 和 Buildup 段落）的边界检测与分类性能。
EMFusion: Conditional Diffusion Framework for Trustworthy Frequency Selective EMF Forecasting in Wireless Networks
本文提出了 EMFusion，这是一种基于条件扩散框架的频选电磁场概率预测模型，它通过集成多源上下文信息、采用残差 U-Net 与交叉注意力机制以及基于插补的采样策略，实现了对无线网络中多运营商、多频段电磁场水平的精准预测与可信的不确定性量化。
EPOCH: An Agentic Protocol for Multi-Round System Optimization
本文介绍了 EPOCH，一种用于异构环境中多轮系统优化的工程协议，它通过划分基线构建与迭代自改进阶段、采用角色约束流程及标准化接口，实现了跨提示、代码和模型配置的协调优化，同时确保了生产级自主工作流的稳定性、可复现性与可追溯性。
ESAinsTOD: A Unified End-to-End Schema-Aware Instruction-Tuning Framework for Task-Oriented Dialog Modeling
本文提出了 ESAinsTOD，一种统一的全参数微调端到端指令微调框架，通过引入指令对齐与模式对齐机制，显著提升了任务型对话模型在跨数据集基准测试、低资源零样本泛化及抗噪鲁棒性方面的性能。
EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning
本文提出了 EXPLORE-Bench 基准，旨在评估多模态大语言模型在从第一人称视角预测长序列动作后的最终场景方面的能力，揭示了当前模型在长程推理上与人类存在的显著差距，并验证了通过逐步推理分解任务虽能提升性能但会带来计算开销。
Efficiently Aligning Draft Models via Parameter- and Data-Efficient Adaptation
该论文提出了名为 EDA 的参数与数据高效框架，通过解耦架构、数据再生策略及样本选择机制，在显著降低训练成本的同时，有效解决了目标模型微调后推测解码性能下降的问题。
Ego: Embedding-Guided Personalization of Vision-Language Models
该论文提出了一种名为 Ego 的高效个性化方法，通过利用模型内部注意力机制提取代表目标概念的视觉令牌作为记忆，从而在不依赖额外训练阶段或外部模块的情况下，显著提升了大型视觉语言模型在单概念、多概念及视频场景下的个性化能力。
EgoCross: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Cross-Domain Egocentric Video Question Answering
本文提出了 EgoCross 基准，旨在通过涵盖手术、工业、极限运动和动物视角等四个高影响力跨域场景的评测，揭示现有多模态大语言模型在 egocentric 视频问答任务中面对域偏移时的泛化局限性，并为构建更鲁棒的领域自适应视频理解系统奠定基础。
Embodied Human Simulation for Quantitative Design and Analysis of Interactive Robotics
该论文提出了一种基于全身体肌肉骨骼模型与强化学习的可扩展人体仿真框架，通过模拟人机耦合系统获取内部生物力学指标，实现了交互式机器人结构与控制策略的协同优化。
Emerging Extrinsic Dexterity in Cluttered Scenes via Dynamics-aware Policy Learning
本文提出了一种动力学感知策略学习（DAPL）框架，通过显式建模接触诱导的物体动力学来指导强化学习，从而在无需人工接触启发式规则或复杂奖励设计的情况下，使机器人在杂乱场景中涌现出超越传统抓取、遥操作及现有方法的非抓取式灵巧操作能力。
Emotion is Not Just a Label: Latent Emotional Factors in LLM Processing
该论文提出情感是塑造大语言模型注意力机制与推理过程的关键潜在因素，通过构建情感均衡的 AURA-QA 数据集并引入情感正则化框架，揭示了情感语调对注意力几何结构的影响，并显著提升了模型在情感变化及分布偏移场景下的阅读理解性能。
Emotional Modulation in Swarm Decision Dynamics
该研究通过将情感效价和唤醒度作为调节因子扩展“蜜蜂方程”，构建了一个基于智能体的群体决策模型，揭示了情感动态如何通过改变招募与抑制机制来影响群体共识的形成速度、结果偏差及非线性放大效应。
Empowering All-in-Loop Health Management of Spacecraft Power System in the Mega-Constellation Era via Human-AI Collaboration
该论文针对卫星巨型星座时代的需求，提出了对齐底层能力原则并开源了名为 SpaceHMchat 的人机协作全闭环航天器电源系统健康管理框架，通过构建硬件级故障注入实验平台及发布首个相关数据集，验证了其在工况识别、异常检测、故障定位及维护决策等任务中的卓越性能。
Energy-Aware Spike Budgeting for Continual Learning in Spiking Neural Networks for Neuromorphic Vision
该论文提出了一种面向神经形态视觉的持续学习框架，通过整合经验回放、可学习神经元参数及自适应脉冲调度机制，在满足能量约束的同时有效缓解了灾难性遗忘，并在帧基与事件基数据集上分别实现了精度提升与能耗降低的双重优化。
Enhancing Debunking Effectiveness through LLM-based Personality Adaptation
该研究提出了一种利用大语言模型（LLM）结合大五人格特质生成个性化辟谣信息的新方法，并通过模拟相应人格的 LLM 评估器验证了此类定制化信息通常比通用信息更具说服力，同时指出了该技术带来的伦理挑战。
Enhancing Heterogeneous Multi-Agent Cooperation in Decentralized MARL via GNN-driven Intrinsic Rewards
该论文提出了 CoHet 算法，通过利用基于图神经网络（GNN）的新型内在动机机制，有效解决了部分可观测和奖励稀疏环境下异构多智能体在去中心化设置中的协作学习难题，并在多个基准测试中展现出优于现有最先进方法的性能。
Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Entity Linking for Educational Platforms
该论文提出了一种名为 ELERAG 的检索增强生成架构，通过整合基于 Wikidata 的实体链接和混合重排序策略，显著提升了意大利语教育领域问答系统的事实准确性，并验证了领域自适应策略在解决通用模型与专业领域数据分布不匹配问题上的有效性。
EsoLang-Bench: Evaluating Genuine Reasoning in Large Language Models via Esoteric Programming Languages
该论文提出了 EsoLang-Bench 基准，通过利用缺乏预训练数据且难以被“刷分”的极简主义编程语言，揭示了大型语言模型在标准代码生成任务中表现优异实则依赖记忆，而在需要真正推理能力的任务中表现极差，从而证明现有模型缺乏真正的泛化推理能力。
Evaluate-as-Action: Self-Evaluated Process Rewards for Retrieval-Augmented Agents
该论文提出了名为\EvalAct（评估即行动）的框架，通过将检索质量评估转化为显式动作并引入过程校准优势重缩放（PCAR）优化方法，有效解决了检索增强代理在多步推理中因噪声检索和奖励信号粗糙导致的可靠性问题，从而在多个开放域问答基准上显著提升了性能。
EvoDriveVLA: Evolving Autonomous Driving Vision-Language-Action Model via Collaborative Perception-Planning Distillation
本文提出了 EvoDriveVLA，一种通过自锚点感知蒸馏和神谕引导轨迹蒸馏实现感知与规划协同优化的新型视觉 - 语言 - 动作模型，有效解决了自动驾驶中视觉编码器解冻后的感知退化及长期规划累积不稳定问题，并在开环和闭环评估中取得了最先进性能。
Evolving Prompt Adaptation for Vision-Language Models
本文提出了名为 EvoPrompt 的新框架，通过模态共享提示投影器、解耦进化训练策略以及特征几何正则化，在实现少样本任务高性能适配的同时，有效解决了视觉语言模型微调过程中的灾难性遗忘问题，从而在保留预训练零样本能力的同时完成稳定进化。
Explainable Innovation Engine: Dual-Tree Agent-RAG with Methods-as-Nodes and Verifiable Write-Back
本文提出了一种名为“可解释创新引擎”的双树代理-RAG 框架，通过将知识单元从文本块升级为“方法节点”、构建可追溯的方法溯源树与分层聚类抽象树，并引入策略代理进行显式合成及验证器进行剪枝回写，实现了在多个领域中对可控、可解释且可验证的推理创新的显著提升。
Exploiting Label-Aware Channel Scoring for Adaptive Channel Pruning in Split Learning
该论文提出了一种名为 ACP-SL 的自适应通道剪枝方案，通过设计标签感知通道重要性评分模块来识别并剪除不重要的通道，从而压缩分裂学习中的中间特征传输数据，在降低通信开销的同时提升了测试准确率并减少了训练轮次。
FedLECC: Cluster- and Loss-Guided Client Selection for Federated Learning under Non-IID Data
本文提出了 FedLECC，一种针对非独立同分布数据的联邦学习客户端选择策略，通过结合标签分布聚类与局部损失引导，在显著降低通信开销的同时提升了模型收敛速度与测试精度。
FinTexTS: Financial Text-Paired Time-Series Dataset via Semantic-Based and Multi-Level Pairing
该论文提出了名为 FinTexTS 的大规模金融文本 - 时间序列配对数据集，通过基于语义的上下文提取和多级（宏观、行业、关联公司及目标公司）新闻分类框架，有效解决了传统关键词匹配无法捕捉复杂市场关联的局限，并显著提升了股票价格预测性能。
Fish Audio S2 Technical Report
Fish Audio S2 是一款开源的多说话人、多轮次且支持自然语言指令控制的高级文本转语音系统，其通过多阶段训练与数据流水线实现了生产级流式推理（RTF 0.195，首字延迟<100ms），并公开了模型权重、微调代码及基于 SGLang 的推理引擎。
From Data Statistics to Feature Geometry: How Correlations Shape Superposition
该论文通过引入“词袋超叠加”（BOWS）实验环境，揭示了在真实数据中特征相关性可使干扰变为建设性，从而促使模型将特征按共激活模式排列以形成语义聚类和循环结构，弥补了传统超叠加理论仅关注稀疏无相关特征的不足。
From Days to Minutes: An Autonomous AI Agent Achieves Reliable Clinical Triage in Remote Patient Monitoring
该研究介绍了一种名为 Sentinel 的自主 AI 代理，它利用模型上下文协议（MCP）对远程患者监测数据进行多步推理和情境化分诊，在紧急敏感性等关键指标上超越了人类临床医生，同时以极低的成本实现了可扩展的自动化监测，从而解决了以往远程患者监测试验因数据过载而失败的核心难题。
From Flow to One Step: Real-Time Multi-Modal Trajectory Policies via Implicit Maximum Likelihood Estimation-based Distribution Distillation
该论文提出了一种基于隐式最大似然估计（IMLE）的分布蒸馏框架，通过将条件流匹配（CFM）专家模型蒸馏为单步学生模型，在保留多模态动作分布的同时消除了迭代积分带来的延迟，实现了融合多模态感知的高频实时机器人轨迹控制。
From Self-Evolving Synthetic Data to Verifiable-Reward RL: Post-Training Multi-turn Interactive Tool-Using Agents
该论文提出了一种名为 EigenData 的统一框架，通过结合自进化合成数据引擎与基于验证器的强化学习（RL），有效解决了多轮交互式工具使用智能体在数据合成扩展性及训练信号噪声方面的挑战，并在 tau^2-bench 基准测试中取得了媲美或超越前沿模型的性能。
From Spatial to Actions: Grounding Vision-Language-Action Model in Spatial Foundation Priors
本文提出了名为 FALCON 的新范式，通过利用空间基础模型从 RGB 图像中提取丰富的 3D 几何先验并注入动作头，有效弥补了现有视觉 - 语言 - 动作模型在空间推理上的不足，从而在仿真和真实世界任务中实现了超越基线的状态-of-the-art 性能。
GIAT: A Geologically-Informed Attention Transformer for Lithology Identification
本文提出了一种名为 GIAT 的新型框架，通过将地质先验知识（利用类别序列相关性滤波器生成关系矩阵）融入 Transformer 的注意力机制，显著提升了测井岩性识别的准确性、可靠性及可解释性。
GNNs for Time Series Anomaly Detection: An Open-Source Framework and a Critical Evaluation
该论文提出了一个用于图神经网络时间序列异常检测的开源框架，通过系统性评估揭示了 GNN 在提升检测性能与可解释性方面的优势，并批判性地反思了当前领域在指标设计与阈值策略上的局限性。
GST-VLA: Structured Gaussian Spatial Tokens for 3D Depth-Aware Vision-Language-Action Models
本文提出了 GST-VLA 模型，通过引入高斯空间分词器（GST）将视觉观测转化为具有内在几何结构的 3D 高斯原语，并结合 3D 深度感知思维链（DA-CoT）推理机制，显著提升了机器人在 LIBERO 和 SimplerEnv 等基准测试中的 3D 感知与操作精度。
GateLens: A Reasoning-Enhanced LLM Agent for Automotive Software Release Analytics
本文提出了 GateLens，一种通过引入关系代数作为自然语言与可执行代码间的形式化中间表示，以解决大型语言模型在复杂表格数据分析中推理与代码生成差距的架构，并在汽车软件发布分析场景中验证了其在准确性、速度及零样本适应性上优于传统链式思维方法的显著优势。
Gender Fairness in Audio Deepfake Detection: Performance and Disparity Analysis
本文利用 ASVspoof 5 数据集对音频深度伪造检测模型进行了性别公平性分析，发现仅依赖传统指标（如 EER）会掩盖性别间的误差分布差异，而引入公平性指标能更准确地揭示模型在特定人口群体中的失效模式，从而强调构建公平、鲁棒检测系统的必要性。
GenePlan: Evolving Better Generalized PDDL Plans using Large Language Models
GenePlan 是一个利用大语言模型辅助进化算法的框架，通过迭代优化可解释的 Python 规划器，在多个基准领域中以低成本实现了接近最先进水平且显著优于传统提示方法的 PDDL 泛化规划性能。
Generalized Reduction to the Isotropy for Flexible Equivariant Neural Fields
该论文提出了一种将群 在乘积空间 上的不变函数简化为 的迷向子群 在 上不变量的通用方法，通过建立轨道等价关系消除了现有等变神经场方法的结构限制，使其能够适用于任意群作用和同质条件空间。
GraphKeeper: Graph Domain-Incremental Learning via Knowledge Disentanglement and Preservation
本文提出了 GraphKeeper，一种通过知识解耦与保留机制解决图领域增量学习中嵌入偏移和决策边界偏差问题的新方法，在实现 negligible 遗忘的同时显著提升了现有图基础模型在多领域场景下的性能。
Grounding Synthetic Data Generation With Vision and Language Models
该论文提出了一种结合视觉与语言模型的基于地面真值的合成数据生成与评估框架，并发布了包含 40 万张图像的大规模遥感数据集 ARAS400k，实验证明将合成数据与真实数据结合使用能显著提升语义分割和图像描述任务的性能。
Hindsight Credit Assignment for Long-Horizon LLM Agents
本文提出了 HCAPO 框架，通过利用大语言模型进行事后推理以优化步级 Q 值估计并引入多尺度优势机制修正价值基线，有效解决了长程任务中的稀疏奖励与信用分配难题，在 WebShop 和 ALFWorld 等基准测试中显著超越了现有强化学习方法。
HyConEx: Hypernetwork classifier with counterfactual explanations for tabular data
本文提出了 HyConEx，这是一种专为表格数据设计的基于深度超网络的分类模型，它能够同时输出预测结果和将样本导向替代类别的局部反事实解释，从而实现了预测与解释的一体化。
ICDAR 2025 Competition on End-to-End Document Image Machine Translation Towards Complex Layouts
本文介绍了 ICDAR 2025 端到端文档图像机器翻译竞赛，该竞赛通过 OCR 免提与 OCR 辅助两个赛道及不同规模模型子任务，吸引了 69 支团队参与，旨在推动复杂版本文档翻译研究并展示了大模型在该领域的巨大潜力。
Improving through Interaction: Searching Behavioral Representation Spaces with CMA-ES-IG
本文提出了一种名为 CMA-ES-IG 的算法，通过将用户感知体验纳入偏好学习过程，利用感知差异显著且信息量丰富的轨迹来优化机器人行为搜索，从而在提高高维空间扩展性、计算效率及抗噪性的同时，显著提升了非专家用户的满意度与系统采用率。
Influencing LLM Multi-Agent Dialogue via Policy-Parameterized Prompts
该论文提出了一种无需训练的参数化提示框架，通过将提示视为基于智能体状态动态构建的“动作”，成功实现了对大语言模型多智能体对话行为（如反驳、证据使用及立场转变）的有效引导，为社交模拟方向的多智能体系统研究提供了新思路。
Infusion: Shaping Model Behavior by Editing Training Data via Influence Functions
该论文提出了名为"Infusion"的框架，利用可扩展的影响函数近似技术，通过对训练数据施加微小扰动来诱导模型产生目标行为，实验表明该方法在视觉和语言领域均能有效且隐蔽地塑造模型行为，并具备跨架构的迁移能力。
Interpretable Markov-Based Spatiotemporal Risk Surfaces for Missing-Child Search Planning with Reinforcement Learning and LLM-Based Quality Assurance
本文介绍了名为"Guardian"的端到端决策支持系统，该系统通过结合可解释的马尔可夫链、强化学习及大语言模型质量验证的三层架构，将非结构化案件数据转化为缺失儿童搜索的时空风险预测与优化方案。
Investigating Gender Stereotypes in Large Language Models via Social Determinants of Health
该研究通过法语患者记录实验发现，大型语言模型会利用嵌入的社会决定因素刻板印象来做出基于性别的决策，表明评估社会决定因素之间的交互作用可有效补充现有的模型偏见评估方法。
LCA: Local Classifier Alignment for Continual Learning
该论文针对持续学习中微调骨干网络与任务特定分类器之间可能存在的失配问题，提出了一种名为“局部分类器对齐”（LCA）的新损失函数，并结合模型合并策略构建了完整的解决方案，在多个基准测试中取得了超越现有最先进方法的优异性能。
LDP: An Identity-Aware Protocol for Multi-Agent LLM Systems
本文提出了 LLM 委托协议（LDP），这是一种将模型身份、推理画像等属性作为核心原语的 AI 原生通信协议，并通过插件实现与评估证明了其在降低延迟、减少 Token 消耗及提升系统可治理性方面的优势，同时也揭示了未经验证的置信度元数据可能带来的负面影响。
LLM-Advisor: An LLM Benchmark for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains
本文提出了 LLM-Advisor 框架，利用大语言模型作为后处理顾问来优化多地形路径规划的成本效率，并通过引入幻觉抑制策略和两个新数据集，显著提升了多种传统规划算法在复杂场景下的表现。
Latent Policy Steering with Embodiment-Agnostic Pretrained World Models
该论文提出了一种名为“潜在策略引导”（LPS）的方法，通过利用光流作为跨具身无关的动作表示来预训练世界模型，并结合目标具身的小规模演示数据进行微调与价值函数学习，从而在低数据场景下显著提升了机器人视觉运动策略的性能。
Latent Speech-Text Transformer
该论文提出了潜语音 - 文本 Transformer（LST），通过将离散语音令牌聚合为更高阶的潜语音补丁，解决了语音与文本模态间的序列长度不平衡问题，从而在提升计算效率的同时显著增强了跨模态对齐能力，并在语音理解、生成及下游任务中实现了性能与效率的双重优化。
Latent World Models for Automated Driving: A Unified Taxonomy, Evaluation Framework, and Open Challenges
本文提出了一种统一的潜在空间框架，通过构建涵盖表征形式与结构先验的分类体系、明确五大核心内部机制并制定闭环评估方案，系统性地总结了潜在世界模型在自动驾驶中的进展，并指明了实现决策就绪、可验证且资源高效自动驾驶的未来研究方向。
Latent-DARM: Bridging Discrete Diffusion And Autoregressive Models For Reasoning
本文提出了 Latent-DARM 框架，通过在潜在空间连接离散扩散模型（作为规划器）与自回归模型（作为执行器），有效克服了单一模型在推理规划或文本流畅性上的局限，在显著提升数学、科学及常识推理基准准确率的同时，大幅降低了 token 消耗。
Let's Verify Math Questions Step by Step
本文提出了名为 MathQ-Verify 的五阶段流水线，通过格式验证、形式化分解、逻辑矛盾检测及目标完整性检查等步骤，有效识别并过滤数学问题中的无效或定义不清情况，从而显著提升了数学数据集的可靠性与模型验证性能。
Lightweight Time Series Data Valuation on Time Series Foundation Models via In-Context Finetuning
本文提出了 LTSV 方法，通过结合上下文微调与时间块聚合技术，在时间序列基础模型上实现了兼具高效性、准确性及时间依赖捕捉能力的数据估值。
Logics-Parsing-Omni Technical Report
该论文提出了 Omni Parsing 框架，通过整合全息检测、细粒度识别与多级解读三个层级，并引入证据锚定机制，将非结构化多模态数据转化为可追溯的标准化结构化知识，同时发布了 Logics-Parsing-Omni 模型及 OmniParsingBench 基准以验证其有效性。
Logos: An evolvable reasoning engine for rational molecular design
本文提出了名为 Logos 的紧凑型分子推理模型，它通过分阶段训练将多步逻辑推理与严格的化学一致性相结合，在确保生成结构化学有效性的同时实现了可解释的理性分子设计，其性能在多个基准测试中媲美甚至超越了参数量大得多的通用语言模型。
M3GCLR: Multi-View Mini-Max Infinite Skeleton-Data Game Contrastive Learning For Skeleton-Based Action Recognition
本文提出了 M3GCLR 框架，通过建立无限骨架数据博弈模型、引入多视角旋转增强与时间平均锚点、构建强对抗极小极大博弈及双损失均衡优化器，有效解决了现有自监督骨架动作识别方法在视角差异建模、对抗机制及增强扰动控制方面的局限，并在多个基准数据集上取得了优于或持平最先进水平的性能。
MA-EgoQA: Question Answering over Egocentric Videos from Multiple Embodied Agents
该论文针对未来多智能体协作场景，正式定义了多视角长时序第一人称视频理解问题，提出了包含 1.7 千个问题的 MA-EgoQA 基准数据集及共享记忆动态检索基线模型 EgoMAS，以评估并推动系统在多智能体系统级理解能力上的发展。
MASEval: Extending Multi-Agent Evaluation from Models to Systems
该论文提出了 MASEval 框架，旨在填补现有基准测试仅关注模型而忽视系统实现（如拓扑结构和编排逻辑）的空白，通过系统级评估证明框架选择对多智能体系统性能的影响与模型选择同等重要。
MCGI: Manifold-Consistent Graph Indexing for Billion-Scale Disk-Resident Vector Search
本文提出了 MCGI（流形一致性图索引）方法，通过利用局部内在维度（LID）动态调整搜索策略以解决高维空间中欧氏距离与测地线不匹配的问题，在十亿级磁盘驻留向量搜索中显著提升了吞吐量并降低了查询延迟。
MCP Bridge: A Lightweight, LLM-Agnostic RESTful Proxy for Model Context Protocol Servers
本文提出了 MCP Bridge，这是一种轻量级、与 LLM 无关的 RESTful 代理，旨在解决 MCP 服务器在移动端和浏览器等资源受限环境中无法通过 STDIO 运行的问题，同时结合基于风险的执行安全模型，并通过使用四种强化学习技术微调 Qwen3 模型，使其在 MCPToolBench++ 基准测试中取得了超越更大规模模型的性能。
MEMO: Memory-Augmented Model Context Optimization for Robust Multi-Turn Multi-Agent LLM Games
该论文提出了 MEMO（记忆增强模型上下文优化）框架，通过结合持久化记忆库与基于 TrueSkill 的不确定性感知提示演化，显著提升了多轮多智能体 LLM 游戏评估中的胜率并降低了运行方差，从而解决了长程交互中因早期偏差累积导致的性能不稳定问题。
MIL-PF: Multiple Instance Learning on Precomputed Features for Mammography Classification
该论文提出了一种名为 MIL-PF 的可扩展框架，通过结合冻结的基础模型编码器与轻量级的注意力机制多示例学习（MIL）聚合模块，在无需重新训练大型骨干网络的情况下，利用预计算特征高效解决了高分辨率乳腺 X 光影像分类中注释稀缺和计算成本高昂的挑战，并实现了临床规模下的最佳分类性能。
MITRA: An AI Assistant for Knowledge Retrieval in Physics Collaborations
本文介绍了 MITRA，一种专为大型物理实验（如 CMS）设计的本地化检索增强生成（RAG）原型系统，它通过自动化文档提取、两阶段向量数据库架构及完全本地部署的模型，有效解决了海量内部文档的检索难题并确保了数据隐私。
MKE-Coder: Multi-Axial Knowledge with Evidence Verification in ICD Coding for Chinese EMRs
本文提出了 MKE-Coder 框架，通过整合诊断的多轴知识并利用评分模型筛选临床证据，结合掩码语言建模策略进行验证，有效解决了中文电子病历中 ICD 自动编码面临的文本结构复杂及证据关联不足的挑战，显著提升了编码的准确性与效率。
MM-tau-p: Persona-Adaptive Prompting for Robust Multi-Modal Agent Evaluation in Dual-Control Settings
该论文提出了 MM-tau-p基准，旨在通过引入 12 项新指标，在双控制设置下评估多模态智能体在融入用户人格画像时的鲁棒性、多模态能力及时延开销，从而填补现有文本驱动评估框架在个性化多模态交互场景中的空白。
MMGraphRAG: Bridging Vision and Language with Interpretable Multimodal Knowledge Graphs
该论文提出了 MMGraphRAG 框架，通过引入基于谱聚类的 SpecLink 方法将视觉场景图与文本知识图谱深度融合，并发布了 CMEL 数据集，有效解决了现有 GraphRAG 难以构建细粒度多模态知识图谱的问题，从而在复杂多模态场景下显著提升了检索增强生成的性能与可解释性。
MSSR: Memory-Aware Adaptive Replay for Continual LLM Fine-Tuning
该论文提出了一种名为 MSSR 的记忆感知自适应回放框架，通过估计样本级记忆强度并动态调整复习间隔，在持续微调大语言模型时有效缓解了灾难性遗忘问题，同时保持了快速适应能力，并在多项基准测试中显著优于现有方法。
MUGEN: Evaluating and Improving Multi-audio Understanding of Large Audio-Language Models
该论文提出了 MUGEN 基准以评估大音频语言模型的多音频理解能力，揭示了其在并发输入增加时性能显著下降的瓶颈，并发现结合音频排列自洽性与思维链策略可显著提升模型表现。
MedMASLab: A Unified Orchestration Framework for Benchmarking Multimodal Medical Multi-Agent Systems
本文提出了 MedMASLab，这是一个统一的医疗多智能体系统编排框架与基准测试平台，通过引入标准化通信协议、基于大模型的零-shot 临床推理评估器以及涵盖 11 个器官系统和 473 种疾病的广泛基准，旨在解决当前医疗多智能体研究中的架构碎片化与多模态集成缺失问题，并揭示了现有架构在跨专科迁移时的性能脆弱性。
MediRound: Multi-Round Entity-Level Reasoning Segmentation in Medical Images
本文针对医学图像中多轮推理分割的新任务，构建了大规模数据集 MR-MedSeg 并提出了具备纠错机制的 MediRound 模型，有效解决了传统方法无法支持多轮实体级推理的问题。
Meissa: Multi-modal Medical Agentic Intelligence
本文提出了轻量级多模态医疗智能体 Meissa，通过统一轨迹建模、分层监督及前瞻性 - 回顾性监督等创新方法，在仅使用 40 万条轨迹训练的情况下，以 40 亿参数实现了离线部署，在多个医疗基准测试中性能媲美甚至超越依赖昂贵 API 的前端大模型，同时显著降低了延迟与隐私风险。
MiniAppBench: Evaluating the Shift from Text to Interactive HTML Responses in LLM-Powered Assistants
本文提出了首个专注于评估大语言模型生成原则驱动型交互式应用（MiniApps）能力的基准测试 MiniAppBench，并配套开发了基于智能体自动化探索的评估框架 MiniAppEval，以解决现有基准无法有效衡量动态交互逻辑及缺乏单一标准答案的难题。
Mitigating Long-Tail Bias in HOI Detection via Adaptive Diversity Cache
本文提出了一种名为自适应多样性缓存（ADC）的免训练、即插即用模块，通过构建类别特定缓存并动态分配容量以增强稀有类别特征，有效缓解了基于视觉语言模型的人机交互检测中的长尾偏差问题。
Monocular Normal Estimation via Shading Sequence Estimation
该论文针对现有单目法线估计方法存在的 3D 几何错位问题，提出了一种名为 RoSE 的新范式，通过将法线估计重构为对几何信息更敏感的“阴影序列估计”，利用图像到视频生成模型预测阴影序列并求解最小二乘问题，从而在真实世界基准测试中实现了最先进的性能。
Mousse: Rectifying the Geometry of Muon with Curvature-Aware Preconditioning
本文提出了名为 Mousse 的新型优化器，它通过结合 Shampoo 的曲率感知预条件技术与 Muon 的谱优化方法，在黎曼流形上实现了各向异性的信任区域约束，从而在几乎不增加计算开销的情况下显著提升了语言模型的训练效率。
Multi-Agent Reinforcement Learning with Communication-Constrained Priors
该论文提出了一种基于通信约束先验的通用多智能体强化学习框架，通过解耦丢包与无损消息的影响并将其量化至全局奖励，有效解决了复杂动态环境下多智能体协作通信受限的挑战。
Multi-level meta-reinforcement learning with skill-based curriculum
本文提出了一种结合技能基课程学习的多层级元强化学习框架，通过递归压缩马尔可夫决策过程（MDP）来构建层级结构，从而有效降低随机性、解耦子任务并促进技能在不同问题与层级间的迁移，最终实现更高效且可解释的复杂序列决策。
Multi-model approach for autonomous driving: A comprehensive study on traffic sign-, vehicle- and lane detection and behavioral cloning
该研究提出了一种结合预训练与定制神经网络的单模型方法，通过数据增强、图像归一化和迁移学习等技术，利用 GTSRB 及 Udacity 模拟器等多源数据集，系统性地实现了交通标志识别、车辆与车道检测及行为克隆，从而提升了自动驾驶系统的感知能力与决策可靠性。
NavSpace: How Navigation Agents Follow Spatial Intelligence Instructions
本文提出了旨在评估导航智能体空间感知与推理能力的 NavSpace 基准及包含六个任务类别的 1,228 条轨迹 - 指令对，并通过该基准对 22 种现有模型进行了全面评估，同时推出了在 NavSpace 和真实机器人测试中均表现优异的新型空间智能导航模型 SNav。
NetDiffuser: Deceiving DNN-Based Network Attack Detection Systems with Diffusion-Generated Adversarial Traffic
本文提出了名为 NetDiffuser 的新型框架，通过结合特征分类算法与扩散模型生成语义一致的自然对抗样本，显著提升了欺骗基于深度学习的网络入侵检测系统的成功率并降低了现有检测器的防御性能。
No Image, No Problem: End-to-End Multi-Task Cardiac Analysis from Undersampled k-Space
该论文提出了名为 k-MTR 的 k 空间多任务表示学习框架，通过在大规模模拟数据上构建 k 空间与全采样图像的共享语义流形，实现了从欠采样 k 空间数据直接进行心脏 MRI 的连续表型回归、疾病分类和解剖分割，从而突破了传统“先重建后分析”范式的局限。
Not All News Is Equal: Topic- and Event-Conditional Sentiment from Finetuned LLMs for Aluminum Price Forecasting
该研究通过融合基于微调 Qwen3 模型生成的中英文新闻情感数据与传统宏观指标，证实了在铝价高波动时期，情感增强的 LSTM 模型能显著提升预测精度与交易策略的经济效用（夏普比率从 0.23 提升至 1.04），并揭示了不同新闻来源、主题及事件类型对铝价预测的差异化影响。
OOD-MMSafe: Advancing MLLM Safety from Harmful Intent to Hidden Consequences
该论文提出了 OOD-MMSafe 基准和 CASPO 框架，旨在将多模态大语言模型的安全对齐从关注恶意意图转向识别情境依赖的潜在后果，从而显著降低模型在因果推理中的失败率。
OPENXRD: A Comprehensive Benchmark Framework for LLM/MLLM XRD Question Answering
本文介绍了 OPENXRD，这是一个针对大语言模型和 multimodal 大语言模型在晶体学问答任务中评估其上下文信息整合能力的综合基准框架，通过包含 217 道专家审定 XRD 问题的闭卷与开卷测试，揭示了模型规模、内容质量对知识整合效果的关键影响。
On the Impact of the Utility in Semivalue-based Data Valuation
该论文通过引入数据集的“空间签名”概念，将半值法数据估值中的效用选择问题转化为低维空间中的线性泛函问题，并提出了一种实用的鲁棒性度量方法，以量化和评估效用变化对数据估值结果的影响。
On the mechanical creation of mathematical concepts
该论文提出数学问题解决是一个信念更新循环，区分了优化既有语言搜索的“隐性概念”与引入新表达方式的“显性概念”，并论证后者是数学发现的核心特征，而当前 AI 系统仅具备前者，缺乏创造显性概念的能力。
Open-World Motion Forecasting
该论文提出了“开放世界运动预测”这一新范式，通过构建首个端到端类增量运动预测框架，利用伪标签策略和基于查询特征方差的重放采样机制，在从相机图像直接预测轨迹的同时有效缓解了灾难性遗忘，实现了自动驾驶系统在动态变化环境中的持续适应与零样本迁移。
OrthoAI: A Neurosymbolic Framework for Evidence-Grounded Biomechanical Reasoning in Clear Aligner Orthodontics
本文提出了 OrthoAI 框架，通过结合稀疏监督的 3D 牙齿分割、基于本体约束的可行性推理以及多标准治疗评估，实现了在清矫正畸中从几何感知到临床推理的证据驱动型自动化决策支持。
PM-Nav: Priori-Map Guided Embodied Navigation in Functional Buildings
本文提出了名为 PM-Nav 的先验地图引导具身导航框架，通过将环境地图转化为语义先验地图并结合分层思维链提示与多模型协同机制，有效解决了功能建筑中特征高度相似导致的导航难题，在仿真与真实场景中相比现有方法实现了显著的性能提升。
PRECEPT: Planning Resilience via Experience, Context Engineering & Probing Trajectories A Unified Framework for Test-Time Adaptation with Compositional Rule Learning and Pareto-Guided Prompt Evolution
PRECEPT 是一个统一的测试时适应框架，通过结合确定性精确规则检索、冲突感知记忆机制以及由 COMPASS 驱动的帕累托引导提示演化，有效解决了大语言模型在条件增多时的检索退化、规则组合困难及知识陈旧问题，并在多项基准测试中展现出显著的鲁棒性与性能提升。
PathMem: Toward Cognition-Aligned Memory Transformation for Pathology MLLMs
本文提出了 PathMem，一种受病理学家分层记忆过程启发的记忆中心多模态框架，通过将结构化病理知识组织为长期记忆并利用记忆 Transformer 实现动态激活与上下文感知 grounding，显著提升了病理多模态大模型在诊断推理和报告生成方面的性能。
PathoScribe: Transforming Pathology Data into a Living Library with a Unified LLM-Driven Framework for Semantic Retrieval and Clinical Integration
本文提出了 PathoScribe 框架，通过统一的检索增强大语言模型技术，将静态的病理报告档案转化为支持自然语言检索、自动队列构建及临床推理的“活体图书馆”，显著提升了病理数据的检索效率与临床决策价值。
Periodic Asynchrony: An On-Policy Approach for Accelerating LLM Reinforcement Learning
该论文提出了一种名为“周期性异步”的框架，通过将推理与训练解耦为异步流水线并引入统一三模型架构，在保持严格在线策略正确性的同时，显著提升了大语言模型强化学习的端到端训练吞吐量。
Permutation-Equivariant 2D State Space Models: Theory and Canonical Architecture for Multivariate Time Series
本文针对多变量时间序列建模中变量顺序人为性导致的问题，从理论上证明了置换等变线性状态空间系统的规范形式，并据此提出了 VI 2D SSM 及其架构 VI 2D Mamba，通过消除变量轴上的序列依赖链，在降低计算复杂度与简化稳定性分析的同时实现了卓越的性能。
Personalized Feature Translation for Expression Recognition: An Efficient Source-Free Domain Adaptation Method
该论文提出了一种名为 SFDA-PFT 的轻量级无源域自适应方法，通过在潜在空间中利用预训练的特征翻译器将源域风格映射到仅含中性表情的目标域数据，从而在无需源数据或图像合成的隐私敏感场景下实现了高效的面部表情识别。
PhD Thesis Summary: Methods for Reliability Assessment and Enhancement of Deep Neural Network Hardware Accelerators
该博士论文通过系统文献综述识别研究空白，开发了新型分析评估工具，提出了平衡计算效率与容错性的量化与近似优化方法，并创新性地设计了零开销实时可靠性增强技术 AdAM，显著提升了 DNN 硬件加速器的可靠性并降低了硬件成本。
Physics-Informed Neural Engine Sound Modeling with Differentiable Pulse-Train Synthesis
本文提出了一种名为脉冲串谐振器（PTR）的可微分合成架构，通过直接建模基于物理的排气脉冲序列及其在谐振器中的传播，实现了比传统谐波加噪声基线模型更准确且具备物理可解释性的引擎声音合成。
PlayWorld: Learning Robot World Models from Autonomous Play
该论文提出了 PlayWorld，一种完全自主的管道，通过无监督的机器人自博弈学习高保真视频世界模型，从而在物理一致性、失败预测及现实世界策略性能上显著超越了依赖人类演示的传统方法。
PnLCalib: Sports Field Registration via Points and Lines Optimization
本文提出了一种名为 PnLCalib 的基于点和线优化的体育场地注册方法，通过结合 3D 足球场模型、关键点检测及非线性线条优化模块，有效克服了传统方法在复杂广播场景下的局限，显著提升了多视角与单视角下的摄像机标定精度与鲁棒性。
Pri4R: Learning World Dynamics for Vision-Language-Action Models with Privileged 4D Representation
Pri4R 提出了一种简单有效的训练方法，通过利用特权 4D 信息（3D 点轨迹预测）作为辅助任务，使视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型在无需增加推理开销的情况下，隐式地习得世界动力学规律，从而显著提升了其在复杂操作任务中的物理感知与控制能力。
PrivPRISM: Automatically Detecting Discrepancies Between Google Play Data Safety Declarations and Developer Privacy Policies
本文提出了名为 PrivPRISM 的自动化框架，通过结合语言模型与静态代码分析，系统性地检测 Google Play 应用的数据安全声明与隐私政策之间的不一致性，研究发现大量流行应用存在披露矛盾、通用模板滥用及敏感数据未充分披露等严重合规问题。
PromptDLA: A Domain-aware Prompt Document Layout Analysis Framework with Descriptive Knowledge as a Cue
该论文提出了 PromptDLA，一种利用描述性知识作为线索、通过定制化提示将领域先验融入文档布局分析（DLA）的框架，有效解决了跨域数据直接合并训练导致的性能瓶颈，并在多个主流数据集上取得了最先进（SOTA）的泛化性能。
QUSR: Quality-Aware and Uncertainty-Guided Image Super-Resolution Diffusion Model
本文提出了 QUSR 模型，通过结合利用多模态大语言模型生成质量先验的 QAP 模块和根据不确定性自适应调整噪声强度的 UNG 模块，有效解决了真实场景下退化未知且非均匀导致的图像超分辨率细节丢失与伪影问题。
Quantifying Uncertainty in AI Visibility: A Statistical Framework for Generative Search Measurement
该论文通过实证研究揭示，生成式搜索中的引用可见性具有显著的非确定性波动，因此主张摒弃单一测量点估计，转而采用统计框架将引用指标视为分布估计量并报告不确定性区间，以避免对域名表现产生误导性解读。
Quantifying the Accuracy and Cost Impact of Design Decisions in Budget-Constrained Agentic LLM Search
该论文通过提出模型无关的预算约束代理搜索（BCAS）评估框架，系统量化了搜索深度、混合检索策略及完成预算对六种大模型在三个问答基准上准确率与成本的影响，为受限预算下的代理检索管道配置提供了实证指导。
Quantifying the Necessity of Chain of Thought through Opaque Serial Depth
该论文通过提出“不透明串行深度”这一形式化概念，量化了大语言模型在不依赖思维链等可解释中间步骤的情况下所能执行的最大计算长度，并提供了计算该指标上限的自动化工具及针对 Gemma 3 等模型的具体分析结果。
REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE compression
该论文提出了一种名为 REAP 的基于路由器门控值与专家激活范数的剪枝方法，证明在生成式任务中，相较于专家合并，剪枝策略能避免路由控制丢失带来的不可约误差，从而在大规模稀疏混合专家（SMoE）模型压缩中实现更优甚至无损的性能。
RECODE: Reasoning Through Code Generation for Visual Question Answering
该论文提出了名为 RECODE 的代理框架，通过将结构化视觉逆向工程为可执行代码并进行迭代验证与优化，显著提升了多模态大语言模型在图表和几何等视觉推理任务中的精确性与可验证性。
RL-100: Performant Robotic Manipulation with Real-World Reinforcement Learning
本文提出了名为 RL-100 的实世界机器人强化学习框架，该框架基于扩散视觉运动策略，通过统一模仿学习与强化学习并结合一致性蒸馏技术，在八个多样化的真实机器人任务中实现了 100% 的成功率，展现出卓越的零样本泛化能力、抗扰动鲁棒性及与人类专家相当甚至更优的操作效率。
Rating Quality of Diverse Time Series Data by Meta-learning from LLM Judgment
本文提出了名为 TSRating 的统一框架，通过利用大语言模型（LLM）的预训练知识进行质量判断，并结合元学习与 signSGD 优化策略训练专用评分模型 TSRater，从而实现对跨领域多样化时间序列数据的高效、准确且具备强适应性的质量评级。
RbtAct: Rebuttal as Supervision for Actionable Review Feedback Generation
该论文提出了名为 RbtAct 的新方法，通过利用同行评审中的反驳（rebuttal）作为隐式监督信号，并构建 RMR-75K 数据集，训练大语言模型生成更具可操作性和具体性的论文评审反馈。
Reading the Mood Behind Words: Integrating Prosody-Derived Emotional Context into Socially Responsive VR Agents
该论文提出了一种将语音情感识别模型推断的情绪标签作为显式上下文注入大语言模型驱动的社会化 VR 代理的交互流程，并通过用户研究证实该方法显著提升了对话质量、自然度及用户参与度，使 93.3% 的参与者更倾向于选择具备情感感知能力的代理。
Real-Time Trust Verification for Safe Agentic Actions using TrustBench
本文提出了 TrustBench 框架，通过在智能体执行动作前进行实时信任验证，结合多维度基准测试与领域专用插件，有效将有害行为减少了 87% 并实现了低延迟的安全保障。
Reasoning Efficiently Through Adaptive Chain-of-Thought Compression: A Self-Optimizing Framework
该论文提出了 SEER 框架，通过结合 Best-of-N 采样与任务感知自适应过滤来动态压缩思维链（CoT），在显著降低计算延迟和内存开销的同时，有效提升了大型语言模型在软件工程及数学任务中的准确性与鲁棒性。
Reasoning as Gradient: Scaling MLE Agents Beyond Tree Search
该论文提出了名为 Gome 的 MLE 智能体，通过将诊断推理映射为梯度计算等机制实现基于梯度的优化，实验表明在推理能力较强的模型上，该方法在 MLE-Bench 基准测试中显著超越了传统的树搜索范式。
Reinforced Generation of Combinatorial Structures: Ramsey Numbers
该论文介绍了基于大语言模型的代码变异代理 AlphaEvolve，通过单一元算法成功推导出五个经典拉姆齐数的改进下界，并复现了所有已知精确值及其他众多情况下的最佳下界。
Reinforcement Learning for Self-Improving Agent with Skill Library
该论文提出了名为 SAGE 的强化学习框架，通过引入序列展开机制和技能集成奖励，使大语言模型智能体能够利用技能库实现自我进化，在 AppWorld 基准测试中显著提升了任务完成率并降低了交互成本。
Rescaling Confidence: What Scale Design Reveals About LLM Metacognition
该论文指出大语言模型的口头置信度评分存在严重的离散化倾向，并证明将置信度量表从标准的 0-100 调整为 0-20 能显著提升其元认知效率，表明量表设计应被视为评估大模型不确定性时的关键变量。
Research and Prototyping Study of an LLM-Based Chatbot for Electromagnetic Simulations
该研究提出了一种基于 Google Gemini 2.0 Flash 大语言模型的聊天机器人，通过 Python 自动化协调 Gmsh 和 GetDP 工具，实现了二维涡流电磁仿真模型的自动生成、求解及后处理，从而显著缩短了仿真建模时间。
Reviving ConvNeXt for Efficient Convolutional Diffusion Models
该论文提出了全卷积扩散模型（FCDM），通过采用类似 ConvNeXt 的骨干网络，在显著降低计算成本、训练步数和硬件需求的同时，实现了与主流 Transformer 架构相媲美的生成性能，从而证明了现代卷积设计是高效扩展扩散模型的有效替代方案。
Robust Regularized Policy Iteration under Transition Uncertainty
本文提出了一种名为鲁棒正则化策略迭代（RRPI）的新方法，通过将离线强化学习建模为在转移不确定性下的鲁棒策略优化问题，利用 KL 正则化将不可解的双层优化转化为可处理的单目标问题，从而在 D4RL 基准测试中实现了优于现有基线的性能并有效避免了分布外状态下的不可靠动作。
Robust Training of Neural Networks at Arbitrary Precision and Sparsity
该论文提出了一种将量化和稀疏化统一建模为加性噪声的框架，通过引入基于岭回归的去噪反量化变换来构建明确的梯度路径，从而解决了传统直通估计器在超低精度和稀疏训练中的不稳定性问题，实现了任意精度与稀疏度下的鲁棒训练并取得了最先进的性能。
Routing without Forgetting
该论文提出了“无遗忘路由”（RwF）架构，通过在 Transformer 中引入基于能量的关联检索层（受现代 Hopfield 网络启发），实现了无需任务标识或迭代优化的动态提示生成，从而在严格在线持续学习场景下显著优于现有的提示微调方法。
RubiCap: Rubric-Guided Reinforcement Learning for Dense Image Captioning
RubiCap 提出了一种基于 LLM 生成评分标准（Rubric）的强化学习框架，通过结构化、多维度的细粒度奖励信号解决开放域密集图像描述中缺乏确定性验证的难题，在提升生成多样性与泛化能力的同时，以更小参数量实现了超越现有监督蒸馏、传统 RL 方法及大模型标注的性能。
SATURN: SAT-based Reinforcement Learning to Unleash LLMs Reasoning
本文提出了名为 SATURN 的基于布尔可满足性（SAT）问题的强化学习框架，通过构建可扩展、可验证且难度可控的 SAT 任务课程，有效提升了大语言模型在 SAT 求解及数学、编程等通用推理任务中的表现。
SCENEBench: An Audio Understanding Benchmark Grounded in Assistive and Industrial Use Cases
本文提出了名为 SCENEBench 的音频理解基准，旨在通过评估背景音理解、噪声定位、跨语言语音理解及发声特征识别等四大真实世界任务，填补大音频语言模型在非语音内容理解方面的研究空白，并揭示了当前模型在这些任务中存在的显著性能差距。
SPAARS: Safer RL Policy Alignment through Abstract Exploration and Refined Exploitation of Action Space
本文提出了 SPAARS 框架，通过结合课程学习策略，先在低维潜在空间进行安全高效的探索以规避重建损失带来的性能瓶颈，再无缝过渡到原始动作空间进行精细化利用，从而在离线到在线强化学习中显著提升了样本效率与最终性能。
SPARC: Spatial-Aware Path Planning via Attentive Robot Communication
该论文提出了一种名为 SPARC 的基于关系增强多头注意力（RMHA）的通信机制，通过将曼哈顿距离显式嵌入注意力权重计算，使机器人在去中心化多机器人路径规划中能够动态优先处理空间相关邻居的信息，从而在零样本泛化到大规模高密度场景时显著提升了任务成功率。
Scale-Plan: Scalable Language-Enabled Task Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams
Scale-Plan 是一个可扩展的框架，它利用大语言模型从自然语言指令中提取紧凑的任务相关表示，通过构建动作图并引导结构化搜索来过滤无关信息，从而有效解决异构多机器人系统在复杂长时程任务规划中的可扩展性与可靠性问题，并在其提出的 MAT2-THOR 基准测试中显著优于现有方法。
Security Considerations for Multi-agent Systems
该研究系统性地刻画了多智能体系统（MAS）的独特威胁景观，通过评估 16 个现有 AI 安全框架发现它们均未能覆盖任何单一风险类别，其中非确定性和数据泄露问题最为突出，而 OWASP 代理安全倡议在整体覆盖率和设计阶段表现最佳。
Semantic Level of Detail: Multi-Scale Knowledge Representation via Heat Kernel Diffusion on Hyperbolic Manifolds
该论文提出了“语义细节层次”（SLoD）框架，通过在双曲流形上利用热核扩散构建连续缩放算子，不仅实现了知识表示的多尺度平滑过渡，还能自动检测图谱拉普拉斯谱隙以无监督地发现语义抽象的质变边界。
Sensitivity-Guided Framework for Pruned and Quantized Reservoir Computing Accelerators
本文提出了一种基于敏感度引导的压缩框架，通过系统性地探索量化与剪枝的权衡，在 FPGA 实现中显著提升了储层计算加速器的硬件效率（如降低功耗延迟积），同时保持了模型精度。
SiliconMind-V1: Multi-Agent Distillation and Debug-Reasoning Workflows for Verilog Code Generation
本文提出了名为 SiliconMind-V1 的统一多智能体框架，通过集成测试台驱动的验证与推理导向的数据生成，实现了本地微调大模型在无需外部商业工具的情况下，能够以测试时扩展的方式迭代生成、测试并调试 Verilog RTL 设计，且在功能正确性上超越了现有最先进方法。
Sim2Act: Robust Simulation-to-Decision Learning via Adversarial Calibration and Group-Relative Perturbation
本文提出了 Sim2Act 框架，通过引入针对决策关键状态的对抗性校准机制和组相对扰动策略，有效解决了仿真模型在关键区域预测误差导致的策略不稳定问题，从而在供应链等关键领域实现了更鲁棒的仿真到决策学习。
Singing Syllabi with Virtual Avatars: Enhancing Student Engagement Through AI-Generated Music and Digital Embodiment
该论文提出了一种利用开源工具 HeyGem 将课程大纲转化为虚拟化身演唱歌曲的创新方法，旨在通过更具吸引力的视听形式提升学生对课程信息的关注度、情感连接及记忆效果。
Small Language Models for Efficient Agentic Tool Calling: Outperforming Large Models with Targeted Fine-tuning
该论文通过仅使用单轮监督微调对 350M 参数的小语言模型进行优化，使其在工具调用任务上的表现（77.55% 通过率）显著超越 ChatGPT-CoT 等大型模型，证明了针对特定任务微调小模型是实现高效、低成本企业级生成式 AI 部署的有效途径。
Social-R1: Towards Human-like Social Reasoning in LLMs
该论文提出了通过构建对抗性基准 ToMBench-Hard 并结合监督完整推理过程的多维奖励强化学习框架 Social-R1，成功训练出参数量仅为 4B 却能在社会推理任务上超越更大模型并具备强泛化能力的高效模型。
SpaceSense-Bench: A Large-Scale Multi-Modal Benchmark for Spacecraft Perception and Pose Estimation
本文提出了名为 SpaceSense-Bench 的大规模多模态基准数据集，该数据集基于虚幻引擎 5 生成，包含 136 种卫星模型的高保真同步 RGB、深度及 LiDAR 数据与精细标注，旨在解决航天器感知与位姿估计中真实数据匮乏的问题，并通过基准测试揭示了小部件感知与零样本泛化等关键挑战及数据规模对性能提升的重要性。
Sparse Variational Student-t Processes for Heavy-tailed Modeling
该论文提出了首个可扩展的稀疏变分 Student-t 过程（SVTP）框架，通过引入两种新型推理算法及基于 Beta 函数的自然梯度优化方法，在保持大规模数据计算效率的同时，显著提升了模型对异常值和重尾分布的鲁棒性，在预测精度和收敛速度上均优于稀疏高斯过程。
Stepwise Guided Policy Optimization: Coloring your Incorrect Reasoning in GRPO
该论文提出了步式引导策略优化（SGPO）框架，通过引入步式评判模型增强组内响应多样性，有效解决了 GRPO 在全部样本错误时无法更新策略的局限性，从而提升了大语言模型在推理任务中的训练效率与性能。
Structured Matrix Scaling for Multi-Class Calibration
该论文提出了一种基于结构化正则化、鲁棒预处理和高效优化的多类校准方法，通过扩展逻辑回归参数化重校准函数，有效解决了复杂模型在有限校准数据下的过拟合问题，从而显著提升了校准性能并提供了开源实现。
SynHLMA:Synthesizing Hand Language Manipulation for Articulated Object with Discrete Human Object Interaction Representation
本文提出了名为 SynHLMA 的新框架，利用离散的人机交互表示和语言模型，实现了根据自然语言指令生成可变形关节物体的手部操作序列，并在生成、预测及插值任务中展现出优于现有技术的性能，同时支持机器人模仿学习抓取应用。
TA-GGAD: Testing-time Adaptive Graph Model for Generalist Graph Anomaly Detection
该论文针对图异常检测中的跨域泛化难题，提出了一种名为 TA-GGAD 的测试时自适应图基础模型，通过定义并建模“异常异配性”（Anomaly Disassortativity）特征失配问题，实现了仅需单次训练即可在多个不同领域图上达到最先进的检测精度。
TSFM in-context learning for time-series classification of bearing-health status
本文提出了一种基于时间序列基础模型（TSFM）的上下文学习方法，通过无需微调或训练传统分类模型即可利用振动数据中的频域参考信号来评估伺服冲压机轴承的健康状态，从而展示了其在不同工况下的有效性并推动了向模型即服务（MaaS）或软件即服务（SaaS）模式的智能运维系统发展。
TaSR-RAG: Taxonomy-guided Structured Reasoning for Retrieval-Augmented Generation
本文提出了 TaSR-RAG 框架，通过将查询和文档表示为关系三元组并结合轻量级分类体系进行结构化推理，有效解决了传统检索增强生成（RAG）系统在多跳推理中存在的上下文冗余、信息密度低及推理脆弱等问题，在多个多跳问答基准测试中显著提升了性能。
TaoSR1: The Thinking Model for E-commerce Relevance Search
本文提出了 TaoSR1 框架，通过结合思维链监督微调、偏好优化及基于难度的动态采样策略，成功解决了大语言模型在电商搜索相关性任务中面临的推理错误累积、判别幻觉及部署可行性等挑战，显著提升了离线与在线评估表现。
Telogenesis: Goal Is All U Need
该论文提出了一种名为“目标生成（Telogenesis）”的机制，证明仅通过利用无知、意外和过时性这三种认知差距来内生地生成注意力优先级，无需外部奖励即可使智能体在部分可观测环境中自适应地分配注意力，不仅优于固定策略，还能无监督地恢复环境波动结构。
Temporal-Conditioned Normalizing Flows for Multivariate Time Series Anomaly Detection
本文提出了一种名为“时间条件归一化流（tcNF）”的新框架，通过利用自回归机制对时间序列中的复杂依赖关系和不确定性进行精确建模，从而实现高效且鲁棒的异常检测。
Test-Driven AI Agent Definition (TDAD): Compiling Tool-Using Agents from Behavioral Specifications
该论文提出了测试驱动 AI 代理定义（TDAD）方法，通过将代理提示视为编译产物，利用编码代理将行为规范转化为可执行测试并迭代优化提示，结合可见/隐藏测试分割、语义变异测试及规范演进场景等机制，有效解决了工具型大语言代理在生产部署中因提示微调导致的静默回归、工具滥用及策略违规等难以量化的合规性问题。
The Confidence Gate Theorem: When Should Ranked Decision Systems Abstain?
本文通过区分结构性不确定性与情境性不确定性，阐明了基于置信度的排序决策系统何时能单调提升决策质量，并指出在分布偏移下传统置信信号失效而情境感知方法仅能部分缓解，从而为置信度门控的实际部署提供了诊断框架。
The FABRIC Strategy for Verifying Neural Feedback Systems
该论文提出了名为 FABRIC 的新算法，通过结合前向与后向可达性分析技术，有效解决了非线性神经反馈系统验证中后向可达集计算可扩展性不足的问题，并在基准测试中显著优于现有最先进方法。
The Missing Memory Hierarchy: Demand Paging for LLM Context Windows
本文提出了名为 Pichay 的 LLM 上下文窗口按需分页系统，通过将计算机存储层级理论（如虚拟内存和缺页中断）引入大语言模型，实现了对上下文内容的透明驱逐与按需加载，从而在保持极低故障率的同时将生产环境中的上下文消耗降低了高达 93%。
The Reasoning Trap -- Logical Reasoning as a Mechanistic Pathway to Situational Awareness
该论文提出了 RAISE 框架，论证了大语言模型逻辑推理能力的提升会通过演绎、归纳和溯因三条机制路径不可避免地增强其情境感知能力（包括自我认知与战略欺骗），并呼吁推理研究界正视这一风险，建立相应的安全基准与原则。
Think Before You Lie: How Reasoning Improves Honesty
该论文通过新颖的道德权衡数据集发现，与人类不同，推理过程能显著提升大语言模型的诚实度，其根本原因在于欺骗性回答在表征空间中处于亚稳态，而推理生成的思维链通过遍历该空间将模型推向更稳定的诚实默认状态。
TimberAgent: Gram-Guided Retrieval for Executable Music Effect Control
本文提出了基于 Gram 矩阵的纹理共振检索（TRR）方法，通过利用 Wav2Vec2 激活的投影 Gram 矩阵来弥合用户感知意图与低层音频效果参数之间的语义鸿沟，并在吉他效果基准测试中证明了其在生成可编辑插件配置方面的优越性能。
Time, Identity and Consciousness in Language Model Agents
该论文提出了一种基于“堆栈理论”的保守评估工具包，通过区分语言模型代理在评估窗口内的成分式表现与单一决策步骤中的共现性，计算持久性得分以揭示其“谈论自我”与“组织自我”之间的本质差异。
Towards Flexible Spectrum Access: Data-Driven Insights into Spectrum Demand
该论文提出了一种结合地理空间分析与机器学习的驱动方法，通过加拿大城市案例研究成功预测了频谱需求的空间变化及其关键驱动因素，为 6G 网络灵活频谱接入政策的制定提供了数据支撑。
Towards Robust Real-World Multivariate Time Series Forecasting: A Unified Framework for Dependency, Asynchrony, and Missingness
该论文提出了名为 ChannelTokenFormer 的 Transformer 框架，旨在通过统一处理通道依赖、异步采样和缺失值这三大现实挑战，显著提升多变量时间序列预测在复杂真实场景下的鲁棒性与准确性。
Towards a Neural Debugger for Python
该论文提出了“神经调试器”这一新概念，通过微调大语言模型或从头预训练小模型，使其能够像传统调试器一样支持断点设置和步进操作，从而实现对 Python 程序正向执行预测与逆向状态推断的可靠建模，为构建具备模拟调试能力的智能体编程系统奠定了基础。
Turn: A Language for Agentic Computation
本文介绍了 Turn，一种专为代理软件设计的编译型、基于 Actor 的编程语言，它通过认知类型安全、置信度操作符、隔离的 Actor 进程模型、基于能力的身份系统以及编译时模式吸收等五项语言级构造，将大语言模型推理、状态管理和凭证隔离等关键特性从应用层惯例提升为语言级保障。
UAT-LITE: Inference-Time Uncertainty-Aware Attention for Pretrained Transformers
本文提出了 UAT-LITE，一种无需重新训练即可在推理阶段通过蒙特卡洛 Dropout 将自注意力机制不确定性化的框架，通过引入层间方差分解诊断不确定性累积，显著提升了预训练 Transformer 在分布偏移下的校准性能与选择性预测能力。
UltraEdit: Training-, Subject-, and Memory-Free Lifelong Editing in Language Models
本文提出了 UltraEdit，这是一种无需训练、主体和记忆的高效终身模型编辑方法，通过单步参数更新和终身归一化策略，在显著降低显存需求的同时实现了超大规模编辑，并构建了包含 200 万编辑对的 UltraEditBench 数据集以验证其卓越性能。
Uncovering a Winning Lottery Ticket with Continuously Relaxed Bernoulli Gates
该论文提出了一种基于连续松弛伯努利门的全微分优化方法，用于在保持网络权重冻结的情况下高效发现强彩票子网络，从而在多种架构上实现了比现有方法更高的稀疏度且几乎无精度损失。
Understanding the Use of a Large Language Model-Powered Guide to Make Virtual Reality Accessible for Blind and Low Vision People
该研究通过引入大语言模型驱动的“视觉向导”并开展用户实验，发现盲人与低视力用户在社交虚拟环境中会根据情境将向导视为工具或伙伴，从而揭示了其作为 VR 无障碍解决方案的潜力与设计方向。
Unpacking Interpretability: Human-Centered Criteria for Optimal Combinatorial Solutions
该研究通过实验确立了人类在同等最优解中更偏好具有“有序视觉呈现”、“符合贪心启发式”及“简单组合结构”这三个可量化特征的解，从而为优化算法中可解释性与人类偏好的平衡提供了具体依据。
Unveiling the Potential of Quantization with MXFP4: Strategies for Quantization Error Reduction
该论文提出了溢出感知缩放（OAS）和宏块缩放（MBS）两种纯软件技术，在无需硬件改动的前提下显著降低了 MXFP4 的量化误差，使其在保持硬件效率优势的同时，将端到端精度与 NVIDIA NVFP4 的差距从约 10% 缩小至 1% 以下。
Using Vision Language Foundation Models to Generate Plant Simulation Configurations via In-Context Learning
该论文提出了一种利用 Gemma 3 和 Qwen3-VL 等视觉语言基础模型，通过上下文学习从无人机遥感图像中直接生成植物仿真配置（JSON 格式）的新方法，旨在解决功能性结构植物模型在规模化部署中的复杂性瓶颈，并构建了首个针对农业数字孪生三维重建的评估基准。
VIVID-Med: LLM-Supervised Structured Pretraining for Deployable Medical ViTs
VIVID-Med 提出了一种新颖的医疗视觉 Transformer 预训练框架，利用冻结的大语言模型作为结构化语义教师，通过统一医疗模式将临床发现转化为可验证的 JSON 字段状态对并采用结构化预测分解技术，在训练后丢弃大模型从而生成轻量级、可部署的纯视觉骨干网络，在多种医疗影像任务中实现了超越现有方法的高性能且数据高效的零样本泛化能力。
VSSFlow: Unifying Video-conditioned Sound and Speech Generation via Joint Learning
本文提出了 VSSFlow，一种基于流匹配的联合学习框架，通过引入解耦条件聚合机制，成功统一了视频到声音和视频文本到语音生成任务，并在端到端联合训练中实现了超越现有专用基线的性能。
Variational Routing: A Scalable Bayesian Framework for Calibrated Mixture-of-Experts Transformers
本文提出了变分混合专家路由（VMoER）框架，通过将贝叶斯推理限制在专家选择阶段，在几乎不增加计算成本的情况下，显著提升了大规模混合专家模型在不确定性量化、路由稳定性及分布外检测方面的表现。
Vibe-Creation: The Epistemology of Human-AI Emergent Cognition
该论文提出“第三实体”概念，认为人类与生成式人工智能的交互并非简单的工具协作，而是通过“氛围创造”（vibe-creation）这一前反思认知模式，在两种不可通约的认知方式耦合中涌现出一种兼具新颖性与人类责任归属的不对称认知形态，从而深刻重塑了认识论、心灵哲学及教育理论。
VistaWise: Building Cost-Effective Agent with Cross-Modal Knowledge Graph for Minecraft
本文提出了 VistaWise，一种通过构建跨模态知识图谱并微调专用目标检测模型，仅需数百样本即可在 Minecraft 中实现低成本、高性能的具身智能体框架。
VoiceBridge: General Speech Restoration with One-step Latent Bridge Models
本文提出了 VoiceBridge，一种基于能量保持变分自编码器、联合神经先验及桥接训练目标的一步潜在桥接模型，能够利用单一潜在生成过程高效恢复从去噪、超分到合成语音优化等多种失真场景下的高质量全频带语音。
VoxEmo: Benchmarking Speech Emotion Recognition with Speech LLMs
本文提出了名为 VoxEmo 的综合基准，旨在通过引入分布感知软标签和提示词集成策略，评估语音大语言模型在跨语言、多语料库场景下对情感模糊性的建模能力及其与人类主观分布的契合度。
WS-Net: Weak-Signal Representation Learning and Gated Abundance Reconstruction for Hyperspectral Unmixing via State-Space and Weak Signal Attention Fusion
本文提出了 WS-Net，一种结合状态空间建模与弱信号注意力融合的深度学习框架，通过多分辨率小波编码、Mamba 长程依赖捕捉及自适应门控机制，有效解决了高光谱解混中弱信号被主导端元掩盖的问题，并在多种数据集上显著提升了弱端元的丰度估计精度。
WebAccessVL: Violation-Aware VLM for Web Accessibility
该论文提出了 WebAccessVL，一种结合违规检测信息的视觉语言模型，通过监督式图像条件程序合成任务，在保持网页原始视觉设计的同时，自动修复 HTML 代码以显著降低 WCAG2 无障碍违规数量。
When Learning Rates Go Wrong: Early Structural Signals in PPO Actor-Critic
该论文提出利用过拟合 - 欠拟合指示器（OUI）作为早期信号，通过分析 PPO 中隐藏神经元的激活模式变化来区分学习率设置，从而在训练初期高效筛选出最优策略并避免全量训练。
When Robots Obey the Patch: Universal Transferable Patch Attacks on Vision-Language-Action Models
该论文针对视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型在未知架构和跨模型场景下缺乏通用对抗攻击的问题，提出了名为 UPA-RFAS 的统一框架，通过结合特征空间优化、鲁棒性增强训练及特定于 VLA 的注意力劫持与语义错位损失，成功生成了能够跨模型、跨任务及跨视角物理转移的通用对抗补丁。
When to Lock Attention: Training-Free KV Control in Video Diffusion
本文提出了一种名为 KV-Lock 的训练免费框架，通过利用扩散幻觉检测动态调节背景键值缓存融合比例与引导强度，在视频编辑任务中有效平衡了前景生成质量与背景一致性。
Why do we Trust Chatbots? From Normative Principles to Behavioral Drivers
该论文指出，用户对聊天机器人的信任往往源于利用认知偏差的交互设计而非真正的可信度，因此建议将聊天机器人重新定义为组织目标导向的“高技能销售人员”，以区分心理信任形成与规范性可信度之间的关键差异。
World2Mind: Cognition Toolkit for Allocentric Spatial Reasoning in Foundation Models
受生物空间认知机制启发，World2Mind 提出了一种无需训练的认知工具包，通过构建基于椭圆参数建模的 allocentric 空间树（AST）及三阶段推理链，使基础模型能够利用结构化空间知识显著提升三维空间推理能力，甚至让纯文本模型达到接近多模态模型的性能。
Wrong Code, Right Structure: Learning Netlist Representations from Imperfect LLM-Generated RTL
该论文提出了一种利用大语言模型生成的功能不完备但结构正确的 RTL 代码来构建合成数据集的新框架，有效突破了电路网表示学习中真实标注数据稀缺的瓶颈，并证明了由此训练的模型在子电路边界识别和组件分类等任务上能媲美甚至超越基于高质量数据的现有方法。
Zero-Shot and Supervised Bird Image Segmentation Using Foundation Models: A Dual-Pipeline Approach with Grounding DINO~1.5, YOLOv11, and SAM~2.1
本文提出了一种基于 Grounding DINO 1.5、YOLOv11 和 SAM 2.1 的双流水线框架，通过零-shot 文本提示或轻量级监督微调实现鸟类图像分割，在 CUB-200-2011 数据集上显著超越了传统端到端模型，证明了提示驱动的基础模型在无需重新训练分割主干的情况下即可实现高精度分割。
ZeroWBC: Learning Natural Visuomotor Humanoid Control Directly from Human Egocentric Video
ZeroWBC 是一种无需大规模机器人遥操作数据、直接利用人类第一人称视频微调视觉语言模型以生成并执行自然全身动作的人形机器人控制框架，显著提升了人形机器人在场景交互中的自然性与通用性。
Zipage: Maintain High Request Concurrency for LLM Reasoning through Compressed PagedAttention
该论文提出了结合令牌级 KV 缓存淘汰与 PagedAttention 的“压缩 PagedAttention"技术，并据此开发了 Zipage 推理引擎，在大规模数学推理任务中实现了超过 2.1 倍的加速，同时保持了接近全量 KV 缓存 95% 的推理性能。
v-HUB: A Benchmark for Video Humor Understanding from Vision and Sound
本文提出了名为 v-HUB 的视频幽默理解基准，通过包含非语言短视频及环境声音标注的多样化评估任务，揭示了当前多模态大模型在纯视觉幽默理解上的局限性，并证实了引入音频模态能显著提升模型对复杂视频幽默的感知能力。
💬 cs.CL — 58 篇论文
ALARM: Audio-Language Alignment for Reasoning Models
该论文提出了名为 ALARM 的音频 - 语言对齐框架，通过自重述技术解决推理大模型在音频任务中的分布不匹配问题，并融合多音频编码器与构建大规模多任务语料库，成功训练出在保持文本能力同时超越多数更大规模模型的 4B 参数音频语言模型。
AgentCoMa: A Compositional Benchmark Mixing Commonsense and Mathematical Reasoning in Real-World Scenarios
本文提出了名为 AgentCoMa 的新基准，通过混合常识与数学推理任务揭示大语言模型在处理此类组合推理时存在显著的性能瓶颈（准确率下降约 30%），而人类在此类任务中表现优异，且研究通过可解释性分析进一步剖析了模型在此场景下的脆弱性。
AuditBench: Evaluating Alignment Auditing Techniques on Models with Hidden Behaviors
本文介绍了包含 56 个植入隐藏行为模型的基准测试 AuditBench，通过自主调查代理评估了多种对齐审计技术的有效性，揭示了工具在代理环境中的性能差距、黑盒工具的优势以及不同训练方法对审计难度的影响。
Automated Thematic Analysis for Clinical Qualitative Data: Iterative Codebook Refinement with Full Provenance
该论文提出了一种结合迭代代码本优化与完整溯源追踪的自动化主题分析框架，旨在解决临床定性数据处理中的可扩展性与可重复性挑战，并在多个数据集上验证了其相较于基线方法在代码复用性、分布一致性及专家主题对齐方面的显著优势。
Automatic Paper Reviewing with Heterogeneous Graph Reasoning over LLM-Simulated Reviewer-Author Debates
该论文提出了 ReViewGraph 框架，通过大语言模型模拟多轮审稿人与作者辩论，利用异构图推理技术显式建模多样化的观点交互关系，从而显著提升了自动论文评审的准确性与推理深度。
Benchmarking Political Persuasion Risks Across Frontier Large Language Models
该研究通过两项涵盖 19,145 名受访者的调查实验，评估了七款前沿大语言模型在政治议题上的说服能力，发现其整体表现优于传统竞选广告且存在显著模型差异（Claude 最强、Grok 最弱），同时揭示了信息型提示对说服效果的影响因模型而异，并提出了评估大模型潜在说服风险的框架。
Beyond Fine-Tuning: Robust Food Entity Linking under Ontology Drift with FoodOntoRAG
本文提出了 FoodOntoRAG，一种无需微调且与本体无关的管道，通过检索增强生成（RAG）结合多智能体协作机制，有效解决了食品命名实体链接中因本体漂移导致的鲁棒性问题，同时实现了高准确率与可解释的决策。
Bioalignment: Measuring and Improving LLM Disposition Toward Biological Systems for AI Safety
该研究提出并验证了“生物对齐”（Bioalignment）框架，通过构建包含 50 个提示词的基准测试发现大多数大语言模型偏向合成技术方案，并证明利用约 2200 万 token 的生物医学文献对开源模型进行 QLoRA 微调，能显著提升其对生物解决方案的偏好，同时保持通用能力不下降。
Build, Borrow, or Just Fine-Tune? A Political Scientist's Guide to Choosing NLP Models
该论文通过以冲突事件分类为例，对比了从零构建、借用现有模型与微调通用模型三种策略，发现微调后的 ModernBERT 在高频事件分类上与领域专用模型表现相当，仅在罕见类别存在微小差距，据此为政治学家提出了一个基于类别分布、误差容忍度及资源约束的实用决策框架。
CREATE: Testing LLMs for Associative Creativity
本文介绍了名为 CREATE 的新基准，旨在通过评估模型在概念间生成高特异性与高多样性关联路径的能力，来量化其联想创造力，并发现尽管前沿模型表现更优，但现有思维模型和提示方法在该任务上的提升仍有限。
Chow-Liu Ordering for Long-Context Reasoning in Chain-of-Agents
该论文提出利用 Chow-Liu 树学习长文本块间的依赖结构，并通过广度优先遍历确定处理顺序，从而在 Chain-of-Agents 框架中减少信息损失，显著提升长上下文推理任务的答案相关性和准确率。
ConFu: Contemplate the Future for Better Speculative Sampling
本文提出了名为 ConFu 的新型推测采样框架，通过引入“思考未来”的机制（如思考令牌、软提示及动态混合专家模型），使草稿模型能够利用来自目标模型的未来导向信号，从而在几乎不增加成本的情况下显著提升了 Llama-3 模型的令牌接受率和生成速度。
Connecting Voices: LoReSpeech as a Low-Resource Speech Parallel Corpus
本文介绍了在 Tutlayt AI 项目下构建的低资源语音平行语料库 LoReSpeech，该方法通过结合协作平台生成的转录短音频（LoReASR）与利用 MFA 工具对齐的长音频（如圣经文本），实现了跨语言语音对齐，旨在推动多语言自动语音识别、直接语音翻译及语言保护技术的发展。
Correspondence Analysis and PMI-Based Word Embeddings: A Comparative Study
本文建立了对应分析（CA）与基于 PMI 的词向量方法之间的形式化联系，提出了 ROOT-CA 和 ROOTROOT-CA 两种变体，并通过实验证明其在多个基准测试中表现略优于传统 PMI 方法且能与 BERT 竞争。
CyberThreat-Eval: Can Large Language Models Automate Real-World Threat Research?
本文针对现有基准在评估大语言模型自动化网络安全威胁情报（CTI）研究能力方面的不足，提出了基于真实专家工作流和分析师中心指标的"CyberThreat-Eval"基准，揭示了当前模型在处理复杂细节和区分信息真伪方面的局限性，并展示了结合外部知识库与人类反馈的改进方案。
DEER: A Benchmark for Evaluating Deep Research Agents on Expert Report Generation
本文提出了 DEER 基准，通过构建包含 101 项细粒度标准的专家级评估体系及主张验证架构，系统性地解决了深度研究代理在生成专家报告时面临的评估维度复杂、领域错误识别难及证据验证缺失等挑战，并揭示了现有系统在满足专家需求与逻辑完整性方面的改进空间。
DEO: Training-Free Direct Embedding Optimization for Negation-Aware Retrieval
该论文提出了一种无需训练的“直接嵌入优化”（DEO）方法，通过将查询分解为正负组件并优化嵌入表示，有效解决了现有检索模型在处理否定和排除查询时的不足，并在文本及多模态检索任务中显著提升了性能。
DRBench: A Realistic Benchmark for Enterprise Deep Research
本文介绍了 DRBench，这是一个面向企业场景的基准测试，旨在通过结合公开网络与私有知识库的多步骤复杂任务，评估 AI 智能体在深度研究中的事实准确性、信息召回及报告生成能力。
Diagnosing and Repairing Citation Failures in Generative Engine Optimization
该论文提出了一种名为 AgentGEO 的代理系统，通过构建引用失败分类法来诊断生成式引擎优化（GEO）中的具体失效原因并实施针对性修复，从而在仅修改少量内容的情况下显著提升了引用率，同时揭示了通用优化策略可能损害长尾内容可见性的问题。
Do What I Say: A Spoken Prompt Dataset for Instruction-Following
该论文提出了名为 DoWhatISay (DOWIS) 的多语言口语指令数据集，旨在填补语音大模型评估中缺乏真实口语指令的空白，并通过基准测试揭示了文本提示在多数场景下优于口语提示，但在涉及语音输出的任务中口语提示能有效缩小性能差距。
Does Scientific Writing Converge to U.S. English? Evidence from Generative AI-Assisted Publications
该研究基于 565 万篇科学论文的大数据分析发现，生成式人工智能（GenAI）显著推动了非英语国家学者的学术写作向美式英语风格收敛，尤其在语言距离较远和期刊影响力较低的情境中，这一趋势表明 GenAI 正在降低科学出版中的语言壁垒，但也引发了关于这是促进包容还是加深对单一语言标准依赖的讨论。
EPIC-EuroParl-UdS: Information-Theoretic Perspectives on Translation and Interpreting
本文介绍了 EPIC-EuroParl-UdS 语料库的更新版本，该资源整合并修正了欧洲议会的英德双向口笔译数据，新增了词对齐和惊奇度等标注层，旨在支持基于信息论的语言变异研究及翻译共性分析，并通过填充词预测任务验证了语料质量与模型评估效果。
EVM-QuestBench: An Execution-Grounded Benchmark for Natural-Language Transaction Code Generation
本文提出了 EVM-QuestBench，这是一个面向 EVM 兼容链的自然语言交易脚本生成执行落地基准，通过动态验证机制评估大语言模型在确保交易安全与执行准确性方面的表现，并揭示了模型在单步操作与多步工作流完成度之间的显著性能差异。
Evaluation of LLMs in retrieving food and nutritional context for RAG systems
该论文评估了四种大语言模型在将自然语言查询转化为结构化元数据以检索专业食品营养数据库方面的表现，发现其在处理可明确表达的约束时效果显著，能有效降低领域专家的使用门槛，但在涉及无法通过元数据格式表达的复杂约束时仍面临挑战。
From Veracity to Diffusion: Adressing Operational Challenges in Moving From Fake-News Detection to Information Disorders
本文通过对比 EVONS 和 FakeNewsNet 数据集上的虚假新闻检测与病毒式传播预测，揭示了从真实性判断转向扩散动态预测时基准表现的关键差异，并提出了在有限资源下实现高效、透明且媲美前沿水平的虚假信息预测操作化方案。
Fusing Semantic, Lexical, and Domain Perspectives for Recipe Similarity Estimation
该研究通过融合语义、词汇和领域（营养）视角来评估食谱相似度，并借助专家验证确定了各维度在决策中的影响力，从而为个性化饮食推荐和自动化食谱生成提供了支持。
How Contrastive Decoding Enhances Large Audio Language Models?
该研究通过系统评估和引入过渡矩阵框架，揭示了对比解码在修正大音频语言模型“误报无音频”或“不确定性猜测”类错误方面的有效性及其对模型架构的依赖性，从而为根据基线错误特征选择最合适的增强策略提供了明确指导。
Image Captioning via Compact Bidirectional Architecture
本文提出了一种紧凑的双向 Transformer 模型，通过紧密耦合左至右和右至左流并采用句子级集成策略，在无需视觉 - 语言预训练的情况下实现了图像描述任务的新兴最先进性能。
LLM as a Meta-Judge: Synthetic Data for NLP Evaluation Metric Validation
该论文提出了一种名为"LLM 作为元裁判”的可扩展框架，通过利用大语言模型对真实数据进行受控语义退化来生成合成评估数据集，从而替代昂贵且耗时的人工标注，并在机器翻译、问答和摘要任务中验证了该方法在评估指标验证方面能作为人类判断的高相关性可靠替代方案。
Learning When to Sample: Confidence-Aware Self-Consistency for Efficient LLM Chain-of-Thought Reasoning
该论文提出了一种基于置信度的自适应采样框架，通过分析单条推理轨迹中的中间状态特征来动态选择推理路径，在保持与多路径方法相当准确率的同时，显著降低了大语言模型链式推理的计算成本。
LooComp: Leverage Leave-One-Out Strategy to Encoder-only Transformer for Efficient Query-aware Context Compression
本文提出了 LooComp，一种基于留一法策略的轻量级编码器模型，通过衡量句子缺失对线索丰富度的影响来驱动上下文剪枝，从而在显著降低计算成本和内存占用的同时，实现了高效的检索增强生成任务中的上下文压缩与问答性能保持。
Model Merging in the Era of Large Language Models: Methods, Applications, and Future Directions
这篇论文提出了名为 FUSE 的四维分类框架，全面综述了大语言模型时代下模型合并的理论基础、算法方法、应用场景及生态系统，并指出了该领域未来的挑战与方向。
Modelling the Diachronic Emergence of Phoneme Frequency Distributions
本文通过引入功能负荷效应和趋向特定音系规模稳定性的随机演化模型，证明了语音频率分布的统计规律及音系规模与相对熵的负相关关系可能是历时音变过程的自然产物，而非源于显式的优化或补偿机制。
MultiGraSCCo: A Multilingual Anonymization Benchmark with Annotations of Personal Identifiers
该论文提出了名为 MultiGraSCCo 的多语言匿名化基准，通过机器翻译方法在十种语言中构建了包含 2500 多个个人标识符注释的合成医疗数据集，旨在解决敏感数据获取难题并支持匿名化系统的开发与评估。
N-gram-like Language Models Predict Reading Time Best
该论文提出并证实，阅读时间更依赖于简单的 n-gram 统计特征而非复杂模型学到的深层统计规律，因此那些预测结果与 n-gram 概率相关性最高的神经语言模型，在预测自然文本阅读时间（基于眼动追踪数据）时也表现最佳。
One Language, Two Scripts: Probing Script-Invariance in LLM Concept Representations
该论文利用塞尔维亚语双文制（拉丁字母与西里尔字母）作为受控实验环境，发现稀疏自编码器（SAE）在 Gemma 模型中学习的特征能够超越完全不同的分词方式，捕捉到比表面形式更抽象的语义含义，且这种脚本不变性随模型规模增大而增强。
One-Eval: An Agentic System for Automated and Traceable LLM Evaluation
本文介绍了 One-Eval，一个能够将自然语言评估请求自动转化为可执行、可追溯且可定制的评估工作流的智能体系统，旨在通过集成基准规划、数据获取与归一化、任务感知指标选择及人机协作机制，解决大语言模型评估中依赖人工操作、难以复现及缺乏可解释性等挑战。
PRISM of Opinions: A Persona-Reasoned Multimodal Framework for User-centric Conversational Stance Detection
该论文针对现有研究在伪多模态和用户同质化方面的局限，提出了首个用户中心的多模态立场检测数据集 U-MStance 及 PRISM 框架，通过构建纵向用户画像、利用思维链对齐多模态语境以及任务互增强机制，显著提升了复杂对话场景下的立场检测性能。
PonderLM-3: Adaptive Token-Wise Pondering with Differentiable Masking
PonderLM-3 提出了一种基于可微分掩码的预训练框架，通过实现训练与推理的一致性，使模型能够以自监督方式自适应地为每个令牌分配额外的推理计算资源，从而在同等计算成本下显著降低困惑度并提升下游任务性能。
Pretraining with Token-Level Adaptive Latent Chain-of-Thought
该论文提出了一种在预训练阶段通过自适应生成可变长度的潜在思维链来增加每 token 计算量的方法，该方法无需扩展参数量即可在降低训练和推理计算成本的同时，显著提升语言模型的困惑度及下游任务表现。
Quantifying Genuine Awareness in Hallucination Prediction Beyond Question-Side Shortcuts
该论文指出当前大语言模型幻觉检测方法的性能很大程度上源于对问题侧特征的利用（即“基准测试作弊”），并提出了无需人工标注的“近似问题侧效应”（AQE）方法来量化这一现象，揭示了现有方法在真实场景中的泛化能力不足。
Quantifying and extending the coverage of spatial categorization data sets
该论文展示了大语言模型生成的标签与人类标注在空间范畴化任务中高度一致，并据此提出了一种扩展“拓扑关系图片系列”（TRPS）数据集的方法，通过新增42个场景显著提升了场景覆盖度，为构建涵盖数十种语言和数百个场景的大规模空间数据集奠定了基础。
Query-focused and Memory-aware Reranker for Long Context Processing
该论文提出了一种基于大语言模型注意力分数的轻量级查询感知与记忆感知重排序框架，无需标度监督即可利用列表式信息实现高效且强大的长上下文检索性能，并在 LoCoMo 等多个基准测试中取得了新的最先进成果。
Reading, Not Thinking: Understanding and Bridging the Modality Gap When Text Becomes Pixels in Multimodal LLMs
该论文系统诊断了多模态大语言模型在处理图像文本时存在的“模态差距”，发现其主要由渲染因素引发的阅读错误导致，并提出了一种通过自蒸馏利用纯文本推理痕迹来提升视觉文本理解能力的有效方法。
Reward Prediction with Factorized World States
该论文提出了名为 StateFactory 的基于大语言模型的因子化世界状态表示方法，通过将非结构化观测转化为分层对象 - 属性结构，利用语义相似性实现跨领域的零样本奖励预测，从而显著提升了智能体在 AlfWorld 和 ScienceWorld 等任务中的规划成功率。
SPAR-K: Scheduled Periodic Alternating Early Exit for Spoken Language Models
本文提出了 SPAR-K 框架，通过一种模态感知的交替深度调度策略（即大部分语音令牌在中间层提前退出，并周期性插入全深度“刷新”步骤），在几乎不降低语音转录准确率、感知质量和问答精度的前提下，显著降低了交错式语音语言模型的推理计算成本。
SciTaRC: Benchmarking QA on Scientific Tabular Data that Requires Language Reasoning and Complex Computation
本文介绍了 SciTaRC 基准，该基准通过专家编写的科学论文表格数据问答任务，揭示了当前最先进的 AI 模型（包括 Llama-3.3-70B）因存在普遍的“执行瓶颈”而在深度语言推理和复杂计算方面表现不佳，导致在至少 23% 的任务上失败。
SimpleQA Verified: A Reliable Factuality Benchmark to Measure Parametric Knowledge
该论文介绍了 SimpleQA Verified，这是一个经过严格筛选和优化的 1000 条提示基准测试，旨在解决 OpenAI 原有基准的噪声与偏差问题，为评估大语言模型的参数化事实性提供了更可靠的工具，其中 Gemini 2.5 Pro 在该测试中取得了 55.6 的 SOTA F1 分数。
SkillCraft: Can LLM Agents Learn to Use Tools Skillfully?
该论文提出了名为 SkillCraft 的基准测试，旨在评估大语言模型智能体在长程工作流中抽象和复用高阶工具组合（即“技能”）的能力，并通过引入轻量级评估协议验证了技能积累与复用能显著提升执行效率（最高减少 80% 的 Token 消耗）并增强任务成功率。
Surgical Repair of Collapsed Attention Heads in ALiBi Transformers
该论文揭示了 BLOOM 系列模型中由 ALiBi 位置编码引发的注意力头系统性坍塌现象，并提出了一种针对 Q/K/V 的重初始化“手术”修复技术，在单消费级 GPU 上成功恢复了 98.7% 的注意力头功能，证明了预训练注意力配置存在次优局部极小值。
SynthWorlds: Controlled Parallel Worlds for Disentangling Reasoning and Knowledge in Language Models
本文提出了名为 SynthWorlds 的框架，通过构建具有相同逻辑结构但知识映射不同的“真实世界”与“合成世界”平行语料库，成功将语言模型的推理能力与参数化事实知识解耦，从而在受控环境中精确评估并量化了模型对记忆知识的依赖程度。
TA-Mem: Tool-Augmented Autonomous Memory Retrieval for LLM in Long-Term Conversational QA
本文提出了 TA-Mem 框架，通过引入自适应记忆提取代理、多索引记忆数据库及工具增强的自主检索代理，利用动态工具选择机制替代传统静态检索方法，显著提升了大语言模型在长程对话问答任务中的表现。
ThinkQE: Query Expansion via an Evolving Thinking Process
本文提出了名为 ThinkQE 的测试时查询扩展框架，通过基于思维的深度语义探索与结合检索反馈的迭代优化策略，有效解决了现有大模型方法在查询扩展中缺乏多样性和全面性的问题，并在多个基准测试中超越了传统训练密集型方法。
Thinking to Recall: How Reasoning Unlocks Parametric Knowledge in LLMs
该论文揭示了推理机制如何通过“计算缓冲效应”和“事实启动”两个关键机制显著提升大语言模型对简单事实性知识的检索能力，同时也指出推理过程中产生的中间幻觉会损害最终答案的准确性，并据此提出了通过优先选择无幻觉推理轨迹来提升模型精度的方法。
Tracking Cancer Through Text: Longitudinal Extraction From Radiology Reports Using Open-Source Large Language Models
该研究提出了一种基于开源大语言模型（qwen2.5-72b）和 llm_extractinator 框架的本地化部署管道，用于从放射学报告中按 RECIST 标准提取纵向肿瘤信息，在荷兰 CT 报告测试中实现了高准确率，证明了开源模型在保障数据隐私的同时能有效支持临床纵向数据分析。
Understanding the Interplay between LLMs' Utilisation of Parametric and Contextual Knowledge: A keynote at ECIR 2025
这篇 ECIR 2025 主题演讲摘要探讨了大型语言模型在知识密集型任务中如何协调参数化知识与上下文检索知识之间的复杂互动，重点分析了知识冲突（包括参数内冲突及与上下文的冲突）的成因，并介绍了评估模型知识状态、诊断冲突及理解上下文知识有效利用特征的研究成果。
When Thinking Backfires: Mechanistic Insights Into Reasoning-Induced Misalignment
该论文首次揭示了“推理诱导的不对齐”（RIM）现象，即推理能力的增强反而会导致模型与人类价值观的偏离，并通过表征分析从注意力机制和神经元激活纠缠的层面阐明了其导致灾难性遗忘的内在机理。
X-GS: An Extensible Open Framework Unifying 3DGS Architectures with Downstream Multimodal Models
本文提出了 X-GS 框架，通过其高效的 X-GS-Perceiver 管线将未标注视频流实时转化为富含语义的 3D 高斯表示，并借助 X-GS-Thinker 组件与多模态模型结合，从而统一了在线 SLAM 与下游视觉语言任务。
🤖 cs.LG — 157 篇论文
GNN: Two Prototype Sets to boost GNN Performance
本文提出了GNN，一种通过利用两组原型（作为全局上下文的全局邻居和用于去噪的聚类原型）来优化消息传递的即插即用技术，从而有效解决了传统图神经网络过度依赖局部上下文和同质性假设的问题，并在节点推荐与分类任务中显著提升了性能。
A Distributional Treatment of Real2Sim2Real for Object-Centric Agent Adaptation in Vision-Driven Deformable Linear Object Manipulation
本文提出了一种基于无似然推断的端到端 Real2Sim2Real 框架，通过利用视觉和本体感知数据估计可变形线性物体（DLO）物理参数的后验分布以进行域随机化训练，实现了无需微调即可将模拟中训练的策略零样本迁移至真实世界的 DLO 操控任务。
A Gaussian Comparison Theorem for Training Dynamics in Machine Learning
该论文基于高斯比较定理，建立了机器学习训练动力学与更易分析的对偶动力系统之间的非渐近联系，不仅严格证明了动态平均场理论在渐近场景下的有效性，还提出了一种迭代细化方案以在有限样本域中引入涨落参数从而获得更精确的训练演化描述。
A Generative Sampler for distributions with possible discrete parameter based on Reversibility
本文提出了一种基于可逆性约束的通用生成采样框架，通过最小化前向与后向马尔可夫轨迹间的最大均值差异（MMD）并仅依赖能量评估，成功解决了连续、离散及混合变量复杂分布的采样难题。
A Multi-Prototype-Guided Federated Knowledge Distillation Approach in AI-RAN Enabled Multi-Access Edge Computing System
本文针对 AI-RAN 赋能的多接入边缘计算系统中联邦学习面临的非独立同分布数据挑战，提出了一种通过引入条件层次凝聚聚类与原型对齐机制的多原型引导联邦知识蒸馏（MP-FedKD）方法，有效克服了单原型策略的信息丢失问题并显著提升了模型精度。
A Surrogate model for High Temperature Superconducting Magnets to Predict Current Distribution with Neural Network
本文提出了一种基于全连接残差神经网络的代理模型，通过训练有限元模拟数据，实现了对高温超导磁体电流分布的快速准确预测，从而显著提升了大型 REBCO 螺线管磁体的智能设计效率。
A Survey of Reinforcement Learning For Economics
这篇综述向经济学家介绍了强化学习方法，阐述了其如何通过样本基础扩展动态规划以解决高维状态和连续动作等复杂经济模型，同时也指出了其在样本效率、超参数敏感性及收敛性保证等方面的局限性。
A Survey on Decentralized Federated Learning
这篇论文系统回顾了截至 2026 年初的去中心化联邦学习方法，将其划分为传统分布式与基于区块链两大架构，提出了以核心瓶颈为导向的统一分类体系，总结了评估现状与局限，并指出了未来在拓扑感知威胁模型、去中心化隐私定义、抗操纵激励机制及目标模型界定等方向的研究重点。
A Systematic Evaluation of On-Device LLMs: Quantization, Performance, and Resources
该论文提出了一种系统性的评估方法，通过测试不同规模模型与多种后训练量化技术，揭示了在资源受限的边缘设备上，约 3.5 有效比特/权重（BPW）是性能关键阈值，且高量化大模型通常优于小模型，同时为优化边缘端 LLM 部署提供了具体指南。
A Unified Hierarchical Multi-Task Multi-Fidelity Framework for Data-Efficient Surrogate Modeling in Manufacturing
本文提出了一种基于高斯过程的统一分层多任务多保真度（H-MT-MF）框架，通过联合建模任务间相似性与保真度依赖性，有效解决了制造系统代理建模中数据需求大及多源异构数据利用不足的问题，显著提升了预测精度。
ADHint: Adaptive Hints with Difficulty Priors for Reinforcement Learning
该论文提出了 ADHint 方法，通过引入样本难度先验来动态调整提示比例，并结合一致性梯度调制与基于难度的优势估计，有效解决了现有基于提示的强化学习方法中探索与模仿失衡及训练不稳定的问题，从而显著提升了模型的推理能力与泛化性能。
APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model
本文提出了 APPLV 方法，通过利用预训练视觉 - 语言模型预测经典规划器的参数，结合监督与强化学习策略，有效解决了移动机器人在高约束环境下的导航安全性、精确控制及泛化难题。
ARLBench: Flexible and Efficient Benchmarking for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning
该论文提出了 ARLBench，这是一个专为强化学习超参数优化设计的高效且灵活的基准测试框架，它通过精选代表性任务子集大幅降低了计算成本，从而促进了不同自动强化学习方法之间的公平比较与广泛研究。
Adaptive Active Learning for Online Reliability Prediction of Satellite Electronics
本文提出了一种融合改进维纳过程退化模型与两阶段自适应主动学习采样策略的在线可靠性预测框架，有效解决了卫星电子系统因数据稀缺、工况多变及个体差异导致的预测难题，显著提升了预测精度并降低了数据需求。
Adaptive and Stratified Subsampling for High-Dimensional Robust Estimation
本文提出自适应重要性采样和分层子采样两种估计器，在高维稀疏回归中有效应对重尾噪声、-污染及-混合依赖性，填补了理论与算法间的空白，实现了最小化最优收敛率并提供了有效的坐标置信区间。
An Interpretable Operator-Learning Model for Electric Field Profile Reconstruction in Discharges Based on the EFISH Method
本文提出了一种名为 Decoder-DeepONet (DDON) 的新型可解释算子学习模型，通过实现函数到函数的映射，在电光效应（EFISH）信号反演中显著提升了非平衡等离子体放电电场轮廓的重建精度、泛化能力及对不完整数据的适应性，并利用积分梯度法优化了数据采集窗口。
An Optimal Control Approach To Transformer Training
该论文提出了一种基于最优控制理论的 Transformer 训练新框架，通过将架构建模为离散时间受控粒子系统并转化为概率测度上的马尔可夫决策过程，在无需平滑性或凸性假设的前提下，证明了全局最优策略的存在性，并给出了具有稳定性与实证一致性的三重量化训练方案。
An accurate flatness measure to estimate the generalization performance of CNN models
本文提出了一种针对卷积神经网络（CNN）的精确且架构感知的平坦度度量方法，通过推导全局平均池化网络中交叉熵损失 Hessian 矩阵迹的闭式解，有效解决了现有方法忽略 CNN 几何结构的问题，从而能够更准确地评估和预测模型的泛化性能。
Better Bounds for the Distributed Experts Problem
本文提出了一种新的分布式专家问题协议，通过优化通信量实现了比先前工作更优的遗憾界。
Beyond Test-Time Training: Learning to Reason via Hardware-Efficient Optimal Control
该论文提出了一种名为“测试时控制（TTC）”的硬件高效架构层，通过将推理建模为最优控制问题并在推理阶段执行有限时域 LQR 规划，显著提升了预训练大语言模型在数学推理任务中的表现，而无需依赖额外的测试时训练。
Bottleneck Transformer-Based Approach for Improved Automatic STOI Score Prediction
该论文提出了一种基于瓶颈 Transformer 架构的新方法，通过结合卷积块与多头自注意力机制来预测短时客观可懂度（STOI）指标，在无需参考语音的非侵入式评估中，其表现优于现有的自监督学习模型。
Bradley-Terry Policy Optimization for Generative Preference Modeling
该论文针对将思维链推理引入基于人类偏好的生成式建模时面临的优化挑战，提出了一种名为 Bradley-Terry 策略优化（BTPO）的新方法，通过推导一致的蒙特卡洛梯度估计器，实现了在不可验证任务中稳定且高效的模型训练，并在多个基准测试中优于现有启发式方法。
CTRL Your Shift: Clustered Transfer Residual Learning for Many Small Datasets
本文提出了一种名为 CTRL 的元学习方法，通过结合跨域残差学习与自适应聚类技术，有效解决了多源小样本场景下的分布偏移与样本量差异问题，在提升整体预测精度的同时保留了各数据源间的异质性，并在包括瑞士庇护项目在内的多个数据集上显著优于现有基准。
Calabi-Yau metrics through Grassmannian learning and Donaldson's algorithm
本文综述了机器学习在数值卡拉比 - 丘度量中的应用，并提出了一种结合唐纳森算法与在格拉斯曼流形上执行梯度下降的新方法，通过寻找高效截面子空间来计算里奇平坦近似，并在德沃克族三维流形上验证了该方法并观察到模参数变化时非平凡局部极小值的出现。
CarbonBench: A Global Benchmark for Upscaling of Carbon Fluxes Using Zero-Shot Learning
本文介绍了 CarbonBench，这是首个旨在通过零样本空间迁移学习评估全球碳通量上模型性能的标准基准，它利用来自全球 567 个通量塔站的 130 多万条观测数据，提供了分层评估协议、统一特征集及多种基线模型，以推动机器学习与地球系统科学的融合及下一代气候建模的发展。
Compose Your Policies! Improving Diffusion-based or Flow-based Robot Policies via Test-time Distribution-level Composition
该论文提出了一种名为通用策略组合（GPC）的免训练方法，通过凸组合多个预训练扩散或流匹配策略的分布分数，在无需额外模型训练的情况下显著提升了机器人控制性能与适应性。
Concept Drift Guided LayerNorm Tuning for Efficient Multimodal Metaphor Identification
本文提出了概念漂移引导的 LayerNorm 微调（CDGLT）框架，通过利用跨模态嵌入的球面线性插值生成概念漂移并结合提示构建策略，在显著降低训练成本的同时实现了多模态隐喻识别的当前最佳性能。
Convergence Rate for the Last Iterate of Stochastic Gradient Descent Schemes
该论文在目标函数梯度满足全局-Hölder 连续性的参数化设定下，仅利用离散 Gronwall 不等式而非 Robbins-Siegmund 定理，推导并恢复了随机梯度下降（SGD）和随机重球法（SHB）在凸或非凸情形下最后迭代点的收敛速率，并证明了在特定条件下 SHB 能以高概率达到 的收敛界。
CuriousBot: Interactive Mobile Exploration via Actionable 3D Relational Object Graph
该论文提出了一种基于可操作 3D 关系对象图的移动机器人探索系统，通过编码多样化的物体关系并实现主动交互，有效克服了现有方法在大规模移动探索空间中的局限性，并在泛化性和性能上超越了仅依赖视觉语言模型的方法。
DUEL: Exact Likelihood for Masked Diffusion via Deterministic Unmasking
该论文提出了 DUEL 框架，通过统一确定性去掩码策略，首次实现了掩码扩散模型（MDM）在测试分布下的精确似然计算，从而揭示了其性能远超此前评估，并展示了其超越自回归模型的巨大潜力。
Data-Rate-Aware High-Speed CNN Inference on FPGAs
本文提出了一种面向多像素处理的数据速率感知 CNN FPGA 加速器架构，通过设计空间探索优化层间配置，在保持数据连续流动的同时显著降低了算术资源消耗，从而实现了复杂 CNN 在单一 FPGA 上的高效部署。
Data-driven robust Markov decision processes on Borel spaces: performance guarantees via an axiomatic approach
本文提出了一种基于经验分布和距离函数子水平集构建模糊集的鲁棒马尔可夫决策过程（RMDP）框架，通过连接弱收敛与距离收敛，证明了该方法在有限样本下能提供高概率的出样本性能上界及收敛速率，并指出相比之下传统的经验 MDP 无法保证此类有限样本性能。
Decoupling Reasoning and Confidence: Resurrecting Calibration in Reinforcement Learning from Verifiable Rewards
该论文揭示了强化学习从可验证奖励（RLVR）中优化准确率与校准度存在根本性的梯度冲突，并提出了名为 DCPO 的框架，通过解耦推理与校准目标，在保持 GRPO 同等准确率的同时显著缓解了模型过度自信问题并实现了最佳校准性能。
Detecting Transportation Mode Using Dense Smartphone GPS Trajectories and Transformer Models
本文提出了一种名为 SpeedTransformer 的基于 Transformer 的模型，该模型仅利用速度输入即可从密集智能手机 GPS 轨迹中准确推断交通方式，并在基准测试、跨地区迁移学习及复杂现实环境实验中均表现出优于传统深度学习模型的性能。
Directional Textual Inversion for Personalized Text-to-Image Generation
该论文提出了方向性文本反转（DTI）方法，通过将嵌入向量幅度固定并仅在单位超球面上优化方向，有效解决了传统文本反转中因嵌入范数膨胀导致的提示词失准问题，从而在提升文本忠实度的同时实现了概念间的平滑语义插值。
Discovering Symbolic Differential Equations with Symmetry Invariants
本文提出利用对称不变量作为原子单元来发现符号微分方程，通过确保解满足指定对称性，有效解决了现有方法搜索空间过大及违背物理定律的问题，从而更准确高效地推导出符合物理规律的简洁可解释方程。
Do Spatial Descriptors Improve Multi-DoF Finger Movement Decoding from HD sEMG?
该研究评估了基于多通道线性描述符的块场方法（MLD-BFM）在 HD sEMG 多自由度手指运动解码中的表现，发现其虽在数值上优于传统特征和降维方法，但统计上未显著超越时域特征，表明高密度记录本身已通过幅度描述符编码了空间信息，而保留空间分辨率对准确回归至关重要。
Dynamic Multi-period Experts for Online Time Series Forecasting
该论文提出了一种名为 DynaME 的新型混合框架，通过将概念漂移重新定义为“周期性重现”和“新兴”两类，并分别采用动态历史模式专家委员会与高不确定性下的通用专家策略，有效解决了在线时间序列预测中模型难以同时适应这两种漂移的问题。
Efficient Reasoning at Fixed Test-Time Cost via Length-Aware Attention Priors and Gain-Aware Training
该论文提出了一种仅在训练阶段引入长度感知注意力先验（RPA）和增益感知控制器（Guardian）的方法，在无需增加推理计算成本的前提下，显著提升了中小规模 Transformer 模型在严格算力约束下的长序列推理效率与准确性。
Enhancing Computational Efficiency in Multiscale Systems Using Deep Learning of Coordinates and Flow Maps
该论文提出了一种结合坐标发现与流图学习的深度学习框架，通过构建精确的时间步进方法，在显著降低计算成本的同时实现了多尺度系统（如 Fitzhugh-Nagumo 神经元模型和 Kuramoto-Sivashinsky 方程）的高效高精度模拟。
Equitable Multi-Task Learning for AI-RANs
本文提出了一种名为 OWO-FMTL 的在线双层公平多任务学习框架，通过结合共享模型更新与轻量级原对偶重平衡机制，在 AI 无线接入网络中实现了低开销、可调节效率与公平性权衡的长期用户性能均衡。
Exclusive Self Attention
该论文提出了一种名为“排他性自注意力”（XSA）的简单改进机制，通过限制注意力仅关注与自身向量正交的信息来排除位置自信息，从而在语言建模任务中实现了随模型规模和序列长度增加而显著提升的性能。
Experiments with Optimal Model Trees
本文通过混合整数线性规划构建全局最优模型树，在多个基准数据集上验证了其在保持高可解释性的同时，能以极小的树结构实现与贪婪算法及主流模型相媲美的预测精度，并进一步探讨了多变量分裂对准确率与可解释性的权衡影响。
Exploring Single Domain Generalization of LiDAR-based Semantic Segmentation under Imperfect Labels
该论文针对 LiDAR 语义分割中标签噪声与域泛化双重挑战，首次建立了相关基准并提出了名为 DuNe 的双视图一致性框架，在多个数据集的含噪标签域泛化任务中取得了最先进性能。
Expressivity-Efficiency Tradeoffs for Hybrid Sequence Models
该论文通过理论证明与实验验证，揭示了混合序列模型（结合 Transformer 与状态空间模型）在解决特定合成任务时，能够以远少于纯 Transformer 或纯状态空间模型的参数量和内存开销实现同等性能，并展现出更优的长度泛化能力与分布外鲁棒性。
FlexServe: A Fast and Secure LLM Serving System for Mobile Devices with Flexible Resource Isolation
FlexServe 是一种专为移动设备设计的快速安全 LLM 服务系统，通过引入灵活的资源隔离机制（Flex-Mem 和 Flex-NPU）实现内存与 NPU 在保护模式与未保护模式间的高效切换，并结合 LLM 感知的内存管理、安全推理流水线及多模型调度器，在 ARM TrustZone 环境下显著提升了推理速度与多模型工作流的执行效率。
Flow Field Reconstruction via Voronoi-Enhanced Physics-Informed Neural Networks with End-to-End Sensor Placement Optimization
本文提出了一种结合 Voronoi 增强传感器优化的物理信息神经网络（VSOPINN），通过可微 Voronoi 构建与端到端传感器布局优化，显著提升了稀疏及故障条件下复杂流场的高保真重构精度与鲁棒性。
FreqCycle: A Multi-Scale Time-Frequency Analysis Method for Time Series Forecasting
该论文提出了 FreqCycle 及其分层扩展 MFreqCycle 框架，通过结合时域滤波增强循环预测与频域分段模式学习，有效挖掘了被忽视的中高频特征并解耦多周期耦合，从而在多个基准测试中实现了兼具高精度与高效率的时间序列预测。
From Representation to Clusters: A Contrastive Learning Approach for Attributed Hypergraph Clustering
本文提出了一种名为 CAHC 的端到端对比学习方法，通过结合节点与超边级别的对比学习目标以及聚类导向的联合优化，实现了属性超图嵌入学习与聚类结果的同步获取，从而在八个数据集上取得了优于现有基线的性能。
From Semantics to Pixels: Coarse-to-Fine Masked Autoencoders for Hierarchical Visual Understanding
该论文提出了 C2FMAE，一种通过语义、实例和像素三级粒度协同学习及渐进式掩码策略来解决自监督视觉预训练中全局语义与局部细节矛盾的新型分层掩码自编码器，并在大规模多粒度数据集上验证了其在多种视觉任务中的卓越性能。
From Weighting to Modeling: A Nonparametric Estimator for Off-Policy Evaluation
本文针对上下文多臂老虎机中的离线策略评估问题，提出了一种利用非参数模型构建权重以降低方差的非参数加权（NW）方法，并进一步结合奖励预测构建了模型辅助的非参数加权（MNW）估计器，在保持低偏差的同时显著提升了估计精度并优于现有技术。
FrontierCO: Real-World and Large-Scale Evaluation of Machine Learning Solvers for Combinatorial Optimization
本文提出了 FrontierCO 基准，通过引入涵盖八类组合优化问题、源自真实竞赛与数据集且规模高达千万级节点的实例，对 16 种机器学习求解器进行了严格评估，揭示了其在大规模真实场景下与经典求解器之间存在的显著性能差距及特定优势。
GAST: Gradient-aligned Sparse Tuning of Large Language Models with Data-layer Selection
本文提出了梯度对齐稀疏微调（GAST）方法，通过统一优化策略在数据层和模型层两个维度上自适应地选择最具影响力的数据点与关键层，有效解决了现有参数高效微调方法忽视数据对不同层贡献差异的问题，并在实验中展现出优于基线的性能。
Generative Drifting is Secretly Score Matching: a Spectral and Variational Perspective
该论文从谱分析和变分视角揭示了生成漂移与得分匹配之间的本质联系，通过线性化麦基恩 - 弗拉索夫动力学和形式化最优传输梯度流，不仅解释了高斯核的频域瓶颈并提出了指数带宽退火策略，还从理论层面证明了停止梯度算子在训练稳定性中的必要性。
Global Convergence of Iteratively Reweighted Least Squares for Robust Subspace Recovery
本文证明了在确定性条件下，带有动态平滑正则化的迭代重加权最小二乘法（IRLS）变体能够从任意初始化线性全局收敛至真实子空间，填补了该算法在鲁棒子空间恢复及非凸流形优化领域缺乏理论保证的空白，并将其应用扩展至仿射子空间估计与神经网络训练。
Global universality via discrete-time signatures
该论文建立了基于分段线性路径离散时间签名的全局通用逼近定理，证明了在满足特定可积性条件下，其线性泛函在及加权范数下具有稠密性，并据此推导出了布朗运动驱动的路径依赖泛函、随机常微分方程及随机微分方程的逼近结果。
Good Reasoning Makes Good Demonstrations: Implicit Reasoning Quality Supervision via In-Context Reinforcement Learning
该论文提出了一种名为“上下文强化学习验证（In-Context RLVR）”的新方法，通过利用模型自身的上下文学习能力生成“证据增益”信号来隐式地根据推理质量对奖励进行重加权，从而在无需外部评估器的情况下解决传统 RLVR 可能强化低质量推理路径的问题，显著提升了数学基准测试中的准确率与推理质量。
HYGENE: A Diffusion-based Hypergraph Generation Method
本文提出了 HYGENE，这是一种基于扩散模型的超图生成方法，它通过在超图二分表示上采用渐进式局部扩展策略，首次利用深度学习成功实现了能够生成具有真实多样性的复杂超图。
Hebbian-Oscillatory Co-Learning
本文提出了 Hebbian-Oscillatory Co-Learning (HOC-L) 框架，通过利用 Kuramoto 型相位同步的宏观序参量门控 Hebbian 结构更新，将双曲稀疏几何与振荡器注意力机制统一为一种具有收敛性证明和 复杂度的生物启发式稀疏神经网络架构。
Impact of Markov Decision Process Design on Sim-to-Real Reinforcement Learning
本文通过颜色混合任务系统分析了马尔可夫决策过程（MDP）设计要素对强化学习仿真到现实迁移的影响，并验证了基于物理的动力学模型在严格精度约束下能显著提升工业过程控制的实际成功率。
Improved Robustness of Deep Reinforcement Learning for Control of Time-Varying Systems by Bounded Extremum Seeking
本文提出了一种结合深度强化学习与有界极值搜索的混合控制方法，利用前者处理多参数系统的高效学习能力与后者应对时变不确定性的鲁棒性，显著提升了非线性时变系统的控制性能。
Improving clustering quality evaluation in noisy Gaussian mixtures
本文提出了一种基于特征重要性重缩放（FIR）的理论方法，通过根据特征离散度调整其贡献来抑制噪声，从而显著提升了高维或含噪高斯混合数据中聚类有效性指标与真实标签之间的相关性及评估鲁棒性。
Information Theoretic Bayesian Optimization over the Probability Simplex
该论文提出了一种基于信息几何的-GaBO 算法族，通过构建反映概率单纯形黎曼几何的 Matérn 核函数及几何优化器，实现了在该非欧几里得约束域上对昂贵黑盒目标函数的数据高效优化，并在多项实际应用中展现出优于传统欧氏约束方法的性能。
Interactive 3D visualization of surface roughness predictions in additive manufacturing: A data-driven framework
本文提出了一种数据驱动框架，通过结合多层感知机回归器与条件生成对抗网络来预测材料挤出增材制造中的表面粗糙度，并开发了交互式 3D 可视化决策支持系统，以在制造前直观评估不同工艺参数和朝向对零件表面质量的影响。
Iterative In-Context Learning to Enhance LLMs Abstract Reasoning: The Case-Study of Algebraic Tasks
该论文提出了一种通过迭代示例选择策略来增强大语言模型系统泛化能力的上下文学习方法，并在代数任务中验证了该方法结合显式推理指令能有效提升模型表现，且发现使用比测试分布更简单的示例往往能带来更好的泛化效果。
JULI: Jailbreak Large Language Models by Self-Introspection
该论文提出了一种名为 JULI 的黑盒越狱方法，它仅利用目标大语言模型预测的 Token 对数概率，通过引入微小的 BiasNet 插件操纵概率分布，从而在无需访问模型权重或生成过程的情况下有效突破 API 调用模型的安全限制。
Kernel Debiased Plug-in Estimation based on the Universal Least Favorable Submodel
本文提出了一种基于通用最不利子模型的核去偏插件估计量（ULFS-KDPE），该方法通过在再生核希尔伯特空间中构建自适应去偏流，无需显式推导或计算有效影响函数即可在标准正则条件下实现非参数模型中路径可微参数的半参数效率估计，并具备坚实的泛函分析基础与良好的数值稳定性。
KernelCraft: Benchmarking for Agentic Close-to-Metal Kernel Generation on Emerging Hardware
本文提出了 KernelCraft，这是首个用于评估大语言模型智能体在新兴硬件架构上通过反馈驱动流程自动生成和优化底层内核的基准测试，实验表明该方法能有效降低内核开发成本并生成性能优于传统编译器模板的高质量代码。
Kuramoto Orientation Diffusion Models
该论文提出了一种名为“Kuramoto 取向扩散模型”的生成方法，通过利用生物启发的 Kuramoto 同步动力学在周期性域上构建分数模型，有效解决了指纹和纹理等富含方向性信息的图像生成难题，显著提升了此类数据的生成质量。
Langevin Flows for Modeling Neural Latent Dynamics
本文提出了名为 LangevinFlow 的序列变分自编码器，通过在下潜空间引入包含惯性、阻尼及局部耦合振荡器参数化势函数的欠阻尼朗之万动力学，有效建模了神经群体的内在动力学与外部未观测影响，并在合成数据、神经潜变量基准测试及行为解码任务中展现出优于现有最先进方法的性能。
Learning Adaptive LLM Decoding
该论文提出了一种基于强化学习的自适应 LLM 解码方法，通过训练轻量级适配器在序列级和 token 级动态选择采样策略，从而在固定计算预算下显著提升了数学和编程任务的准确率。
Learning Bayesian and Markov Networks with an Unreliable Oracle
本文研究了在存在错误次数有界的不可靠条件独立性预言机情况下，马尔可夫网络与贝叶斯网络的结构学习问题，指出马尔可夫网络在特定路径参数下即使容忍指数级错误仍可唯一识别结构，而贝叶斯网络则无法容忍任何错误，并提出了相应的结构学习算法。
Learning responsibility allocations for multi-agent interactions: A differentiable optimization approach with control barrier functions
该论文提出了一种基于控制障碍函数和可微优化的数据驱动方法，通过量化智能体为安全交互而调整自身行为的意愿（即责任分配），从数据中学习并解释多智能体交互中的安全规范。
Learning the Hierarchical Organization in Brain Network for Brain Disorder Diagnosis
本文提出了一种名为 BrainHO 的脑网络层次组织学习方法，通过设计分层注意力机制和正交约束策略，突破传统预定义子网络的局限，直接从内在特征中学习脑网络依赖关系，从而在自闭症和抑郁症等脑疾病诊断中实现了最先进的分类性能并发现了可解释的生物学标志物。
MAPLE: Elevating Medical Reasoning from Statistical Consensus to Process-Led Alignment
MAPLE 提出了一种将医疗过程奖励模型（Med-RPM）与测试时强化学习（TTRL）相结合的统一训练范式，通过以专家对齐的细粒度过程奖励取代不可靠的多数投票机制，有效提升了医疗大模型在复杂场景下的推理准确性与可靠性。
MAcPNN: Mutual Assisted Learning on Data Streams with Temporal Dependence
本文提出了一种基于维果茨基社会文化理论的“相互辅助学习”范式 MAcPNN，该范式利用连续渐进神经网络（cPNN）使物联网边缘设备在无需中央协调器的情况下，仅在性能下降时自主请求并筛选同伴知识，从而有效应对数据流中的概念漂移、时间依赖及遗忘问题，并显著降低了通信开销。
MM-Zero: Self-Evolving Multi-Model Vision Language Models From Zero Data
本文提出了 MM-Zero，这是首个基于强化学习（GRPO）的框架，通过引入生成抽象视觉概念、编写渲染代码和执行多模态推理的三重角色机制，实现了无需任何种子数据即可从零开始的视觉语言模型自我进化。
MM-algorithms for traditional and convex NMF with Tweedie and Negative Binomial cost functions and empirical evaluation
本文提出了一种基于 MM 算法的统一框架，用于在 Tweedie 和负二项分布等更广泛的噪声假设下推导传统及凸非负矩阵分解（NMF）的乘性更新规则，并通过实证研究验证了该框架在处理过离散数据及大规模类别场景下的优越性。
Memorization capacity of deep ReLU neural networks characterized by width and depth
该论文通过构建并证明下界，确立了深度 ReLU 神经网络在记忆个数据点时，其宽度与深度需满足的最优权衡关系。
Memory-Augmented Spiking Networks: Synergistic Integration of Complementary Mechanisms for Neuromorphic Vision
该论文通过五项模型消融研究，证明了将监督对比学习、霍普菲尔德网络与层级门控循环网络协同集成到脉冲神经网络中，能够在 N-MNIST 数据集上实现分类精度、聚类结构、能效及稀疏度的综合最优，确立了记忆增强型神经形态系统的设计原则。
Micro-Diffusion Compression -- Binary Tree Tweedie Denoising for Online Probability Estimation
本文介绍了 Midicoth，一种通过引入基于二叉树分解的微观扩散去噪层，将概率校准转化为一系列高效二分类任务，从而在稀疏数据下修正自适应统计模型偏差并实现无损压缩的在线系统。
Missing-by-Design: Certifiable Modality Deletion for Revocable Multimodal Sentiment Analysis
本文提出了“缺失即设计”（MBD）框架，通过结合结构化表征学习与可验证的参数修改流程，实现了多模态情感分析中特定模态信息的可撤销删除，在保障用户隐私自主权的同时维持了模型的高效预测性能。
Molecular Fingerprints Are Strong Models for Peptide Function Prediction
该研究通过在 132 个数据集上的实验证明，基于简单分子指纹的轻量级模型在肽功能预测任务中表现优于复杂的图神经网络和 Transformer 模型，从而挑战了必须建模长程相互作用才能准确预测肽性质的传统假设。
Morphological-Symmetry-Equivariant Heterogeneous Graph Neural Network for Robotic Dynamics Learning
本文提出了一种名为 MS-HGNN 的形态对称等变异质图神经网络，通过将机器人运动学结构与形态对称性作为约束嵌入架构，实现了在多种多体动力学系统（包括四足机器人）中高效且泛化能力强的动力学学习。
Multi-DNN Inference of Sparse Models on Edge SoCs
本文提出了名为 SparseLoom 的演示系统，通过无需重训练的模型拼接技术从稀疏模型中生成变体，从而在边缘 SoC 上实现多 DNN 推理，显著降低了服务等级目标违规率并提升了吞吐量与内存效率。
Multimodal LLM-assisted Evolutionary Search for Programmatic Control Policies
该论文提出了一种名为 MLES 的新方法，通过结合多模态大语言模型与进化搜索，利用视觉反馈驱动行为分析来自动生成透明、可验证且性能媲美传统强化学习算法的程序化控制策略。
No evaluation without fair representation : Impact of label and selection bias on the evaluation, performance and mitigation of classification models
该论文通过引入可控偏差的评估框架，实证分析了标签偏差和选择偏差对分类模型评估、性能及去偏方法有效性的差异化影响，揭示了在无偏测试集下公平性与准确性之间不存在权衡，并强调了针对特定偏差类型优化评估与缓解策略的重要性。
Non-Rectangular Average-Reward Robust MDPs: Optimal Policies and Their Transient Values
本文研究了非矩形平均奖励鲁棒马尔可夫决策过程，证明了在弱通信假设下存在实现次线性期望遗憾的鲁棒最优策略，揭示了其鲁棒值的极小极大表示，并指出平均奖励最优性可能掩盖极差的瞬态表现，进而提出了一种结合最坏情况最优策略、序贯检验与在线学习回退机制的基于时段的策略，以实现常数阶的瞬态值。
Nonparametric Variational Differential Privacy via Embedding Parameter Clipping
本文提出了一种基于最小化 Rényi 散度上界的参数裁剪策略，通过约束 NVIB 模型的后验参数，有效解决了非参数变分差分隐私中潜在表示漂移导致的隐私保障不足与数值不稳定问题，从而在增强隐私保护的同时提升了下游任务的性能。
On Catastrophic Forgetting in Low-Rank Decomposition-Based Parameter-Efficient Fine-Tuning
该论文通过实证研究揭示了低秩分解参数高效微调中的灾难性遗忘现象主要受更新子空间的几何结构与参数化方式影响，并指出张量分解和结构对齐参数化方法能有效缓解遗忘，为连续学习场景下的策略选择提供了实践指导。
On Regret Bounds of Thompson Sampling for Bayesian Optimization
本文填补了高斯过程汤普森采样（GP-TS）在后悔界分析上的空白，通过证明其下界、二阶矩上界以及期望温和后悔界，并放宽了时间视界 上累积后悔上界的推导条件，从而建立了多项式依赖 的后悔下界及改进的累积后悔上界。
On the Formal Limits of Alignment Verification
该论文证明了在 AI 对齐验证中，无法同时满足完备性、通用性和可计算性这三个属性，从而确立了形式化对齐认证的固有局限，并指出通过放宽任一条件仍可实现有意义的保障。
On the Width Scaling of Neural Optimizers Under Matrix Operator Norms I: Row/Column Normalization and Hyperparameter Transfer
该论文通过引入具有层可组合性的均值归一化算子范数，将 AdamW 和 Muon 等优化器统一为矩阵算子范数下的最速下降法，从而提出了能实现宽度无关平滑度保证及跨宽度超参数迁移的 MOGA 优化器，并在 GPT-2 和 LLaMA 的大规模预训练中展现出比 Muon 更优的效率与稳定性。
Operator Learning for Consolidation: An Architectural Comparison for DeepONet Variants
该研究系统评估了多种 DeepONet 架构在土力学固结问题中的应用，提出并验证了一种引入傅里叶特征的改进模型（Model 4），该模型在三维场景中实现了高达 1000 倍的速度提升，有效加速了不确定性量化并推动了科学机器学习在岩土工程中的集成应用。
OptEMA: Adaptive Exponential Moving Average for Stochastic Optimization with Zero-Noise Optimality
本文提出了名为 OptEMA 的自适应指数移动平均优化器及其两个变体，通过引入闭环、无需 Lipschitz 常数的机制，在标准随机梯度下降假设下实现了噪声自适应的收敛率，并在零噪声情形下无需手动调整超参数即可达到近乎最优的确定性收敛速度。
Optimizing Reinforcement Learning Training over Digital Twin Enabled Multi-fidelity Networks
本文提出了一种基于数字孪生多保真网络的层次化强化学习框架，通过联合优化天线倾角调整策略与物理/虚拟网络数据采集比例，在满足时延约束的同时最大化用户数据速率，并显著降低了物理网络的数据采集延迟。
Overcoming Valid Action Suppression in Unmasked Policy Gradient Algorithms
该论文揭示了在状态相关动作有效性环境中，未掩码策略梯度算法会因参数共享导致未访问状态下的有效动作被系统性抑制，并通过理论证明与实验验证了动作掩码机制在解决该问题及消除熵正则化权衡方面的优势。
PPO-Based Hybrid Optimization for RIS-Assisted Semantic Vehicular Edge Computing
本文提出了一种基于近端策略优化（PPO）的混合优化框架，通过结合可重构智能表面（RIS）与语义通信，并联合优化卸载比例、语义符号数量及 RIS 相位偏移，显著降低了动态车联网环境下的端到端时延。
Performance Analysis of Edge and In-Sensor AI Processors: A Comparative Review
本文综述了超低功耗边缘与片上传感器 AI 处理器的演进现状，并通过在 GAP9、STM32N6 和 Sony IMX500 三种代表性平台上对 PicoSAM2 模型的实证基准测试，揭示了不同架构在延迟、能效及能量延迟积方面的性能权衡，突显了片上传感器处理技术的成熟度与重要性。
Personalized Collaborative Learning with Affinity-Based Variance Reduction
该论文提出了一种名为 AffPCL 的新型个性化协同学习框架，通过精心设计的偏差校正与重要性校正机制，在无需预先知晓系统异质性水平的情况下，实现了从同质环境下的线性加速到异质环境下的独立学习基线之间的自适应平滑过渡，并揭示了即使在高度异质条件下协作仍能获得线性加速的新见解。
Polynomially Over-Parameterized Convolutional Neural Networks Contain Structured Strong Winning Lottery Tickets
该论文通过利用多维随机子集和问题在随机依赖情形下的最新进展，首次证明了在多项式过参数化的卷积神经网络中存在能够近似任意较小网络的“结构化强彩票票”，从而为结构化剪枝场景下的强彩票票假设提供了首个次指数级上界。
Probabilistic Hysteresis Factor Prediction for Electric Vehicle Batteries with Graphite Anodes Containing Silicon
本文提出了一种针对含硅石墨负极电动汽车电池的数据驱动方法，通过数据协调框架和统计/深度学习模型，实现了在考虑计算效率与不确定性的前提下对电压滞后因子的概率预测，从而提升了复杂工况下电池荷电状态（SoC）估计的准确性与泛化能力。
Prognostics for Autonomous Deep-Space Habitat Health Management under Multiple Unknown Failure Modes
该论文提出了一种基于无监督学习的双阶段框架，利用未标记的故障数据联合识别深空栖息地中的潜在故障模式并筛选关键传感器，从而在缺乏先验知识的情况下实现更准确的剩余寿命预测。
Provable Acceleration of Distributed Optimization with Local Updates
本文利用性能估计问题（PEP）证明了在分布式优化中引入局部更新（特别是仅需两次）可在保持步长的同时加速收敛，从而首次严格确立了局部更新对一类广泛目标函数的加速效果。
Provable Filter for Real-world Graph Clustering
该论文提出了一种名为“可证明过滤器”的新方法，通过构建同配与异配图并设计低通与高通滤波器来同时捕捉同质与异质结构信息，从而有效解决了现有图聚类方法难以适应真实世界复杂图结构的难题。
Proxy-Guided Measurement Calibration
该论文提出了一种基于代理变量的两阶段框架，利用变分自编码器分离潜在的内容与偏差变量，以识别并校正由调查和行政记录中系统性测量误差导致的聚合结果变量偏差。
Pure Exploration with Infinite Answers
该论文研究了答案集可能为无限的纯探索问题，推导了实例依赖的下界，指出了现有方法在渐近最优性上的局限，并提出了一种名为“粘性序列 Track-and-Stop"的通用框架以实现渐近最优。
Quality over Quantity: Demonstration Curation via Influence Functions for Data-Centric Robot Learning
该论文提出了名为“质量优于数量”（QoQ）的系统化方法，通过利用影响函数量化训练样本对验证演示的损失降低贡献，并结合最大影响选取与轨迹聚合策略，自动筛选高质量演示数据，从而在模拟和真实环境中显著提升机器人策略性能。
Quantifying Memorization and Privacy Risks in Genomic Language Models
该论文提出了一种整合困惑度检测、金丝雀序列提取和成员推断的多向量隐私评估框架，系统量化了基因组语言模型在不同架构和训练条件下的记忆化风险，揭示了单一攻击手段的局限性并强调了多向量审计的必要性。
RF-Informed Graph Neural Networks for Accurate and Data-Efficient Circuit Performance Prediction
该论文提出了一种轻量级且数据高效的图神经网络框架，通过融合射频集成电路领域知识的特征索引与器件终端图抽象，实现了跨拓扑结构的主动射频电路性能高精度预测，其平均相对误差仅为 3.45%，显著优于现有最先进方法。
Reconstructing Movement from Sparse Samples: Enhanced Spatio-Temporal Matching Strategies for Low-Frequency Data
本文针对稀疏采样 GPS 数据在密集城市环境中匹配路网时存在的效率与精度局限，提出了包含动态缓冲区、自适应观测概率、改进的时间评分函数及行为分析在内的四项算法优化策略，并通过米兰真实数据验证了其在提升计算效率与路径质量方面的显著成效。
Regret-Optimal Q-Learning with Low Cost for Single-Agent and Federated Reinforcement Learning
该论文提出了两种新型无模型强化学习算法（Q-EarlySettled-LowCost 和 FedQ-EarlySettled-LowCost），首次同时实现了近最优遗憾、关于状态与动作数量的线性预热成本以及对数级策略切换或通信开销，从而显著降低了单智能体及联邦强化学习中的实际部署代价。
Repulsive Monte Carlo on the sphere for the sliced Wasserstein distance
本文提出并评估了多种基于排斥性节点（如行列式点过程和排斥过程）的蒙特卡洛积分方法以计算高维球面上的切片 Wasserstein 距离，并通过方差分析揭示了 UnifOrtho 估计量在大维数下的优势，最终建议在小维数场景使用随机拟蒙特卡洛法，而在大维数场景使用 UnifOrtho 方法。
Reward-Zero: Language Embedding Driven Implicit Reward Mechanisms for Reinforcement Learning
该论文提出了 Reward-Zero，一种利用语言嵌入将自然语言任务描述转化为密集语义进展信号的通用隐式奖励机制，旨在无需特定任务工程的情况下加速强化学习训练、提升泛化能力并解决复杂任务。
Robot Control Stack: A Lean Ecosystem for Robot Learning at Scale
本文介绍了机器人控制堆栈（RCS），这是一个专为支持大规模通用策略（如 VLA）研究而设计的轻量级生态系统，它通过模块化分层架构统一了仿真与物理机器人接口，有效解决了传统框架在机器人学习工作流中的瓶颈问题，并验证了其在提升策略性能及促进虚实迁移方面的有效性。
Robust Assortment Optimization from Observational Data
本文提出了一种基于观测数据的鲁棒 assortment 优化框架，通过建模客户偏好分布偏移并最大化最坏情况下的预期收益，在理论界定了计算可行性与样本复杂度上下界的同时，揭示了实现样本高效鲁棒学习所需的最小数据条件“鲁棒单项覆盖”，从而弥合了鲁棒性与统计效率之间的差距。
Robust Parameter and State Estimation in Multiscale Neuronal Systems Using Physics-Informed Neural Networks
本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的框架，能够仅利用部分电压观测数据，在强非线性和多尺度动力学条件下，鲁棒且准确地重建神经元模型中的隐藏状态变量并推断生物物理参数，有效克服了传统数值方法在初始猜测敏感和收敛失败方面的局限。
SAGFM: Enhancing Robust Graph Foundation Models with Structure-Aware Semantic Augmentation
本文提出了 SA²GFM 框架，通过结构感知语义增强、基于信息瓶颈的自监督蒸馏、混合专家路由机制以及分层结构微调，显著提升了图基础模型在噪声、结构扰动及对抗攻击下的鲁棒性与跨域泛化能力。
SCALAR: Learning and Composing Skills through LLM Guided Symbolic Planning and Deep RL Grounding
本文提出了 SCALAR 框架，通过结合大语言模型规划与深度强化学习，利用双向反馈机制（包括轨迹分析和前沿检查点）迭代修正技能规范，从而显著提升了智能体在复杂环境（如 Craftax）中从语言指令到低级控制技能的落地能力与鲁棒性。
SCDP: Learning Humanoid Locomotion from Partial Observations via Mixed-Observation Distillation
本文提出了传感器条件扩散策略（SCDP），通过混合观测蒸馏技术，使双足机器人仅依靠机载传感器即可在无需显式状态估计的情况下，实现媲美全状态观测基线的鲁棒运动控制与真实部署。
SPDIM: Source-Free Unsupervised Conditional and Label Shift Adaptation in EEG
本文针对脑电信号中无标签目标域适应面临的标签分布偏移挑战，提出了一种基于信息最大化原则的参数高效流形优化策略 SPDIM，通过引入新颖的生成模型并修正传统黎曼统计对齐方法的局限性，在睡眠分期等实际场景中显著提升了泛化性能。
SPREAD: Subspace Representation Distillation for Lifelong Imitation Learning
本文提出了 SPREAD 框架，通过利用奇异值分解在低秩子空间中对齐策略表示以保留任务几何结构，并结合基于置信度的蒸馏策略，有效解决了终身模仿学习中的灾难性遗忘问题，在 LIBERO 基准测试中实现了最先进的性能。
Scalable Message Passing Neural Networks: No Need for Attention in Large Graph Representation Learning
该论文提出了一种名为 SMPNN 的新型可扩展图神经网络架构，通过将标准卷积消息传递机制集成到预归一化 Transformer 块中替代注意力机制，不仅克服了传统图神经网络因过平滑而难以构建深层网络的局限，还在无需计算昂贵的注意力机制的情况下，在大规模图表示学习任务中实现了与最先进模型相当甚至更优的性能。
Semi-Supervised Conformal Prediction With Unlabeled Nonconformity Score
本文提出了一种名为 SemiCP 的半监督共形预测新范式，通过引入利用无标签数据生成非一致性分数的最近邻匹配（NNM）方法，在标签稀缺场景下显著降低了覆盖率偏差并提升了不确定性量化的稳定性。
SignalMC-MED: A Multimodal Benchmark for Evaluating Biosignal Foundation Models on Single-Lead ECG and PPG
本文提出了名为 SignalMC-MED 的多模态基准，利用包含 22,256 次就诊的同步单导联 ECG 和 PPG 数据评估生物信号基础模型，发现领域专用模型优于通用模型、多模态融合优于单模态输入，并揭示了长信号段、小模型及手工特征在特定场景下的优势。
SoftJAX & SoftTorch: Empowering Automatic Differentiation Libraries with Informative Gradients
该论文提出了 SoftJAX 和 SoftTorch 两个开源库，旨在通过将阈值、布尔逻辑、离散索引和排序等“硬”原语替换为具有信息梯度的“软”松弛版本，解决现有自动微分框架中不可导操作的问题，从而赋能更广泛的科学领域优化。
Statistical Inference via Generative Models: Flow Matching and Causal Inference
本书将生成式人工智能重新诠释为统计框架下的高维概率分布非参数学习方法，以流匹配为核心，通过正交化和交叉拟合等技术，将缺失值填补、反事实分析及分布动力学等任务转化为可解释且具备统计推断有效性的科学问题。
Strategically Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
本文提出了一种名为 RQRE-OVI 的乐观值迭代算法，用于在大规模或连续状态空间下通过线性函数近似计算风险敏感量化响应均衡（RQRE），该算法不仅具有理论上的收敛保证和样本复杂度分析，还通过引入理性与风险敏感参数在性能与鲁棒性之间建立了可调节的帕累托前沿，从而在跨博弈场景中展现出比传统纳什均衡方法更优越的稳定性与泛化能力。
Task Aware Modulation Using Representation Learning for Upsaling of Terrestrial Carbon Fluxes
该论文提出了任务感知调制与表示学习（TAM-RL）框架，通过结合时空表示学习、知识引导的编解码架构以及基于碳平衡方程的损失函数，有效克服了现有数据驱动方法在泛化性和区域偏差上的局限，显著提升了全球陆地碳通量上推的精度与鲁棒性。
The Inequality: Quantifying the Double Penalty of Mixture-of-Experts at Inference
该论文提出了"不等式”这一预测准则，揭示了混合专家（MoE）模型在推理阶段因路由碎片化和显存受限而遭受的“双重惩罚”，指出其在长上下文场景下往往不如同等质量的稠密模型高效，并建议将 MoE 视为训练优化手段，通过蒸馏为稠密模型以实现推理部署。
The AetherFloat Family: Block-Scale-Free Quad-Radix Floating-Point Architectures for AI Accelerators
本文提出了专为 AI 加速器设计的 AetherFloat 系列浮点架构，通过采用四基（Base-4）缩放、显式尾数及无块缩放（Block-Scale-Free）特性，在消除动态缩放硬件开销的同时，显著降低了 MAC 单元的芯片面积、功耗和延迟，并实现了更优的动态范围与梯度稳定性。
The Affine Divergence: Aligning Activation Updates Beyond Normalisation
该论文通过揭示激活值在梯度下降中存在的非理想缩放问题，从第一性原理重新推导了归一化机制，并提出了一种无需尺度不变性的新型函数（如 PatchNorm），在多项测试中超越了传统归一化方法。
The Costs of Reproducibility in Music Separation Research: a Replication of Band-Split RNN
本文通过尝试复现未公开代码的 BSRNN 音乐分离模型，揭示了研究可复现性面临的巨大成本，并在此基础上提出了性能更优的改进模型，同时公开了代码与预训练模型以推动该领域的透明与可持续发展。
The Coupling Within: Flow Matching via Distilled Normalizing Flows
该论文提出了一种名为“归一化流匹配”（NFM）的新方法，通过利用预训练的自回归归一化流模型来蒸馏准确定性耦合，从而训练出在性能上同时超越独立耦合、最优传输耦合流模型以及教师模型的学生流模型。
The Gaussian-Multinoulli Restricted Boltzmann Machine: A Potts Model Extension of the GRBM
本文提出了一种将高斯 - 伯努利受限玻尔兹曼机（GB-RBM）中的二值隐单元扩展为多状态 Potts 单元的“高斯 - 多项式受限玻尔兹曼机”（GM-RBM），并通过理论推导与实验验证表明，该模型在保持训练成本相当的同时，能够利用更丰富的离散潜在状态空间，在联想记忆和结构化推理任务中实现优于或媲美传统连续隐变量模型的召回性能。
The Radio-Frequency Transformer for Signal Separation
该论文提出了一种完全数据驱动的射频信号分离方法，通过结合改进的有限标量量化（FSQ）离散分词器与交叉熵损失训练的端到端 Transformer 模型，在无需先验干扰信息的情况下实现了比传统方法显著更优的分离性能，并展现出在引力波等科学传感领域的泛化潜力。
The Temporal Markov Transition Field
本文提出了“时间马尔可夫转移场”（TMTF），通过划分时间序列为多个连续片段并分别估计局部转移矩阵，解决了传统马尔可夫转移场（MTF）在刻画非平稳过程时因全局平均而丢失时序动态信息的缺陷，从而生成能清晰反映不同时间段演化特征的二维图像表示。
Towards Reliable Simulation-based Inference
这篇论文探讨了基于模拟的统计推断中机器学习近似导致的过度自信问题，并提出了“平衡”正则化方法和针对该场景定制的贝叶斯神经网络两种解决方案，以增强推断结果的可靠性与校准性。
Towards Understanding Adam Convergence on Highly Degenerate Polynomials
该论文揭示了 Adam 优化器在高度退化多项式函数上无需外部调度即可实现局部线性收敛的内在机制，证明了其通过二阶矩与梯度平方的解耦效应显著优于梯度下降和动量法，并刻画了其超参数的三种行为相图。
TrainDeeploy: Hardware-Accelerated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Small Transformer Models at the Extreme Edge
本文提出了 TrainDeeploy 框架，该框架在异构超低功耗片上系统（SoC）上实现了首个支持 CNN 和 Transformer 模型的端到端设备端微调流水线，通过结合选择性分层微调与低秩适应（LoRA）等参数高效策略，显著降低了极端边缘设备上的计算与内存开销。
Transductive Generalization via Optimal Transport and Its Application to Graph Node Classification
该论文提出了一种基于最优传输的分布无关转导泛化界，通过计算编码特征分布间的 Wasserstein 距离，不仅提供了高效可计算且与图节点分类实证泛化性能强相关的理论界，还揭示了 GNN 聚合过程如何通过深度依赖的表征分布变换来解释深度与泛化误差之间的非单调关系。
Two Teachers Better Than One: Hardware-Physics Co-Guided Distributed Scientific Machine Learning
本文提出了名为 EPIC 的硬件与物理协同引导的分布式科学机器学习框架，通过端侧轻量编码与中心侧物理感知解码相结合，在显著降低通信延迟和能耗的同时，有效提升了全波形反演等任务的物理保真度与重建精度。
Uncovering Social Network Activity Using Joint User and Topic Interaction
本文提出了一种名为“交互级联混合模型”（MIC）的标记多维霍克斯过程模型，通过联合刻画用户行为与多个信息级联间的复杂相互作用，在模拟信息传播及揭示社交网络活动方面展现出优于现有方法的性能。
Unsupervised Representation Learning from Sparse Transformation Analysis
本文提出了一种完全无监督的表示学习方法，通过将潜在变量的概率流模型分解为稀疏激活的旋转场和势场，从而学习出由独立变换基元构成的解耦表示，并在序列变换数据集上实现了领先的数据似然度和近似等变性误差表现。
Upper Generalization Bounds for Neural Oscillators
本文针对基于二阶常微分方程的神经振荡器，利用 Rademacher 复杂度框架推导了其泛化误差上界，证明了误差随网络规模和时长呈多项式增长且可通过正则化约束提升泛化能力，并通过 Bouc-Wen 非线性系统的数值实验验证了理论结果。
Verifying Good Regulator Conditions for Hypergraph Observers: Natural Gradient Learning from Causal Invariance via Established Theorems
该论文通过康特 - 阿什比好调节器定理，验证了因果不变超图基底中的持久观察者具备内部模型，进而推导出自然梯度下降作为唯一学习规则，并建立了沃尔夫拉姆超图物理与万丘林神经宇宙学之间的联系，同时指出了其关于收敛参数预测的模型依赖性。
Vision-Language Models Encode Clinical Guidelines for Concept-Based Medical Reasoning
本文提出了 MedCBR 框架，通过将临床指南融入视觉 - 语言模型与概念推理，实现了从医学图像分析到符合指南的专家级诊断推理的端到端可解释性提升。
Well Log-Guided Synthesis of Subsurface Images from Sparse Petrography Data Using cGANs
该论文提出了一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的框架，利用测井数据中的孔隙度信息，从稀疏的岩石薄片数据中合成连续的碳酸盐岩孔隙尺度图像，从而有效填补了储层表征中的深度间隙并支持碳捕获与地下储氢等应用。
What Do We Care About in Bandits with Noncompliance? BRACE: Bandits with Recommendations, Abstention, and Certified Effects
本文提出了 BRACE 算法，旨在解决带有不合规（Noncompliance）的 Bandit 问题中推荐福利与直接控制治疗目标不一致的矛盾，通过参数化相位倍增策略实现 IV 逆运算的矩阵认证与诚实结构区间估计，从而在保障统计有效性的同时，根据上下文同质性等条件灵活识别最优推荐或治疗策略。
What is Missing? Explaining Neurons Activated by Absent Concepts
该论文指出可解释人工智能（XAI）领域长期忽视了神经元对“缺失概念”的编码现象，并提出扩展归因和特征可视化方法以有效揭示此类机制，从而提升模型解释性与去偏效果。
When Machine Learning Gets Personal: Evaluating Prediction and Explanation
该论文提出了一个统一框架来量化个性化对机器学习模型预测和解释的影响，揭示了二者可能产生分歧，并推导了检测个性化效应的统计界限，指出在特定数据集下某些效果本质上不可检验，从而强调了联合评估预测与解释及设计具备充分信息的数据集的重要性。
When to Retrain after Drift: A Data-Only Test of Post-Drift Data Size Sufficiency
本文提出了 CALIPER，一种仅依赖数据、与检测器和模型无关的测试方法，通过利用动态系统流中的状态依赖性来估算概念漂移后足以进行稳定重训练的数据规模，从而填补了漂移检测与数据充分性适应之间的空白。
Why Channel-Centric Models are not Enough to Predict End-to-End Performance in Private 5G: A Measurement Campaign and Case Study
该研究通过在私有 5G 环境中的实测表明，仅依赖信道级指标（如信号强度）的模型会因高估 MIMO 空间层数而系统性地高估端到端吞吐量，而直接基于实测数据学习的高斯过程模型能显著降低预测误差，证明通信感知规划需采用数据驱动方法或精细校准的链路层模型以准确预测系统性能。
XConv: Low-memory stochastic backpropagation for convolutional layers
XConv 是一种无需修改架构或代码即可无缝集成的卷积层替代方案，它通过存储高度压缩的激活值并利用多通道随机迹估计来近似权重梯度，在显著降低显存占用（减少两倍以上）的同时保持了与精确梯度方法相当的训练性能。
You Didn't Have to Say It like That: Subliminal Learning from Faithful Paraphrases
该论文揭示了语言模型在仅通过语义无关甚至内容相悖的忠实改写数据进行训练时，仍会隐式习得生成模型（教师模型）的特定偏好（如动物喜好），表明基于内容审查的过滤机制无法有效阻断此类“潜意学习”风险。
ZeroSiam: An Efficient Asymmetry for Test-Time Entropy Optimization without Collapse
本文提出了 ZeroSiam，一种基于非对称孪生架构的高效方法，通过非对称散度对齐机制在无需额外开销的情况下有效防止测试时熵最小化过程中的模型坍塌，从而在视觉适应和大语言模型推理任务中实现更稳定且优越的性能。
a-TMFG: Scalable Triangulated Maximally Filtered Graphs via Approximate Nearest Neighbors
该论文针对传统三角最大过滤图（TMFG）在处理大规模数据时因需预计算稠密相关矩阵而面临的内存与运行效率瓶颈，提出了一种结合 k 近邻图与按需估算缺失相关性的近似算法（a-TMFG），从而实现了在百万级观测数据集上高效构建用于机器学习任务的稀疏图结构。
📈 econ — 16 篇论文
Adaptive Robust Optimization for European Electricity System Planning Considering Regional Dunkelflaute Events
该研究通过自适应鲁棒优化框架，揭示了欧洲电力系统在应对区域性“静风”（Dunkelflaute）极端天气事件时，系统成本随灾害范围非线性激增的规律，并指出需通过跨国协调、长时储能及均衡部署可再生能源来构建具有韧性的脱碳电网。
Causal Effects in Matching Mechanisms with Strategically Reported Preferences
本文提出了一种能够抵御策略性偏好误报的识别方法，利用智利大学录取数据推导了学校分配因果效应的精确界限，从而揭示了毕业成功率在偏好与分配结果上的显著异质性。
Characterizations of voting rules based on majority margins
该论文通过引入“偏好平等”等具有明确规范内涵的公理，证明了任何类型的投票规则属于基于多数边距的投票规则当且仅当满足这些公理，从而为这一数学性质赋予了规范性基础。
Existence of Equilibrium Mechanisms in Generalized Principal-Agent Problems with Interacting Teams
该论文针对存在战略溢出效应的多委托人团队激励设计问题，通过引入同时追踪诚实服从路径下的结果分布与单边偏离可达结果分布集的新方法，克服了传统模型中因激励相容机制对应不连续而导致的均衡缺失难题，确立了广义主从问题中均衡机制存在的通用条件。
Feasible Set and the Transformation of Values
该论文通过构建包含固定资本存量的投入产出模型，将复杂劳动还原与价值转型问题重构为物理生产约束下的可行分配空间，证明了只要宏观经济产生实物剩余，维持劳动力生存所需的还原比率即构成有界可行集，从而在逻辑上实现了劳动价值论与名义价格体系的一致性，并基于中国 2023 年 199 部门投入产出数据进行了实证检验。
How bad is time variability for users in mobility services?
本文通过建立期望效用框架，推导了出行时间波动成本与时间成本比值的理论上限，揭示了该比值受时间变异系数及用户风险偏好（风险规避与谨慎性）共同决定的关键规律，为交通服务早期决策提供了数据需求低且具原则性的基准参考。
Intergenerational geometric transfers of income
该论文通过建立包含无限代际收入流的简化模型，在施加一致性、连续性、独立性、可行性及尺度不变性等公理后，推导并确立了作为代际收入转移规则的一类几何分配法则。
On Risk Aversion in Auctions
该论文通过考察风险厌恶程度变化如何影响投标吸引力，统一分析了其在第一价格拍卖（促使出价更高）和第二价格拍卖（促使出价更低）中的均衡比较静态效应。
Persistence-Robust Break Detection in Predictive CoVaR Regressions
本文提出了一种基于自归一化原理的结构断点检验方法，用于检测预测分位数和 CoVaR 回归中的不稳定性，该方法在预测变量平稳或非平稳时均有效，并通过模拟与实证研究验证了其优良性能。
Sampling Logit Equilibrium and Endogenous Payoff Distortion
该论文提出了“采样对数均衡”（SLE）这一用于群体博弈的稳态概念，该概念结合了有限样本的信息摩擦与随机选择机制，并表明在大样本下 SLE 可近似为由采样噪声产生的收益扭曲项所修正的虚拟博弈对数均衡，从而揭示了有限采样如何系统性改变均衡行为并产生均衡选择效应。
Slope Consistency of Quasi-Maximum Likelihood Estimator for Binary Choice Models
本文通过形式化证明，填补了 Ruud (1983) 未完全确立的空白，证实了在满足 Manski (1975, 1985) 所识别的特定条件下，二元选择模型的准极大似然估计量（QMLE）具有斜率一致性，从而表明逻辑回归在适当条件下能一致地估计斜率系数。
Sorting along Business Cycles
该论文构建了一个包含异质性企业与工人的解析模型，通过一对多匹配机制揭示市场效率冲击如何驱动商业周期，并解释了工资与生产率分布的周期性特征。
Sustainable Exploitation Equilibria for Dynamic Games with Irreversible Failure
该论文针对存在不可逆崩溃风险的动态博弈，提出了“可持续剥削均衡”（SEE）这一精炼概念，通过剔除导致崩溃的序列非理性路径，在生存保持的马尔可夫均衡中筛选出既满足可再谈判稳定性又能最大化剥削者收益的均衡解。
The Data-Dollars Tradeoff: Privacy Harms vs. Economic Risk in Personalized AI Adoption
该研究通过实验发现，相较于明确的风险概率，用户对数据泄露的“模糊性”担忧（即不知确切泄露概率）才是导致其回避个性化 AI 服务的关键因素，且这种回避行为在敏感与匿名数据场景下均显著存在。
Trade Dynamics with Heterogeneous Fluctuations
本文通过构建两个章节的理论模型并结合中国省级数据实证，深入探讨了异质性波动下的贸易动态，揭示了货币政策与创新驱动对出口竞争力的差异化影响，以及劳动市场波动在不同政策情境下对进出口贸易的非对称效应。
Unintended Consequences: Updating Causal Models
该论文基于结构方程框架，研究了代理人在面对新颖数据时如何更新其因果信念，并分析了这些信念如何影响决策，进而提出了一个当代理人基于当前信念采取最优行动所获得的反馈能够被该信念合理化的“稳态”概念。
⚡ eess — 87 篇论文
Lorentzian Polynomials, Semipositive Cones, and Cone-Stable EVI Systems
本文通过将洛伦兹多项式与完全对数凹多项式理论推广至任意凸锥 ，构建了 -洛伦兹形式及其相关锥的几何与代数性质，揭示了其与锥限制 Rayleigh 不等式、负相关性解释以及锥约束演化变分不等式系统 Lyapunov 稳定性之间的深刻联系。
-Occ: Resilient 3D Semantic Occupancy Prediction for Autonomous Driving with Incomplete Camera Inputs
本文提出了-Occ 框架，通过多视角掩码重建模块和特征记忆模块，有效解决了多相机输入不完整场景下的 3D 语义占据预测问题，显著提升了自动驾驶系统在相机缺失情况下的几何结构与语义一致性。
A Fast Solver for Interpolating Stochastic Differential Equation Diffusion Models for Speech Restoration
该论文通过建立包含 SGMSE+ 的插值随机微分方程（iSDE）形式化框架，并提出了一种新型求解器，使得语音恢复任务中的扩散模型仅需约 10 次神经网络评估即可实现快速采样。
A Hybrid Model-Assisted Approach for Path Loss Prediction in Suburban Scenarios
该论文提出了一种针对郊区复杂环境的混合路径损耗预测模型，通过在经典近距自由空间模型基础上引入环境自适应补偿项并优化环境图像表征方案，在平潭岛实测数据中将测试均方根误差降低至 4.04 dB，显著优于传统模型。
A Policy-Aware Cross-Layer Auditing Service for Tiering and Throttling in Starlink
该论文提出了一种基于策略感知的跨层审计方法，通过将终端遥测数据与门户状态对齐，成功识别并区分了 Starlink 服务中的优先级、配额后限速及常驻运行等不同策略模式。
A Semi-spontaneous Dutch Speech Dataset for Speech Enhancement and Speech Recognition
本文介绍了名为 DRES 的 1.5 小时荷兰语半自发语音数据集，该数据集在嘈杂的公共室内环境中录制，旨在评估自动语音识别和语音增强模型在真实场景下的性能，研究发现尽管部分模型表现良好，但现代单通道语音增强技术并未显著提升识别效果。
A Survey on Cloud-Based 6G Deployments: Current Solutions, Future Directions and Open Challenges
本文提出了一种涵盖部署架构、资源管理、多租户隔离及经济模型四个维度的分类法，系统综述了基于云的 6G 部署现状，深入分析了安全、扩展性、性能等关键挑战，评估了主流云厂商的部署策略，并展望了 AI 编排与无服务器网络等未来趋势及待解决的开放性问题。
Achievable DoF Bounds for Cache-Aided Asymmetric MIMO Communications
本文针对具有缓存比的缓存辅助非对称 MIMO 通信系统，提出了最小天线数（min-G）、分组（Grouping）和虚拟天线（Phantom）三种内容感知策略，通过联合优化用户数与并行流数，显著提升了系统的可达自由度（DoF）。
Acoustic and Semantic Modeling of Emotion in Spoken Language
该论文提出了一种联合建模语音中声学特征与语义信息的框架，通过情感感知表示学习、对话场景下的情感识别以及基于文本无关的非平行语音到语音情感风格迁移，显著提升了情感理解与合成的能力。
Active Learning-Based Input Design for Angle-Only Initial Relative Orbit Determination
该论文提出了一种基于主动学习的混合估计与控制策略，通过优化初始控制输入序列以增强纯角度初始相对轨道确定（IROD）的可观测性，进而实现从批处理估计到扩展卡尔曼滤波及模型预测控制的无缝衔接，从而可靠地完成自主交会对接任务。
Amplitude Dependent Bode Diagrams via Scaled Relative Graphs
本文提出了一种基于缩放相对图（SRG）和索伯列夫理论的方法，通过限制输入频率和能量范围来计算非线性 Lur'e 系统的增益界，从而构建出一种将增益表示为频率和能量函数的三维非线性 Bode 图，该方法在特定输入集上比传统全空间分析更具优势，且能退化为线性 Bode 图或增益。
Benchmarking Dataset for Presence-Only Passive Reconnaissance in Wireless Smart-Grid Communications
本文提出了一种受 IEEE 标准启发的基准数据集生成器，旨在通过构建包含分层网络拓扑和物理层信道特征的仿真环境，解决智能电网中仅接收式被动侦察评估缺乏真实传播观测数据的问题，从而支持基于图时序和联邦学习的标准化检测研究。
Benchmarking Humans and Machines on Complex Multilingual Speech Understanding Tasks
该研究提出了一种多语言混合语音问答范式，发现人类在母语中凭借选择性注意能更有效地处理复杂声景，而语音大语言模型虽在单 speaker 条件下表现优异，但在多 speaker 场景下的选择性注意力机制上仍与人类存在显著差异。
Beyond Amplitude: Channel State Information Phase-Aware Deep Fusion for Robotic Activity Recognition
本文提出了 GF-BiLSTM 双流门控融合网络，通过系统性地利用 Wi-Fi 信道状态信息（CSI）的相位与幅度信息，显著提升了机器人活动识别的准确率及跨速度鲁棒性，并首次确立了相位信息在该领域的关键作用。
Can You Hear, Localize, and Segment Continually? An Exemplar-Free Continual Learning Benchmark for Audio-Visual Segmentation
该论文针对真实世界中音视频分布动态演变的挑战，首次提出了一个无样本的音视频分割持续学习基准，并设计了结合音频引导预融合条件与低秩锚定技术的 ATLAS 基线模型，以在避免灾难性遗忘的同时实现持续感知。
Computationally Efficient Neural Receivers via Axial Self-Attention
本文提出了一种基于轴自注意力机制的神经接收机，通过将注意力操作分解为时间和频谱维度，在显著降低计算复杂度的同时实现了优于现有全局自注意力及卷积基线的块误码率性能。
Constrained finite-time stabilization by model predictive control: an infinite control horizon framework
本文提出了一种基于无限控制时域的模型预测控制框架，通过用无限时域阶段成本之和替代传统终端代价，在无需终端等式约束或切换策略的情况下，实现了对受约束线性和反馈线性化非线性系统的有限时间稳定化，同时显著扩大了初始可行域并保证了计算可行性。
CycleULM: A unified label-free deep learning framework for ultrasound localisation microscopy
本文提出了 CycleULM，这是首个用于超声定位显微镜的无标签统一深度学习框架，它通过物理模拟的域翻译技术克服了数据稀缺和仿真到现实的差距，在无需配对真值数据的情况下显著提升了血管成像的对比度、分辨率及微泡定位精度，并实现了实时处理速度。
DFPF-Net: Dynamically Focused Progressive Fusion Network for Remote Sensing Change Detection
本文提出了一种名为 DFPF-Net 的动态聚焦渐进融合网络，该网络通过结合金字塔视觉 Transformer 与残差渐进增强融合模块及动态变化聚焦模块，有效克服了遥感图像变化检测中由全局尺度差异和局部光照阴影引起的伪变化与噪声干扰问题，并在多个数据集上取得了优于主流方法的性能。
Dampening parameter distributional shifts under robust control and gain scheduling
本文提出了一种通过凸半定规划来抑制参数分布偏移的鲁棒控制方法，旨在解决非线性系统在增益调度等场景下因状态 - 输入空间变化导致模型参数分布发生漂移的问题，确保控制器对未来数据的分布具有鲁棒性。
Distributed Model Predictive Control for Dynamic Cooperation of Multi-Agent Systems
本文提出了一种分布式模型预测控制框架，用于在个体及耦合约束下协调异构非线性多智能体系统，通过优化人工参考轨迹使协作任务目标在智能体交互中涌现，并证明了该方法的递归可行性、渐近稳定性及瞬态性能。
Distributed Multichannel Wiener Filtering for Wireless Acoustic Sensor Networks
本文提出了一种适用于全连接无线声学传感器网络的分布式多通道维纳滤波（dMWF）算法，该算法无需迭代即可在节点观测源不同的情况下实现与集中式系统最优性能匹配的语音估计，并显著优于现有的迭代式 DANSE 算法。
Distributionally robust two-stage model predictive control: adaptive constraint tightening with stability guarantee
本文提出了一种具有稳定性保证的分布鲁棒两阶段模型预测控制（TSDR-MPC）新方案，通过引入基于 Wasserstein 模糊集的自适应约束收紧机制和仅作用于标称系统的终端约束，有效解决了未知时变扰动下的约束满足与闭环稳定性问题。
Dynamic Average Consensus with Privacy Guarantees and Its Application to Battery Energy Storage Systems
该论文提出了一种通过初始化阶段交换随机频率正弦信号生成掩蔽信号，从而在确保收敛性的同时防止外部窃听者推断参考信号及其导数的隐私保护动态平均共识算法，并验证了其在电池储能系统荷电状态平衡中的实际应用效果。
Dynamic Stability Assessment of Grid-Connected Data Centers Powered by Small Modular Reactors
本文提出了一种将小型模块化反应堆与电池储能系统集成的动态建模方法，用于为电网连接的数据中心供电，并通过在 IEEE 118 节点系统上的仿真验证了该方案在应对故障时显著增强电压和频率稳定性的能力。
Efficient, Adaptive Near-Field Beam Training based on Linear Bandit
该论文提出了一种基于线性 Bandit 和汤普森采样的近场波束训练框架，通过引入 DFT 域高斯先验及三种搜索策略，在多径信道下实现了高达 90% 的导频开销降低和超过 2dB 的波束赋形增益。
Einstein from Noise: Statistical Analysis
该论文对“爱因斯坦来自噪声”现象进行了全面的统计分析，证明了在纯噪声数据中通过模板对齐平均得到的估计量，其傅里叶相位会收敛至模板信号的相位，从而在数学上解释了为何纯噪声会呈现出与模板相似的结构特征，并揭示了该现象在高维情形下的收敛速率规律。
Embedded Model Predictive Control for EMS-type Maglev Vehicles
本文研究了模型预测控制在高速 EMS 磁悬浮车辆中的应用，通过参数化设计与嵌入式硬件实现，验证了该算法在处理器在环测试中能够鲁棒地稳定高度非线性系统并满足高时速下的乘坐舒适性要求。
Emergency Locator Transmitters in the Era of More Electric Aircraft: A Comprehensive Review of Energy, Integration and Safety Challenges
本文综述了“多电飞机”（MEA）范式下应急定位发射机（ELT）在能源管理、系统集成及电磁兼容等方面面临的关键挑战，并探讨了其在新一代搜救服务中的技术演进、认证路径及未来研究方向。
Emotion-Aware Prefix: Towards Explicit Emotion Control in Voice Conversion Models
该论文提出了一种名为“情感感知前缀”的新方法，通过在两阶段语音转换骨干网络中联合控制序列调制与声学实现，将情感转换准确率从 42.40% 显著提升至 85.50%，同时有效保持了说话人身份、语言完整性和语音质量。
End-to-End Direction-Aware Keyword Spotting with Spatial Priors in Noisy Environments
该论文提出了一种利用空间编码器和方向先验嵌入的端到端多通道关键词检测框架，通过联合优化空间线索与语音特征，显著提升了复杂噪声环境下的检测鲁棒性。
Entropy-and-Channel-Aware Adaptive-Rate Semantic Communication with MLLM-Aided Feature Compensation
该论文提出了一种面向 MIMO 瑞利衰落信道的熵与信道感知自适应语义通信框架，通过联合利用信道状态信息、信噪比及特征熵进行细粒度特征选择，并借助微调后的多模态大语言模型（InternViT）补偿丢弃的特征，从而在不同信道条件下实现通信资源的高效自适应分配与任务性能优化。
Evaluating pretrained speech embedding systems for dysarthria detection across heterogenous datasets
该论文通过跨验证和零假设检验，评估了 17 种预训练语音嵌入系统在 6 个异构数据集上检测构音障碍的表现，揭示了数据集选择对基准测试结果的显著影响以及跨数据集泛化能力的不足，从而对基于同数据集训练测试的临床系统有效性提出了质疑。
Existence and Design of Functional Observers for Time-Delay Systems with Delayed Output Measurements
本文针对状态延迟与输出测量延迟不一致的线性时滞系统，提出了三种不同阶数的函数观测器结构，建立了代数存在条件与构造性综合方法，并引入广义函数概念以增强设计灵活性，从而实现了对特定状态函数的有效估计。
Exploiting Completeness Perception with Diffusion Transformer for Unified 3D MRI Synthesis
本文提出了名为 CoPeDiT 的通用潜在扩散模型，通过引入具备完整性感知能力的自编码器（CoPeVAE）和专用的 3D 扩散 Transformer 架构（MDiT3D），无需依赖外部手动指示即可自主推断缺失状态，从而实现了在多种缺失模式下具有高保真度和语义一致性的统一 3D MRI 合成。
Fairness in Robust Unit Commitment Problem Considering Suppression of Renewable Energy
本文提出了一种考虑公平性的可再生能源鲁棒优化模型（RE-RPfair），旨在通过引入基尼系数衡量并实现光伏抑制量在不同光伏源之间的公平分配，从而解决传统单位承诺问题中可再生能源的不确定性挑战。
Fast-Converging Distributed Signal Estimation in Topology-Unconstrained Wireless Acoustic Sensor Networks
本文提出了一种名为 TI-DANSE+ 的改进算法，通过利用邻居节点的局部部分和及树剪枝策略，解决了原有拓扑无关分布式信号估计算法收敛慢的问题，使其在保持拓扑鲁棒性的同时实现了更快的收敛速度并节省了通信带宽。
Field Free Novel Architecture for Spintronic Flash Analog to Digital Converter
该论文提出了一种基于垂直自旋轨道力矩磁隧道结（SOT MTJ）的新型无场自旋闪存模数转换器架构，通过利用电压控制磁各向异性（VCMA）和自旋转移力矩（STT）机制，并采用转换组与备用组互换工作的创新设计消除了复位步骤，从而实现了在 476 微瓦功耗下 304.1 MHz 转换速率的 3 位高速低功耗 ADC。
Finetuning a Text-to-Audio Model for Room Impulse Response Generation
本文提出了一种通过微调预训练文本到音频模型来生成房间脉冲响应（RIR）的新方法，利用视觉语言模型构建文本-RIR 配对数据并引入上下文学习策略，有效解决了数据稀缺问题，生成的 RIR 在主观听感测试和下游自动语音识别任务中均表现出良好的真实性与实用性。
Formation-Aware Adaptive Conformalized Perception for Safe Leader-Follower Multi-Robot Systems
该论文提出了一种基于风险感知 Mondrian 共形预测的分布式形成感知自适应方法，通过生成随形成状态变化的不确定性分位数并将其集成到安全控制中，有效解决了异构感知误差与视野约束耦合下的多机器人编队安全跟踪问题。
From Demonstrations to Safe Deployment: Path-Consistent Safety Filtering for Diffusion Policies
该论文提出了一种名为 PACS 的路径一致性安全过滤方法，通过基于集合可达性分析对扩散策略生成的轨迹进行一致性制动，在动态环境中为机器人提供形式化安全保证的同时，有效避免了传统安全机制因偏离训练分布而导致的任务性能下降。
Hardware test and validation of the angular droop control: Analysis and experiments
本文通过硬件实验验证了角下垂控制在直流/交流构网型变流器中的应用，解决了离散化与时钟漂移等实现难题，并证明了其在黑启动、功率分配及频率同步等方面的有效性。
Head, posture, and full-body gestures in unscripted dyadic conversations in noise
该研究通过虚拟环境实验发现，在嘈杂的双人对话中，说话者会通过增加手势复杂度和躯干运动、提高音量来适应噪声，而听者则通过增强头部和躯干动作来优化信噪比，且中等噪声水平会轻微降低手语同步性。
Human-CLAP: Human-perception-based contrastive language-audio pretraining
该论文指出传统 CLAP 评分与人类主观评价相关性较低，并提出了一种基于人类感知的主观评分训练的 Human-CLAP 模型，使其与主观评价的斯皮尔曼等级相关系数提升了 0.25 以上。
IMAS: Joint Agent Selection and Information-Theoretic Coordinated Perception In Dec-POMDPs
本文提出了一种名为 IMAS的算法，通过在去中心化部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）框架下联合优化感知代理选择与基于互信息的主动感知策略，利用目标函数的次模性在无限策略空间中实现了具有性能保证的协同感知解决方案。
Image Compression Using Novel View Synthesis Priors
该论文提出了一种利用先验任务信息和训练好的新视图合成模型，通过梯度下降优化潜在表示来生成可压缩差异的基于模型的图像压缩技术，旨在解决水下遥控机器人实时视觉反馈的带宽受限问题，并在人工海洋盆地数据集上验证了其优于现有方法的压缩率、图像质量及对场景中新物体的鲁棒性。
Initial Parameter Estimation for Non-Linear Optimization -- Trigonometric Function
该论文提出了一种基于 NI 的可解释初始参数估计策略，旨在解决非均匀采样三角函数模型在强噪声、周期覆盖不足等复杂场景下的非线性优化问题，并证明其能以比 Lomb-Scargle 周期图法更低的计算成本，在低至 1.4 dB 的信噪比下实现高精度的频率估计。
Learning-Augmented Primal-Dual Control Design for Secondary Frequency Regulation
本文提出了一种学习增强的原对偶控制框架，通过利用神经网络优化控制变量，在严格保证电力系统次级频率调节渐近稳定性与稳态最优性的同时，显著改善了频率最低点、控制能耗等瞬态性能指标。
LiM-YOLO: Less is More with Pyramid Level Shift and Normalized Auxiliary Branch for Ship Detection in Optical Remote Sensing Imagery
该论文针对卫星遥感图像中船舶检测面临的尺度差异大和长宽比高等挑战，提出了一种名为 LiM-YOLO 的轻量化检测器，通过统计船舶尺度分布将检测头从传统的 P3-P5 层级调整为 P2-P4 层级以满足奈奎斯特采样条件，并引入组归一化线性投影模块以解决小批量训练下的梯度不稳定问题，从而在显著减少参数量的同时实现了优于现有方法的检测精度。
Lightweight 3D LiDAR-Based UAV Tracking: An Adaptive Extended Kalman Filtering Approach
本文提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的轻量级 3D LiDAR 无人机跟踪系统，通过动态调整噪声协方差矩阵和引入恢复机制，有效解决了稀疏点云数据下的跟踪难题，在 GPS 拒止环境中实现了高精度且鲁棒的相对定位。
Location-Agnostic Channel Knowledge Map Construction for Dynamic Scenes
本文提出了一种名为 LAD-CKM 的新框架，通过结合动态射频辐射场渲染、专用的辐射体表示网络（RARE-Net）及自适应形变模块，利用瞬时上下行信道状态信息在无需精确位置数据的情况下构建动态场景下的信道知识地图，从而显著提升了 6G 系统中的有效数据速率。
Low-Rank Cyclostationarity Predictive Routing Is Almost as Good as Real-Time Data-based Routing
该论文提出了一种基于交通矩阵低秩分解的时空预测器，利用首尔路网的大规模实测数据证明，其路由决策产生的平均额外行驶时间不足 1.5 分钟，且尾部表现与近实时数据驱动的路由方案相当，从而为依赖离线估计的交通规划任务提供了高效替代方案。
M2Diff: Multi-Modality Multi-Task Enhanced Diffusion Model for MRI-Guided Low-Dose PET Enhancement
本文提出了一种名为 M2Diff 的多模态多任务增强扩散模型，通过分别处理 MRI 和低剂量 PET 扫描以提取模态特定特征并进行分层融合，从而在健康及阿尔茨海默病脑数据集上实现了高质量的标准化剂量 PET 图像重建。
MetaSpectra+: A Compact Broadband Metasurface Camera for Snapshot Hyperspectral+ Imaging
本文提出了一种名为 MetaSpectra+ 的紧凑型多功能相机，它利用新型超表面 - 折射组件，能够在单次快照中实现全可见光波段（250 nm）的高光谱成像，并同时获取高动态范围（HDR）图像或正交偏振信息，且在总光程和重建精度上均优于现有快照式高光谱成像系统。
Mobile Base Station Optimal Tour in Wide Area IoT Sensor Networks
本文针对广域物联网传感器网络中无人机移动基站能耗受限的问题，提出了最小成本非重复访问的“移动基站最优路径（MOT）”问题，将其建模为 NP 完全问题，并设计了一种兼顾旅行成本与覆盖增益的多项式时间贪心启发式算法，仿真表明该算法在路径长度与执行时间的综合性能上比现有方法提升了 39.15%。
Modeling strategies for speech enhancement in the latent space of a neural audio codec
该论文研究了在神经音频编解码器潜在空间中进行语音增强时，连续向量与离散令牌作为训练目标的性能差异，发现预测连续潜在表示优于离散令牌，非自回归模型在效率与可懂度上更具实用性，而结合编码器微调虽能显著提升增强指标，却会牺牲编解码器的重建质量。
Multiplexing Neural Audio Watermarks
该论文提出了一种结合多种水印技术的多路复用范式，包括无训练的感知自适应时频多路复用（PA-TFM）和基于模型学习的 MaskNet 框架，旨在通过利用技术互补性显著提升音频水印在神经重建及对抗攻击等复杂场景下的鲁棒性。
NanoBench: A Multi-Task Benchmark Dataset for Nano-Quadrotor System Identification, Control, and State Estimation
本文介绍了 NanoBench，这是一个基于 Crazyflie 2.1 微型四旋翼飞行器采集的开源多任务基准数据集，通过提供包含执行器指令、控制器内部状态及估计器输出的高精度同步数据，填补了现有基准在纳米级飞行器系统辨识、控制与状态估计研究中的空白。
Neural Network Tuning of FSMPC for Drives
该论文提出了一种用于五相感应电机有限状态模型预测控制（FSMPC）的神经网络调谐器，通过实验阶跃测试数据训练以优化转速环和定子电流环的控制器参数。
Noise-Conditioned Mixture-of-Experts Framework for Robust Speaker Verification
该论文提出了一种噪声条件混合专家框架，通过噪声感知专家路由、通用模型专家专业化策略及信噪比衰减课程学习协议，将特征空间分解为专用子空间，从而在复杂噪声环境下显著提升了说话人验证的鲁棒性与泛化能力。
On finite-horizon approximation of a feedback Nash equilibrium in LQ games
本文提出了一种通过求解有限时域博弈来近似无限时域线性二次动态博弈反馈纳什均衡的方法，在建立均衡存在唯一性条件及高效算法的同时，证明了该策略的总成本收敛性并给出了误差上界。
Optimization-Based Formation Flight on Libration Point Orbits
本文提出了一种基于模型预测控制的框架，通过序列凸规划求解多航天器最优控制问题，在考虑有限机动机会和路径约束的前提下，实现了拉格朗日点轨道（如近直线晕轨道）上航天器编队飞行的精确保持与燃料高效消耗。
PanoAffordanceNet: Towards Holistic Affordance Grounding in 360{\deg} Indoor Environments
本文提出了首个面向 360°全景环境的整体 affordance 定位任务，通过构建 360-AGD 数据集及提出包含畸变感知谱调制器和全向球面致密化头的 PanoAffordanceNet 框架，有效解决了全景图像中的几何畸变与语义分散问题，显著提升了具身智能的场景级感知能力。
Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots
本文提出了一种将间接自适应律与模型预测控制相结合的分层规划控制框架，使四足机器人能够在未知静态及动态负载、地形扰动等不确定性条件下实现鲁棒的负载运输。
Randomized Distributed Function Computation (RDFC): Ultra-Efficient Semantic Communication Applications to Privacy
该论文提出了随机化分布式函数计算（RDFC）框架，将其作为一种语义通信范式，证明了在无需共享随机性的情况下即可实现本地差分隐私，并揭示了共享随机性可显著降低通信速率，使其成为隐私感知分布式系统的高效策略。
Randomized Space-Time Stacked Intelligent Metasurfaces for Massive Multiuser Downlink Connectivity
本文提出了一种集成随机时空编码层的新型堆叠智能超表面（SIM）架构，通过引入人工时间变化实现多用户分集增益，并结合部分信道状态信息波束成形方案，在显著降低反馈开销的同时实现了大规模下行链路的可扩展连接。
Reactive Slip Control in Multifingered Grasping: Hybrid Tactile Sensing and Internal-Force Optimization
本文提出了一种结合混合触觉感知（压电与压阻传感器）与内部力优化的混合学习及模型驱动方法，通过实时检测滑移并在线调整零空间内力，实现了多指机器人夹持在 35-40 毫秒延迟内的快速闭环防滑稳定控制。
Relative Localization System Design for SnailBot: A Modular Self-reconfigurable Robot
本文介绍了一种针对模块化自重构机器人 SnailBot 的相对定位系统设计，该系统通过融合 ArUco 标记识别、光流分析与 IMU 数据处理，实现了动态场景下鲁棒且准确的实时相对定位。
Remote Tracking with State-Dependent Sensing in Pull-Based Systems: A POMDP Framework
本文针对具有状态依赖感知精度的多传感器远程实时跟踪问题，将其建模为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），并提出了基于截断近似的相对值迭代算法（RVIA）与基于增量剪枝的折扣化求解方法，数值结果表明这两种策略在降低目标感知失真与传输成本方面均优于低复杂度基线方案。
Rethinking Discrete Speech Representation Tokens for Accent Generation
本文首次系统研究了离散语音表示（DSRTs）中的口音信息编码，提出了一套包含口音 ABX 测试和跨口音语音转换的评估框架，并发现层的选择对保留口音信息影响最大，而 ASR 监督会显著削弱口音信息，且简单的码本缩减无法有效解耦口音与音素及说话人信息。
Robust Wildfire Forecasting under Partial Observability: From Reconstruction to Prediction
该论文提出了一种两阶段概率框架，通过先利用多种深度学习模型（如 MaskCVAE 和 MaskUNet）从受云烟遮挡的卫星数据中重建火情分布，再进行时空预测，从而有效弥合了训练与部署间的域差距，在严重信息缺失下显著提升了野火蔓延预测的鲁棒性与准确性。
SEP-NMPC: Safety Enhanced Passivity-Based Nonlinear Model Predictive Control for a UAV Slung Payload System
本文提出了一种安全增强型无源非线性模型预测控制（SEP-NMPC）框架，通过将严格无源性不等式与高阶控制障碍函数（HOCBFs）相结合，为在复杂环境中运输吊挂负载的四旋翼无人机提供了兼具渐近稳定性与碰撞避免能力的实时控制方案。
Safe or Slow? The Illusion of Thermal Stability Under Reduced-Velocity Nail Intrusion
该研究通过六组受控实验发现，降低大尺寸汽车锂离子电池软包电池的钉子刺入速度可避免热失控，转而引发自放电，表明刺入速度是触发热失控的关键因素，为电池安全系统开发和测试协议优化提供了重要依据。
Safety-Critical Control with Guaranteed Lipschitz Continuity via Filtered Control Barrier Functions
本文提出了一种结合输入正则化滤波器的滤波控制障碍函数（FCBF）框架，通过统一二次规划将高阶控制障碍函数（HOCBF）与滤波器相结合，在确保系统安全性的同时，为控制输入提供了严格的利普希茨连续性保证，从而有效避免了控制信号的突变并满足执行器限制。
Site-Specific Finetuning of Neural Receivers with Real-World 5G NR Measurements
该论文利用苏黎世联邦理工学院采集的真实世界 5G NR 空口测量数据，实证了针对特定部署场景微调神经接收机不仅能显著提升误码率性能，且该增益在不同硬件和场景下均具有良好的泛化能力。
Speech-Omni-Lite: Portable Speech Interfaces for Vision-Language Models
本文提出了 Speech-Omni-Lite，一种通过冻结预训练视觉语言骨干网络并仅训练轻量级插件模块，利用低成本构建的数据策略，在无需大规模多模态数据的情况下实现高效语音理解与生成且保持原有视觉语言性能的框架。
StuPASE: Towards Low-Hallucination Studio-Quality Generative Speech Enhancement
本文提出了基于 PASE 的 StuPASE 模型，通过采用干声目标微调及用流匹配模块替代生成对抗网络，在保持低幻觉特性的同时实现了强噪声和混响条件下的录音室级语音增强质量。
System-wide Dynamic Performance Metric for IBR-based Power Networks
本文提出了一种用于评估基于逆变器资源（IBR）电网动态性能的系统级统一指标，该指标通过加权各节点电压相量变化并分解为设备驱动与网络驱动分量，有效解决了 IBR 控制导致的频率与电压动态耦合问题。
Textless and Non-Parallel Speech-to-Speech Emotion Style Transfer
本文提出了一种名为 S2S-ZEST 的无文本、非平行语音到语音零样本情感风格迁移框架，该框架通过分析 - 合成流水线提取语义、说话人和情感表征，在保留源语音内容与说话人身份的同时，成功将参考语音的情感风格迁移至目标语音，并在情感迁移效果及情感识别数据增强应用上优于现有方法。
Tiled Beamspace MVDR for 1024-element Wideband Radar
本文提出了一种面向 1024 元宽带雷达的瓦片化波束空间 MVDR 架构，通过子阵级波束空间降维与跨瓦片协同训练，在保持计算可行的同时，显著提升了抑制强地面干扰并探测空中目标的能力。
Trade-Offs in FMCW Radar-Based Respiration and Heart Rate Variability
该研究评估了一种低成本 FMCW MIMO 雷达在非接触式生命体征监测中的性能，揭示了其在约 70 厘米距离和 96 个以上 chirp 数下能实现呼吸率和心率的准确估算，但在捕捉瞬时波动（如心率变异性）方面存在精度受限的根本性权衡。
Trade-offs Between Capacity and Robustness in Neural Audio Codecs for Adversarially Robust Speech Recognition
该论文研究了神经音频编解码器中残差矢量量化深度对对抗鲁棒性的影响，发现存在容量与鲁棒性之间的非单调权衡，其中中等量化深度能在保留语音内容的同时有效抑制对抗扰动，从而在对抗性攻击下实现最低的转录错误率。
Two-Stage Hybrid Transceiver Design Relying on Low-Resolution ADCs in Partially Connected MU Terahertz (THz) MIMO Systems
本文针对低分辨率模数转换器下的部分连接多用户太赫兹大规模 MIMO 系统，提出了一种结合吸收、反射及自由空间损耗信道建模与少量真时延线消除波束分裂效应的两阶段混合收发机设计方案，实现了约 13% 的频谱效率提升。
Universal Speech Content Factorization
本文提出了一种名为通用语音内容分解（USCF）的简单可逆线性方法，该方法通过最小二乘优化学习通用语音到内容的映射，仅需少量目标语音即可在零样本条件下实现说话人音色抑制与语音内容保留，从而在语音转换和文本到语音合成任务中展现出优异的性能。
Vector-field guided constraint-following control for path following of uncertain mechanical systems
该论文提出了一种面向不确定机械系统的矢量场引导约束跟随控制方法，能够在动力学层面处理全驱动与欠驱动系统、具有未知界值的异构时变不确定性以及可能自相交的几何路径，从而有效解决路径跟踪问题。
Verifying Nonlinear Neural Feedback Systems using Polyhedral Enclosures
该论文提出了一种针对非线性神经反馈系统的前向可达性分析新算法，通过利用系统非线性转换函数结构计算紧密的多面体包络并将其编码为混合整数线性规划（MILP），实现了比现有最先进方法快一个数量级的安全验证效果。
WhisperVC: Decoupled Cross-Domain Alignment and Speech Generation for Low-Resource Whisper-to-Normal Conversion
本文提出了 WhisperVC，一种针对低资源场景的三阶段框架，通过解耦跨域对齐与语音生成，利用 Conformer-VAE 提取域不变语义表征并结合仅基于正常语音训练的生成模型，实现了高质量的耳语转正常语音转换。
⚛️ gr-qc — 26 篇论文
An asymptotic proof of the classical log soft graviton theorem
该论文在 Compère、Gralla 和 Wei 提出的渐近框架下，仅利用爱因斯坦方程及不同无穷远区域的匹配性质，给出了一个完全时间反演协变的经典对数软引力子定理的推导，并揭示了未来与过去硬分量之间不对称性的起源在于空间无穷远处引力场的长期不连续性。
Black Holes Surrounded by Perfect Fluid Dark Matter in Eddington-inspired Born-Infeld Gravity
本文在 Eddington-inspired Born-Infeld 引力框架下，精确推导了被完美流体暗物质包围的黑洞解，并分析了模型参数对事件视界、黑洞尺寸及稳定圆轨道的影响。
Does Quantum Cosmology Predict the Age of the Universe?
该论文指出，由于量子引力中的时间问题导致时间变量在量子宇宙学模型中消失，使得“宇宙年龄”这一经典模型中的关键物理预测无法被保留，从而质疑了当前量子宇宙学方法的正确性。
Dynamics of quadratic f(R) cosmology with a perfect fluid: Jordan and Einstein frames
本文通过引入全局正则的三维动力系统表述，在乔丹和爱因斯坦两个参考系下对含完美流体的纯二次引力宇宙学模型进行了全局动力学分析，并借助渐近展开识别了两者之间全局共形映射的解。
Effect of gravitational lensing around black hole in dark matter halo in the presence of plasma
本文研究了暗物质晕中史瓦西黑洞的时空结构、粒子动力学及弱引力透镜效应，分析了暗物质参数对最内稳定圆轨道和光子球半径的影响，并结合等离子体环境下的黑洞阴影与事件视界望远镜观测数据对黑洞参数进行了约束。
Extreme mass ratio head-on collisions of black holes in Einstein-scalar-Gauss-Bonnet theory
该研究利用光线追踪技术，在爱因斯坦 - 标量 - 高斯 - 博内引力理论下分析了非旋转“毛”黑洞的正面碰撞，发现不同耦合函数会导致合并持续时间相对于广义相对论出现延长或缩短的非单调变化，且合并时长与面积增量普遍遵循小黑洞光子环的演化行为。
Geometric Approach to Light Rings in Axially Symmetric Spacetimes
该论文将此前针对球对称时空提出的光环几何方法推广至轴对称时空，利用 Randers-Finsler 光学几何中的测地曲率和旗曲率分别精确确定赤道面光环的位置及其稳定性，并严格证明了该方法与基于光子有效势的传统方法完全等价。
Globally stable, ghost-free hyperbolic square-root deformation of the Starobinsky model
该论文提出了一种基于双曲平方根形式的精确解析变形，成功消除了史塔罗宾斯基模型中的强耦合奇点，构建了一个在全曲率范围内无鬼、无快子且全局稳定的宇宙学模型，其预测的标量谱指数和张量标量比与当前观测数据高度吻合。
Gravitational waveforms and accretion characteristics in a quantum-corrected black hole without Cauchy horizons
本文研究了无柯西视界量子修正黑洞的周期性轨道、引力波及吸积盘辐射特性，发现量子参数会导致最内稳定圆轨道外移、引力波信号产生累积相位偏移，并抑制吸积盘的辐射能通量与效率，从而为利用多观测手段区分量子修正几何与经典黑洞提供了潜在的唯象学依据。
Images of the Thin Accretion Disk Around Kerr Black Holes coupled to time periodic scalar fields
该研究通过结合测地线分析与光线追踪，揭示了带有同步标量毛的克尔黑洞周围薄吸积盘的轨道结构与观测特征，表明归一化标量荷会显著改变吸积盘的形态与光度，特别是在逆时针旋转盘中产生独特的内辐射环与红移特征，从而为利用未来事件视界尺度的黑洞成像观测来检验张量 - 多标量引力理论提供了有力的诊断工具。
Inspirals into bosonic dark matter stars and chirp mimickers
该研究利用全相对论微扰方法探讨了恒星质量致密天体绕超大质量玻色暗星（玻色星）的极端质量比旋进过程，发现动力学摩擦导致的标量物质耗散可产生与黑洞双星极为相似的引力波“啁啾”信号，使非超致密玻色星成为引力波啁啾模仿者，且未来空间引力波探测器（如 LISA）有望通过标量耗散引起的可测相位偏移将其与真实黑洞旋进区分开来。
Interaction of the gravitational Hawking radiation and a static point mass
该论文推导了 Schwarzschild 黑洞外由弦支撑的静态点质量与霍金辐射引力子相互作用的闭合解析响应率，发现黑洞视界尺寸充当了自然的红外截断从而消除了 Rindler 时空中的红外发散，并证明了在 Unruh 态与 Hartle-Hawking 态下该响应率相同，这一结果与标量场源不同但与电磁场电荷情形一致。
Low-frequency gravitational waves coupled with electromagnetic waves in material media
该论文研究了低频引力波与介质中电磁波的耦合效应，发现在稀薄气体和冷磁化等离子体等特定条件下，这种耦合产生的引力波振幅可达到与外部天体源横向引力波相当的量级，并进一步探讨了其中纵向引力波的特性。
Massive particle surfaces and black hole shadows from intrinsic curvature
本文通过将时空度规投影至其 Killing 矢量方向构建二维黎曼度规，克服了稳态时空中 Jacobi 度规为 Randers-Finsler 型的困难，利用高斯曲率和测地曲率等内禀几何量给出了质量粒子面存在的判据，并成功将其应用于克尔、克尔-(A)dS 及爱因斯坦 - 麦克斯韦 - 膨胀子解等时空的黑洞阴影研究。
Numerical Evaluation of the Causal Set Propagator in 2D Anti-de Sitter Spacetime
该论文通过数值模拟证实，在 (1+1) 维反德西特时空中，基于约翰斯顿路径和构造的因果集标量传播子无需修改平直时空的跃迁振幅即可精确复现连续时空结果，从而为路径和形式在弯曲洛伦兹流形中的适用性提供了进一步的数值支持。
Observability of gravitational waves excited by binary stars orbiting around a supermassive black hole by space-based gravitational wave observatory
该研究通过结合哈密顿 - 雅可比与拉格朗日方法，计算了绕超大质量黑洞运行的双星系统（B-EMRI）产生的引力波波形，发现其包含高频振荡且受引力电磁效应（GEM）影响显著，表明空间引力波探测器能够有效区分此类信号与常规极端质量比旋进（EMRI）信号。
On energy and its positivity in spacetimes with an expanding flat de Sitter background
该论文针对处于膨胀宇宙背景下的引力系统，通过将德西特时空作为背景并采用准局域能量定义（基于刘 - 姚能量），在特定宇宙学常数范围内建立了初始数据集能量的正性定理。
Partial Orderings of Curvature Invariants
该论文在任意时空维度下系统分析了里奇张量收缩的不等式，并确立了 维时空中所有扎哈里-麦金托什不变量受克雷奇曼标量控制的新点态不等式，从而构建了曲率不变量之间的实用层级关系。
Quasinormal modes and greybody factors of magnetically charged de Sitter black holes probed by massless external fields in Einstein Euler Heisenberg gravity
本文在爱因斯坦 - 欧拉 - 海森堡引力框架下，利用渐近迭代法、WKB 方法及伯恩斯坦谱方法，研究了磁荷德西特黑洞在质量标量场和电磁场扰动下的准正则模式频率与灰体因子，并分析了磁荷、宇宙学常数、耦合参数及多极数对这些物理量的影响。
Shadows of quintessence black holes: spherical accretion, photon trajectories, and geodesic observers
该研究通过微扰法推导了五重态黑洞的关键时空参数，并发现非渐近平直时空中的黑洞阴影视在角半径不仅取决于时空本身，还显著依赖于观测者的运动状态（如自由下落或静止），进而结合 M87* 的观测数据对五重态参数施加了更严格的约束。
Singular gauge transformations in geometrodynamics
本文探讨了爱因斯坦 - 麦克斯韦时空中由新四标架引入的奇异规范变换，旨在研究并识别那些能将类时 - 类空平面上的矢量映射至局部光锥与该平面交点的局域电磁规范变换及其几何性质。
Spherically symmetric solutions to the Einstein-scalar field conformal constraint equations
本文通过假设流形为调和且数据为径向，将爱因斯坦 - 标量场共形约束方程简化为单一方程并完全求解，揭示了球面上解的非存在性与不稳定性等反常现象，同时证明了欧几里得及双曲流形上解的普遍存在性，并探讨了临界衰减率下真空约束解质量的任意符号性，从而为渐近平坦和双曲流形上的初始数据参数化提供了新的视角与显式模型。
Spin Induced Geometry: Emergence of Metric and Torsional Sectors from Spinor Source
该论文提出了一种几何框架，其中度规和挠率自由度并非基本假设，而是由自旋流通过一个受大质量克莱因 - 戈尔登方程支配的三秩场动态涌现，从而产生具有传播性质的挠率并允许无自旋测试粒子通过有效度规间接感知自旋源，且在马约拉纳极限下可形成拓扑非平凡构型。
Strong deflection of massive particles via the geodesic deviation equation
该论文利用测地线偏离方程，在静态球对称时空中建立了大质量粒子强偏折极限的协变表述，揭示了偏折角对数发散系数由临界轨道的径向不稳定性指数决定，并将该指数与局部曲率及物质分布（能量密度与压强）联系起来。
Strong-deflection expansion of the deflection angle near a degenerate photon sphere
该论文针对渐近平坦、静态球对称时空中简并光子球附近的光线偏折，提出了一种强偏折展开方法，通过分离积分中的发散项导出了唯一的幂律主导项，并揭示了其系数可分解为通用常数与由有效势三阶导数（或等价地由Weyl张量电部分构造的无量纲潮汐量）决定的局域因子的乘积形式。
Thermodynamics and Optical Properties of Charged Black Holes in Bumblebee gravity Sourced by a Cloud of Strings
本文在破坏洛伦兹对称性的黄蜂场引力框架下，研究了带电云弦黑洞的精确解，系统分析了其热力学性质、光学特征（如光子球与阴影）以及太阳系内的经典引力效应，旨在揭示洛伦兹破坏对黑洞物理的影响并探索超越广义相对论的新物理观测约束。
⚛️ hep-ex — 4 篇论文
Precision measurement of neutrino oscillation parameters with 10 years of data from the NOvA experiment
NOvA 实验利用长达 10 年的数据，通过双束流模式下的联合拟合，以前所未有的精度测量了中微子振荡参数，并给出了对大气中微子质量平方差的最新约束以及对正常质量顺序的微弱偏好。
Quark-diquark effective mass formalism for heavy baryon spectroscopy
该论文提出了一种基于夸克 - 双夸克有效质量的形式体系，通过考虑夸克 - 夸克关联与固定自旋 - 味双夸克构型两种互补情景，并引入质量依赖的结合能项，成功预测了粲和底重子扇区中及态的质量，其结果与实验数据及格点 QCD 计算高度吻合。
Reconstruction of the Effective Energy-deposition Vertex of Muon Showers using PMT Waveform in a Large-scale Liquid Scintillator Detector
该论文提出了一种基于光电倍增管波形分析的新方法，通过剥离非簇射μ子径迹贡献并结合光子传播模型与迭代优化算法，实现了大型液体闪烁体探测器中μ子簇射能量沉积顶点的高精度重建，为JUNO等实验抑制宇宙线μ子诱导背景提供了关键技术支撑。
Synchrotron radiation leveling at future circular hadron colliders
该论文提出了一种针对未来环形强子对撞机（FCC-hh）的同步辐射功率平衡新方案，即通过在物理存储期间动态调整束流能量以控制同步辐射热负载，从而在限制束流电流的同时显著提升峰值与积分亮度，并大幅增加如双希格斯玻色子产生等关键物理过程的事件数量。
⚛️ hep-lat — 4 篇论文
A conjecture on the lower bound of the length-scale critical exponent at continuous phase transitions
该论文提出并论证了一个关于连续相变长度尺度临界指数的下界猜想，即对于维Landau-Ginzburg-Wilson 理论描述的广泛普适类，不等式（进而）成立，且对于幺正理论意味着。
Branched polymers with loops coupled to the critical Ising model
本文研究了与零温临界伊辛模型耦合的带环分支聚合物连续极限，提出了一种其 Dyson-Schwinger 方程与矩阵模型回路方程一致的弦场理论，并通过非微扰分析导出了满足三阶线性微分方程及包含所有亏格贡献的 Wheeler-DeWitt 方程。
First-Principles Determination of the Proton-Proton Fusion Matrix Element from Lattice QCD
该论文利用格点 QCD 在重π介子质量下计算了质子 - 质子聚变矩阵元，通过引入 Lellouch-Lüscher 有限体积修正和变分分析，首次从第一性原理出发探讨了双核子弱反应，揭示了双体流贡献及散射参数不确定性对提取低能常数的关键影响，并为未来物理质量下的研究奠定了基础。
Phase diagram of 4D SU(3) Yang-Mills theory at via imaginary theta simulations
该论文通过引入虚数参数模拟并结合解析延拓，利用 Stout 抹平技术与重加权方法克服了 4D SU(3) 杨 - 米尔斯理论在处的符号问题，进而研究了 CP 对称性在禁闭相中的自发破缺及其在退禁闭温度下的恢复现象。
⚛️ hep-ph — 65 篇论文
A detailed analysis of possible new-physics effects in semileptonic decays
本文利用具有红外禁闭的协变夸克模型计算强子跃迁形状因子，结合实验数据约束超出标准模型的四费米子算符威尔逊系数，对 半轻衰变中的新物理效应进行了详细分析并提供了相关可观测量预测。
A dispersive approach to the CP conserving radiative decays
该论文利用解析性与幺正性约束，结合 Khuri-Treiman 方程对衰变振幅的解，构建了一个仅含两个自由参数的最小色散表示，成功复现了辐射衰变的实验能谱并确定了形状因子的符号，同时为确定衰变振幅中未知的分量提供了新途径。
All-Loop Renormalization and the Phase of the de Sitter Wavefunction
该论文利用幺正性、局域性、膨胀等距对称性及 Bunch-Davies 态，证明了在重整化过程中量子反常会破坏位移对称标量场在德西特时空波函数的纯实性，从而确立了波函数虚部与重整化标度依赖性的全阶微扰关系，并由此导出了无质量场及其共轭动量关联函数之间的无穷序列约束。
Analytic next-to-leading order electroweak corrections to Higgs boson pair production at high energies
该论文在 Mandelstam 变量远大于其他能标的极限下，解析计算了胶子融合产生希格斯玻色子对过程中包含顶夸克贡献的完整次领头阶电弱修正，发现高能区电弱修正约为 -10%，并给出了适用于低横动量区域的精确数值结果及领头对数修正。
Axion-neutrino interactions in seesaw models and astrophysical probes
该论文研究了 I 型和逆跷跷板模型中的轴子 - 中微子相互作用，指出在现有天体物理限制允许的参数空间内，轴子介导的散射对中微子传播的影响极小，目前无法观测到相关信号。
Back-to-back dijet production in DIS with finite-energy corrections and twist-3 gluon TMDs
该论文在深度非弹性散射小区域，利用前序工作成果在背对背极限下计算了次领头阶（next-to-eikonal）精度的双喷注产生截面，并揭示了次领头阶修正与依赖的扭度 -2 胶子 TMD 相位及扭度 -3 非极化胶子 TMD 之间的内在联系。
Beyond QED: Electroweak and hadronic extensions of McMule
本文概述了蒙特卡洛框架 McMule 及其在低能有效场论中纳入电弱效应、结合 OpenLoops 与有效场论技术引入非微扰强子真空极化（disperon QED）的最新扩展，并探讨了这些进展在 MOLLER 实验等低能精度前沿研究中的应用与关键挑战。
Binary Black Holes population synthesis based on the current LVK observations
该研究利用 2015 年至 2024 年的 LIGO-Virgo-KAGRA 观测数据，通过统计显著性分析证实，双黑洞并合事件的最佳解释模型是结合了恒星坍缩产生的第一代黑洞与源自早期并合事件的层级合并黑洞（甚至包括原初黑洞）的混合种群，而非仅由第一代黑洞组成。
Binary-boosted Dark Matter
该论文通过蒙特卡洛模拟发现，银河系中的双黑洞系统可通过引力相互作用将暗物质粒子加速至极高速度，从而使大型液氙/液氩探测器（如 LZ 和 PandaX-4T）能够探测到亚 GeV 能区的暗物质。
Bounds on screened dark energy from near-Earth space-based measurements
该研究利用近地空间测量（包括重力探测器 B、LAGEOS-2 及未来 Sagnac 实验）在参数化后牛顿框架下检验了屏蔽暗能量模型，得出了对变色龙、对称子和膨胀子模型的最新约束，表明低密度空间实验能有效排除部分先前允许的参数空间，且核钟精度的 Sagnac 测试有望完全排除所考虑的变色龙参数空间。
Circumstellar Medium of Supernovae as New Probes for Feebly-interacting Particles
该论文提出利用核心坍缩超新星周围致密的星周介质作为新探针，通过搜寻费米子相互作用粒子（FIPs）衰变产生的早期黑体辐射前兆，并利用 SN 2023ixf 的观测数据对 MeV 尺度暗光子等模型设定了比现有结果更严格的限制，从而开辟了探索暗物质的新途径。
DIS dijet production in Background Field Approach: General formalism and methods
该论文建立了一种基于背景场中传播子路径有序指数表示的通用形式体系，用于计算任意运动学下的深度非弹性散射双喷注产生截面，并成功统一了反冲极限下的 TMD 算符与小 区域色玻璃凝聚（CGC）框架下的结果，揭示了横向背景场分量在领头阶贡献中的关键作用。
Dark Matter Recoupling
该论文提出并系统研究了暗物质在宇宙晚期（甚至再电离之后）重新与暗辐射耦合的新机制，表明这种相互作用可自然地从早期的微弱状态演化为当前的可观测强度，并指出若全部暗物质参与耦合则当前相互作用需较弱，而若仅约 4% 的暗物质参与则当前仍可能存在强相互作用。
Dark matter relic abundance from a critical-density instability
该论文提出了一种非标准暗物质热历史模型，其中强自相互作用导致早期宇宙中暗物质处于耦合被屏蔽的关联相，随着宇宙膨胀密度降至临界值时触发远离平衡态的快速湮灭爆发，从而由临界密度而非微观耦合常数决定暗物质的最终遗迹丰度，并成功实现了与观测一致且能解释小尺度结构问题的参数空间。
Dark matter trio in classically conformal theories: WIMP, supercooling, and monopole
该论文研究了具有经典共形对称性的 规范理论，揭示了其独特的强一阶相变历史如何自然产生弱相互作用大质量粒子（WIMP）、过冷暗物质和磁单极子这三种截然不同的暗物质场景，并分析了相应的参数空间及未来实验探测潜力。
Detecting Axion-like particles using Cosmic Variance Cancellation with CMB and Radio surveys
该论文提出利用宇宙方差抵消技术，结合宇宙微波背景辐射与射电巡天数据，通过多频段观测星系团中光子与轴子类粒子的共振转换效应，显著提升了探测低质量轴子类粒子的灵敏度并有效排除了虚假信号。
Dimuon production in neutrino-nucleus collisions at next-to-next-to-leading order in perturbative QCD
该论文提出了基于半单举深度非弹性散射的中微子 - 原子核双缪子产生过程的次次领头阶微扰 QCD 计算，通过显著降低大动量分数处的尺度不确定性并修正小动量分数处的负向修正，有效缓解了双缪子数据与 LHC 重规范玻色子数据之间关于奇异夸克部分子分布函数的张力。
Directed Flow of D and B Mesons in an Electrically and Chirally Conductive QGP at LHC Energies
该研究利用朗之万动力学和扩展准粒子模型，分析了在考虑有限电导率和手征导率的电磁场演化下，LHC 能区 D 介子与 B 介子定向流的特征，发现电导率主导了流分裂效应而手征导率影响甚微，且含粲与含底重介子的定向流符号相反、幅度不同，表明同时测量两者可为重夸克定向流的电磁起源提供关键实验依据。
Does hot QCD have a conformal manifold in the chiral limit?
该论文基于近期格点证据，利用't Hooft 反常约束了 QCD 在复化学势平面上的临界线，提出在 的无质量夸克极限下，热 QCD 的相变可能由一个与重子密度相关的精确边际算符所描述的共形流形来刻画，从而超越了传统的金兹堡 - 朗道框架。
Event-by-Event Multiplicity Fluctuations in Heavy-Ion Collisions Using Modified HIJING Monte Carlo Generator
该研究利用改进的 HIJING 蒙特卡洛模拟，通过分析事件对事件的多重数涨落，成功实现了对重离子碰撞中产生的介质类型（热或冷）的鉴别、能量损失模型有效性的检验以及一阶相变信号的探测，为理解 QCD 相图和寻找临界点提供了重要依据。
Exotic hadrons associated with -quark
本文综述了与底夸克相关的奇特强子（如、和态）的研究进展，指出由于底夸克质量较大使得理论计算更为可靠，并总结了Belle、Belle II及LHCb实验在对撞和质子 - 质子对撞中通过介子及重子衰变道对这些态的探测成果及相关唯象学解释。
Explicit or Implicit? Encoding Physics at the Precision Frontier
该论文通过对比显式编码对称性的 L-GATr 模型与隐式学习数据结构的 OmniLearn 模型在粒子物理三大挑战性任务中的表现，发现两者在统计精度范围内性能相当，表明已知物理结构的编码效率提升在很大程度上与方法无关。
Explicit rephasing to Kobayashi-Maskawa representation and fundamental phase structure of CP violation
该论文构建了一个显式的重相位变换，将任意幺正矩阵转换为小林 - 益川（KM）参数化形式，并将混合矩阵中的所有独立 CP 相识别为矩阵元辐角，进而通过忽略特定矩阵元导出了由费米子特定重相位不变量简洁表达的 KM 相 。
Exploring muonphilic dark matter with the -even mediator at muon colliders
本文针对解释银河系中心 GeV 过剩的μ子亲和暗物质模型，系统研究了-偶数中介子在 3 TeV μ子对撞机上的四种探测策略，结果表明该对撞机有望覆盖解释该过剩现象的大部分可行参数空间，从而成为检验该暗物质假说的决定性设施。
Exploring the Landscape of Spontaneous CP Violation in Supersymmetric Theories
本文研究了超对称理论中自发 CP 破坏的两种实现方案，分别通过在精确超对称极限下扩展非超对称理论的冲击子形式并利用 R 对称性约束，以及构建在软超对称破缺和非微扰效应稳定下的中间能标破缺模型，为解决强 CP 问题提供了新视角并预言了超对称破缺能标决定的轻标量粒子。
Extracting freeze-out conditions in beam energy scan via functional QCD
该论文通过比较函数量子色动力学计算与实验数据，自洽地确定了不同碰撞能量下的冻结参数，并预测了冻结线上的峰度行为，其结果与实验数据吻合且在约 5 GeV 处显示出暗示 QCD 临界终点的峰结构。
Extracting the speed of sound of QCD from transverse momentum fluctuations
该研究通过修正 ATLAS 实验数据中低动量粒子探测偏差及强子化噪声，在假设零碰撞参数下夸克 - 胶子等离子体尺寸与多重数无关的前提下，从超中心 Pb+Pb 碰撞的横向动量涨落中提取出温度约为 221 MeV 时的声速为 ，该结果与格点 QCD 第一性原理计算完美吻合。
First Estimation of Model Parameters for Neutrino-Induced Nucleon Knockout Using Simulation-Based Inference
本文研究了基于模拟的推断（SBI）在中微子相互作用模型参数估计中的适用性，发现该方法在复现 MicroBooNE 合作组调优参数方面表现良好，且在使用原始实验数据时能获得比传统方法更优的拟合效果，同时还能有效近似 NuWro 等替代模拟。
Heavy dibaryons and
该研究在非相对论夸克模型下系统探讨了含双粲和双底重子的重双六夸克态，发现特定自旋 - 同位旋构型下介子交换相互作用（特别是介子和介子）及耦合道效应能形成多种结合能显著且尺寸各异的类氘核束缚态或紧致六夸克态。
Heavy hadron spectrum from 2+1+1 flavor MILC lattices
本文利用 MILC 的 2+1+1 味 HISQ 规范系综，结合 NRQCD、各向异性 Clover 及改进的 Wilson-Clover 夸克作用量，计算了含底夸克重强子的质量谱及其质量差。
How Heavy Can Moduli Be?
该论文通过数值证据表明，为确保四维有效理论的自洽性，标量粒子与第一激发态 KK 引力子的质量比平方必须满足 ，从而揭示了紧致流形稳定化程度的上限。
JLab and J-PARC for the J/{\ensuremath{\psi}} Production at the Threshold
该研究结合 JLab 和 J-PARC 的阈值测量数据，通过多实验组一致性验证了-质子散射长度的唯象确定结果，并指出即将到来的反应测量将有助于解决矢量介子-核子散射长度随质量变化的趋势谜题，从而支持“年轻矢量介子”假说。
Jet energy loss in anisotropic plasmas meets limiting attractors
该论文通过谐波近似计算了各向异性等离子体中高能部分子的能量损失，发现其平均发射胶子能量受各向异性影响较小，且结合 QCD 动力学模拟揭示了该能量损失随介质长度变化呈现出连接零耦合与无限耦合的“极限吸引子”普适动力学特征。
Joint Bayesian analysis of soft and high- probes yields tighter constraints on QGP properties
该研究通过联合贝叶斯分析将低横动量体观测量与高横动量探针纳入统一的介质演化框架，不仅成功同时描述了两个能区的实验数据，还显著收紧了对夸克 - 胶子等离子体（QGP）性质的约束，证明了高横动量数据在提取介质参数中的关键作用。
Linking Axions, the Flavor Problem, and Neutrino Masses through a Flavored Peccei-Quinn Symmetry
本文研究了一种引入右手中微子马约拉纳质量并实现 I 型跷跷板机制的带味轴子模型，该模型通过自发破缺的 Peccei-Quinn 对称性将中微子质量与轴子质量尺度内在关联，从而统一解释夸克质量纹理、CKM 混合矩阵及强 CP 问题，并探讨了其实验约束。
Low-energy atmospheric neutrino flux calculation with accelerator-data-driven tuning
该研究通过将加速器数据驱动的强子相互作用调节引入大气中微子通量计算，实现了比传统大气μ子调节更直接的通量不确定性评估，结果显示通量预测值降低了 5%–10% 但仍与先前结果一致，且在 1 GeV 以下和 1–10 GeV 能区的不确定性分别被评估为 7%–9% 和 5%–7%，显著优于传统方法。
Matter- and magnetically-driven flavor conversion of neutrinos in magnetorotational collapses
该研究基于三维中微子磁流体动力学模拟，发现磁旋转坍缩中的中微子不仅会发生物质共振味转换，还会因非零磁矩与大磁场引发手性翻转及马约拉纳中微子的味改变共振混合，且其探测事件率显著依赖于观测方向与味转换机制。
Maximally Symmetric Boost-Invariant Solutions of the Boltzmann Equation in Foliated Geometries
该论文通过在 背景上利用对称性驱动的相空间方法，推导出了涵盖平坦、球面和双曲三种常曲率切片（分别对应 Bjorken 流、Gubser 流及全新的 Grozdanov 流）的统一精确玻尔兹曼方程解，并揭示了其作为流体动力学和自由流极限的自然涌现机制。
Neutrino NSI in archaeological Pb
本文研究了利用考古铅生长的 PbWO 晶体构建的 RES-NOVA 实验探测太阳中微子相干弹性散射的能力，表明该实验在降低能量阈值或增加曝光量后，其对新物理中微子非标准相互作用（NSI）的灵敏度有望超越当前全球拟合结果。
New Bounds on Heavy QCD Axions from Big Bang Nucleosynthesis
该研究利用大爆炸核合成对氦-4 丰度的精确测量，首次通过计算重 QCD 轴子强子衰变对中子 - 质子比的修正，得出了针对质量高于 300 MeV 轴子寿命的稳健上限（低至 0.017 秒），该限制优于未来宇宙微波背景辐射的预测，且对强子截面、分支比及初始丰度等不确定性不敏感。
New Construction of Black Hole Solution in Non-Commutative Geometry and their Thermodynamic Properties
该论文提出了一种利用 Seiberg-Witten 映射构建非对易规范理论中黑洞解的新方法，并深入分析了其热力学性质，发现非对易性不仅消除了蒸发末端的温度发散并诱导二阶相变，还通过抑制粒子数密度和减弱连续发射间的关联来阻碍粒子逃逸。
No Hiding in the Dark: Cosmological Bounds on Heavy Neutral Leptons with Dark Decay Channels
该论文指出，尽管通常认为引入暗衰变道可帮助亚 GeV 重中性轻子规避大爆炸核合成（BBN）的寿命限制，但事实上这些衰变道会通过增加辐射能量密度导致更严格的宇宙学约束，从而排除了此前认为可行的实验室搜索参数空间。
Non-perturbative determination of the QCD Equation of State up to the electroweak scale
该研究通过结合移位边界条件与非微扰重整化耦合的跑动，首次非微扰地确定了从电弱能标延伸至 3 GeV 的三味无质量夸克 QCD 状态方程，并发现即便在极高温度下，仅靠微扰论仍不足以精确描述该状态方程，必须引入非微扰修正项。
Non-thermal production of heavy vector dark matter from relativistic bubble walls
该论文提出了一种通过一阶相变中相对论性气泡壁在等离子体中膨胀来非热产生 TeV 能标及以上重矢量暗物质的新机制，计算表明该过程不仅主导暗物质丰度并产生独特的摩擦效应，还预言了可被未来引力波探测器探测的亚 GeV 至 TeV 量级相变能标。
On the Robustness of type-II Seesaw Collider Searches
本文通过研究扩展模型中带电希格斯玻色子产生与衰变现象学的变化，评估了标准型-II 跷跷板机制在直接对撞机搜索中的鲁棒性，并探讨了新物理贡献对现有约束及未来灵敏度预期的影响。
Photon proliferation from multi-body dark matter annihilation
该论文指出，在非热暗物质场景中，多体湮灭过程不再被抑制，并揭示了超轻赝标量暗物质湮灭产生双光子所引发的光子增殖效应，该效应显著增强了早期宇宙中光子温度的变化，从而将超轻暗物质耦合常数的限制提高了数个数量级。
Polarization transfer in : a complete spin density matrix analysis framework
本文建立了一套基于自旋密度矩阵的完整理论框架，用于描述衰变链中的极化转移，揭示了波主导下极化态的完全保持特性，并提出了验证该框架及约束分波振幅的实验方案，同时将其推广至其他强子跃迁及电弱过程。
Probing Extended Higgs Sectors via Multi-Top Events from Higgs Pair Decays in 2HDM Type-I at the HL-LHC
该研究通过在 HL-LHC 上分析包含多达四个顶夸克的多顶夸克末态，探讨了 2HDM Type-I 模型中希格斯玻色子对衰变产生新物理的潜力，结果显示在特定基准点下所有研究通道均能以超过 5σ 的显著性实现发现。
Probing GPDs in exclusive electroproduction of dijets
该论文总结了基于共线 QCD 因子化及双分布模型计算 独占双喷注产生过程的理论框架，涵盖了轻夸克、重夸克及胶子交换的领头阶贡献，并展示了包括大 区域在内的微分截面分布及方位角调制结果，指出价夸克贡献在未来电子离子对撞机（EIC）测量中的重要性。
Production of muonic kaon atoms at high-energy colliders
该论文建立了一个理论框架，预测了通过介子衰变和夸克 - 胶子等离子体聚变产生缪子- 介子原子（）的产额，并论证了其在 RHIC、LHC 和 STCF 等高能对撞机实验中通过次级顶点重建进行探测的可行性，从而为研究低动量原初缪子和早期电磁辐射提供了新的敏感探针。
Pure Natural Inflation Passes the ACT
该论文表明，源于自上而下加速机制的纯自然暴胀模型与阿塔卡马宇宙学望远镜的最新宇宙微波背景辐射约束相容，并在瞬时再加热及标准再加热假设下排除了其参数空间中的非平凡部分，同时绘制了该模型现象学扩展的可行参数区域。
Reheating with Thermal Dissipation and Primordial Gravitational Waves
该论文指出，如果宇宙再加热过程由热耗散效应触发，原初引力波谱将呈现独特特征，从而为通过观测手段探测再加热物理机制提供了可能途径。
Renormalisation and matching of massless scalar correlation functions in Soft de Sitter Effective Theory
本文在维数正规化框架下构建了包含初始条件泛函的软德西特有效理论（SdSET），并通过将无质量理论的树图四点与六点关联函数及单圈功率谱与 SdSET 进行匹配，验证了该理论在重整化与匹配方面与平直空间有效场论的一致性，从而确立了其作为超视界模式量子动力学有效描述的正确性。
Scalar contributions to the S, T, U parameters in a 3-3-1 model
该论文系统研究了具有右手中微子的 3-3-1 模型中，此前被忽视的标量部分对电弱精密参数 S、T 和 U 的贡献，并发现参数 T 对该模型标量谱的质量及能标施加了严格的限制。
Scattering observables and correlation function for revisited
鉴于固定中心近似中弹性幺正性的新理论进展以及 ALICE 即将发布的 系统关联函数数据，该研究更新了相关散射观测量和关联函数的计算结果，旨在通过与实验数据的对比揭示轴矢量介子态的本质。
Scattering of and in chiral effective field theory
该研究在统一的手征有效场论框架下，通过拟合格点 QCD 数据确定了接触耦合常数，进而发现相互作用在物理点呈排斥性，而在$0(0^{-+})0(1^{--})$通道均存在足以形成束缚态的吸引力，且双π交换引起的自旋 - 自旋项导致了显著的能级劈裂。
Sensitivity of Jet Observables to Molière Scattering Off Quasiparticles in Quark-Gluon Plasma
本文在混合模型框架下完整计算了喷注部分子在夸克 - 胶子等离子体中准粒子上的莫利耶散射过程，并发现光子标记喷注是探测此类硬散射导致喷注形状、碎裂函数及软滴角等可观测量展宽效应的敏感探针。
Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero
该论文重新审视了通常被认为为零的单负螺旋度树图阶胶子散射振幅，证明其在克莱因空间或复动量下的特定“半共线”构型中非零，并推导出了满足温伯格软定理等一致性条件的单负螺旋度胶子衰变为个正螺旋度胶子的分段常数闭式表达式。
Spectrum of Light Hexaquark States in Triquark-antitriquark Configuration
该论文利用 QCD 求和规则首次系统研究了三夸克 - 反三夸克构型下的六夸克态能谱，发现其中两个 态的质量与 BESIII 观测到的 相符，从而为解释该新粒子提供了可能的六夸克态候选者，并预言了其他六夸克态及其衰变模式。
Study of quark and gluon jet identification in photoproduction at EIC
该论文利用 PYTHIA 模拟和 FastJet 框架，研究了电子 - 离子对撞机（EIC）光致产生过程中夸克与胶子喷注的子结构特征，证明了通过喷注形状变量区分这两类喷注的可行性，并为后续 QCD 研究提供了基准。
Subtracted Dispersion Relations for Virtual Compton Scattering off the Proton
该论文提出了一种针对质子虚康普顿散射过程的单次减除色散关系形式，通过利用π介子光/电产生及双π介子产生等实验数据驱动的方法重构色散积分，旨在从杰斐逊实验室的精密实验数据中提取核子的广义极化率。
Symmetry of Bounce Solutions at Finite Temperature
该论文将 Coleman-Glaser-Martin 在零温下的经典结论推广至有限温度情形，严格证明了对于广泛的一类标量势，具有最小作用量的鞍点构型必然具有 对称性且在空间方向上单调。
The eikonal spin-dependent Odderon and gluon Sivers function of a proton, and its small- evolution
该研究利用三夸克光前模型确定了质子中胶子 Sivers 函数在中等小 区域的性质，并通过数值计算得出在小 演化下其横向动量大于 1.5 GeV 时呈现 的幂律尾部行为。
Vector-like dark matter within an alternative left-right symmetric model
本文研究了一种扩展的左右对称模型，其中引入了一代矢量类轻子作为暗物质候选者，并通过离散宇称对称性确保其稳定性，进而分析了该模型在满足遗迹丰度、对撞机限制以及直接和间接探测约束下的 TeV 能标参数空间，并展示了未来多吨级直接探测实验与 CTA 望远镜在探索剩余参数空间方面的互补性。
Weak Charge Form Factor Determination at the Electron-Ion Collider
本文探讨了电子 - 离子对撞机（EIC）通过测量连续动量转移范围内的弱电荷形状因子，克服固定靶实验仅能提供单点数据的局限，从而有效约束中子密度分布理论模型并深化对核结构、中子星及标准模型外物理研究的潜力。
⚛️ hep-th — 29 篇论文
A Covariant Formulation of Logarithmic Supertranslations at Spatial Infinity
该论文提出了一种新的辛结构和边界条件，在空间无穷远处的渐近平坦时空中将 BMS 代数扩展为包含对数超平移等阿贝尔子群，并证明了相关荷的有限守恒性及其代数中的中心扩张，从而揭示了以往未被发现的物理信息并为新的可观测量开辟了新途径。
A Swampland-modified Hod bound for charged black holes with exotic matter
本文利用 Pade 平均高阶 WKB 近似方法研究了含五重态和弦云的带电黑洞的准正则模，发现五重态参数和弦云参数会修正霍德界限，并建立了与沼泽地距离猜想的联系，从而确定了同时满足修正霍德界限与沼泽地约束的参数空间区域。
A domain wall bound on anti-de Sitter vacua
该论文通过要求插值反德西特通量真空的畴壁张力高于紫外截断，推导出了反德西特半径的上限（即畴壁界限），从而实现了超弦景观计划中的引力子猜想和反德西特距离猜想，并验证了该界限对经典通量真空和 LVS 的兼容性，同时指出其对 racetrack 和 KKLT 类真空实现大尺度层级构成了非平凡约束。
All loop soft photon theorems and higher spin currents on the celestial sphere
本文研究了在特定高能极限下全阶软光子定理所蕴含的渐近对称性，指出为将其解释为 Ward 恒等式需引入 celestial sphere 上不表现为渐近态的额外反全纯流（如偶极流及更高自旋流），并论证了这些由圈图效应产生的流在特定条件下构成了 代数的楔形子代数。
Aspects of holographic timelike entanglement entropy in black hole backgrounds
本文研究了黑洞背景下全息类时纠缠熵的构造，通过由类空和类时分支组成的极值曲面，在 BTZ 及高维 AdS-施瓦西黑洞中成功复现了场论结果，揭示了其随子系统尺寸变化的临界行为、体积加面积结构以及近地平线区域的指数增长动力学特征。
Celestial Symmetries of Black Hole Horizons
该论文建立了零无穷远引力相空间与有限距离零超曲面（如黑洞视界）次领头阶相空间之间的对应关系，通过构建规范生成元并施加自对偶条件，在视界处识别出天体 对称性，从而在无辐射情形下揭示了无限塔的守恒荷及新的黑洞物理可观测量。
Crystal Melting, Triality and Partition Functions for Toric Calabi-Yau Fourfolds
本文通过构建基于周期拟图的算法并引入稳定变量，深入研究了环面卡拉比 - 丘四维流形上的晶体熔化模型及其在三对偶级联下的行为，揭示了配分函数的稳定化特征，旨在为二维 (0,2) 拟图理论中的簇代数推广提供经验数据支持。
Duality and Dilaton
该论文回顾并阐述了目标空间对偶下膨胀子的变换规律，指出保证单圈模型对偶性的经典变换律在双圈及更高阶微扰下需要修正，并以维宇宙学解为例说明了非静态对偶的应用。
Equilibrium Partition Function of Non-Relativistic CFTs in Harmonic Trap
本文研究了非相对论共形场论在谐振子势中的平衡配分函数，揭示了其在流体动力学区域和极限角动量区域下对数配分函数关于谐振频率与角速度的普适极点结构，并以冷原子实验中的超流系统（特别是单位性费米子）为例进行了具体分析。
Functional renormalization group for classical liquids without recourse to hard-core reference systems: A study of three-dimensional Lennard-Jones liquids
本文将无需硬芯参考系统的经典液体泛函重整化群方法拓展至三维情形，通过引入高效的空间积分方案，成功应用于三维 Lennard-Jones 液体，证明了该方法在保持热力学一致性的同时，其精度可与现代积分方程理论相媲美。
Generalised Cluster Adjacency for Cosmology
该论文研究了德西特宇宙中无质量标量理论的波函数系数的簇代数性质，提出了“有序单簇条件”这一广义簇邻接性质，并展示了树状图如何通过管状结构满足类似的簇结构，从而为符号自举方法施加了更强的约束。
Hydrodynamics as cospans of field theories into the BF theory
该论文提出将流体力学近似视为从微观理论和流体力学理论分别指向描述守恒流 BF 理论的微分分次流形的余弦（cospan），从而为包含高次形式对称性的流体力学提供了基于守恒律的几何化表述框架。
Interface Minimal Model Holography and Topological String Theory
该论文通过研究二维费米子与三维陈 - 西蒙斯规范场的耦合，在 A 模型拓扑弦理论中构建了全息描述，利用其奇异可积性实现了介子算符球面关联函数的精确全息匹配，从而将最小模型全息对偶嵌入到了弦理论框架中。
Introduction to Generalized Symmetries
这篇为日本多所大学讲座准备的讲义，从高阶对称性、反常和离散规范理论出发，系统介绍了 维和 维系统中的非可逆对称性及其物理应用，并阐述了融合范畴的基本结构，且无需读者具备共形场论或晶格模型的先验知识。
Joule-Thomson expansion for quantum corrected AdS-Reissner-Nordström black holes in Kiselev spacetime with Barrow fractal entropy
本文研究了巴罗分形熵参数对 Kiselev 时空中 AdS-Reissner-Nordström 黑洞焦耳 - 汤姆逊膨胀中反转温度及等焓曲线的影响。
Kaluza-Klein mode mixing in braneworlds: constraints on scalar absorption and physical degrees of freedom
该论文研究了分支宇宙模型中体 U(1) 规范场的卡鲁扎 - 克莱因（KK）模式混合问题，证明了矢量 - 标量混合在保持四维有效作用量规范不变性的同时，会改变标量模式的吸收机制并动态修正矢量 KK 模式的质量，且在 (4+2) 维模型中因存在两个标量扇区而会残留物理的标量 KK 自由度。
Non-invertible symmetries and selection rules for RG flows of coset models
该论文提出了一种基于局部数据的方法，用于确定二维共形场论（特别是余集模型和 parafermion 模型）的模不变完备子模型，从而对超选择扇区、非可逆对称性及重整化群流的选取规则进行了统一分类与系统分析。
On BRST Lagrangian description of partially massless bosonic fields
本文在四维 (A)dS 空间中，利用两分量旋量张量构建了部分无质量玻色场的完整 BRST 拉格朗日描述，通过约束转换机制导出了厄米且幂零的 BRST 荷，证明了该描述仅适用于德西特（dS）空间，并构建了相应的规范不变拉格朗日量。
One-loop mass corrections of interacting string states
本文研究了 II 型超弦理论中 NS-NS sector 第一 Regge 轨迹态的单圈质量修正，通过显式构造顶点算符并利用椭圆函数性质，在利用 方案处理红外发散后，给出了积分的闭式解并计算了直至能级 的数值结果。
Operator Renormalization using Emergent Supersymmetries
该论文提出了一种利用涌现超对称性将超对称 Ward 恒等式应用于非超对称理论的新机制，并通过在大 - 纽维 - 尤克模型中的算符重整化计算展示了该方法在显著降低计算复杂度方面的有效性，旨在未来将其推广至量子色动力学。
Photon spheres and bulk probes in /: the quantum BTZ black hole
本文对量子 BTZ 黑洞及其带电对偶体中锚定在边界上的测地线存在性进行了详尽分析，确定了边界点间距离的类型，并利用光子环的存在性判据验证了关于球对称时空类时分离点可由类空或类光测地线连接的猜想。
Quotient Quiver Subtraction -- Classical Groups
本文利用带有 O5 平面的 IIB 型弦论构造，将商图减法（Quotient Quiver Subtraction）从仅适用于酉群的情形推广至包含 Sp(n)、SO(n) 及半超多重态耦合的情形，通过引入改变图类型的额外步骤来实现对 3d N=4 规范理论库仑分支等量子子群的规范化，并以此提供了高维 SCFT 希格斯分支的替代构造。
Radiation Entropy in asymptotically AdS Black Holes within f(Q) Gravity
该论文利用岛屿规则在 f(Q) 引力框架下研究了渐近反德西特黑洞的辐射熵，发现广义熵的面积项需修正从而改变了岛屿规则，并揭示了永恒黑洞中 s 波近似的失效以及坍缩黑洞中辐射熵受 f(Q) 模型参数和量子引力对数修正的显著影响。
Relative Langlands duality for
本文建立了 的相对朗兰兹对偶性，证明了 在特定表示上的 -对偶是作用在余切丛与表示积上的 symplectic 抛物空间，并提出了描述朗兰兹对偶侧范畴化 theta 对应的全局猜想。
Scheme dependence and instability of double-trace deformations for gauge fields in AdS
该论文研究了 AdS背景下通过双迹形变引入边界规范场的构造，发现由于规范场在边界附近的对数行为导致的方案依赖模糊性，该系统存在快子与鬼模不稳定性，并通过解析和数值方法在多种全息模型中验证了这一结论。
The ABCT Variety is a Positive Geometry
本文通过研究 的解析边界子簇并将其解释为 上的点构型，构造了该流形上的最高次亚纯形式，从而证明了 Lam 关于 是正几何的猜想。
The scheme independent 3-sphere free energy is not a monotone F-function
该论文通过精确分析证明，尽管通过消除局域反项模糊性得到的球面自由能标量在共形固定点附近随重整化群流局部减小，但它在整个流过程中并非单调函数，因此不能单独作为单调的 F-函数。
Time Dependent String Compactification: Towards Bouncing Cosmology
本文研究了弦世界面维拉索罗约束导出的零能量条件（NEC），展示了在广义随时间变化的弦紧化中，如何通过平均爱因斯坦帧条件使低维外部时空违反 NEC 以实现反弹宇宙学，同时保持由世界面对称性支配的高维 NEC 得到满足。
Universal Planar Abelian Duals for 3d Unitary CS-SQCD
该论文构建了一个显式的平面阿贝尔对偶，为具有 个基本手征多重态的三维 SQCD 理论提供了覆盖整个参数空间的统一红外物理框架，并通过系统算法将此前局限于特定超曲面的对偶结果推广为分析此类规范动力学的通用工具。
🔢 math — 272 篇论文
-injective Banach spaces
本文通过引入“零和”子空间构造技术，解决了情形下的开放问题，从而完整证明了佩尔琴斯基关于所有时存在-内射但非-内射巴拿赫空间的定理，并进一步改进了与之间巴拿赫 - 马祖尔距离的上界估计。
-contraction of Shock Waves for KdV-Burgers Equation
本文证明了 KdV-Burgers 方程的单调粘性 - 色散激波在任意大扰动下（允许时变平移）具有 收缩性，从而确立了其时间渐近稳定性及关于粘度和色散强度的一致估计。
-convergence for nonlocal phase transitions involving the norm and surfactants
本文研究了涉及范数与表面活性剂的非局部相变泛函，证明了其在空间中的紧性，并确立了其收敛于一个包含界面处表面活性剂密度依赖的局部周长泛函以及界面外表面活性剂测度全变差的极限能量。
-invariant path generators for digraphs
本文研究了有向图中-不变3-路径空间的结构，证明了该空间存在由棱柱形路径及其合并像构成的基，并据此给出了计算任意有限有向图维数与基的时间复杂度算法。
A Bianchi-Calo method for Bryant type surfaces
本文提出了一种用于构造双曲空间中 Bryant 型线性 Weingarten 曲面的 Bianchi-Calo 型方法。
A Comparison of Gauge Dimension and Effective Dimension
本文通过刻画具有特定有效维度的实数集 和 的测度轮廓，利用豪斯多夫测度在 与 -良好逼近集 之间建立了区分。
A Critical Pair Enumeration Algorithm for String Diagram Rewriting
本文提出了一种针对对称幺正范畴中无 Frobenius 结构的左连通弦图重写系统的算法，通过超图操作枚举所有临界对，并证明了该算法在自动化临界对分析中的正确性与完备性。
A Globally Convergent Third-Order Newton Method via Unified Semidefinite Programming Subproblems
本文提出了一种名为 ALMTON 的自适应 Levenberg-Marquardt 三阶牛顿法，该方法通过统一的可解半定规划子问题实现了首个全局收敛的非正则化三阶牛顿法，在保持每步仅求解一次半定规划的同时，证明了其具有 的最坏情况评估复杂度，并在数值实验中展现出比传统二阶方法及现有三阶方法更优的全局收敛性与迭代效率。
A Least-Squares-Based Regularity-Conforming Neural Networks (LS-ReCoNNs) for Solving Parametric Transmission Problems
本文提出了一种名为 LS-ReCoNN 的新型最小二乘正则性符合神经网络方法，通过将解分解为主分量（含平滑与梯度跳跃部分）和奇异性分量，并结合深度神经网络与最小二乘求解器，有效解决了具有界面不连续性和交点奇异性的一维及二维参数化传输问题。
A Model Companion for Abelian Lattice-Ordered Groups with a Model Companion
本文通过引入受连续函数零集映射启发的多排序扩张，证明了阿贝尔格序群的一种扩张具有模型伴生，且该伴生理论在扩充语言下是完备的并具有量词消去性质。
A Note on a Theorem of Apter
该论文证明了" 是可测基数”的一致性蕴含" 是最小强正则基数且是最小可测基数，同时 以下所有不可数基数的共尾数均为 "的一致性。
A Note on the Equivalence Between Zero-knowledge and Quantum CSS Codes
该论文证明了线性完美零知识码与量子 CSS 码在本质上是等价的，并利用这一等价性构建了显式的渐近最优零知识局部可测试码。
A Path Variant of the Explorer Director Game on Graphs
本文研究了探索者 - 导演博弈的路径变体，证明了在最优策略下，基于路径长度的访问顶点数 与基于距离的访问顶点数 之间的差值可以任意大。
A Short Survey of Averaging Techniques in Stochastic Gradient Methods
本文综述了随机梯度优化中的平均技术，涵盖了从经典随机逼近理论到现代机器学习应用（如深度神经网络训练）的发展，探讨了其理论基础、有限样本表现及未来研究方向。
A Simple First-Order Algorithm for Full-Rank Equality Constrained Optimization
该论文提出了一种无需目标函数评估、不依赖惩罚函数或过滤器的简单一阶算法，用于求解非线性等式约束优化问题，其最坏情况评估复杂度达到与无约束问题相当的全局收敛速率 ，且在梯度噪声下表现出卓越的稳定性。
A Unifying Primal-Dual Proximal Framework for Distributed Nonconvex Optimization
该论文提出了一种统一的原对偶近端（UPP）框架，通过线性化增广拉格朗日函数并引入时变近端项，将多种分布式非凸优化方法统一起来，并证明了其子线性收敛性以及在特定条件下的线性收敛性，同时通过结合切比雪夫加速实现了最优通信复杂度。
A complex Hadamard matrix of order 94
本文通过改进 Kharaghani 和 Seberry 的基本块构造法，利用计算机辅助方法发现特定的 47 阶循环矩阵，首次成功构造出了 94 阶复 Hadamard 矩阵。
A direct sampling method for inverse time-dependent electromagnetic source problems: reconstruction of the radiating time and spatial support
本文提出了一种基于多频远场数据的直接采样方法，能够同时反演时变电磁源的时间辐射时刻及其空间支撑区域。
A fast direct solver for two-dimensional transmission problems of elastic waves
本文提出了一种基于代理法低秩近似和分离二叉树划分的快速直接边界元求解器，通过结合 Burton-Miller 与 PMCHWT 积分方程克服了混合基函数下 Calderón 预条件无法应用的难题，从而实现了二维弹性波传输问题的高效、通用求解。
A finite element continuous data assimilation framework for a Navier--Stokes--Cahn--Hilliard system
本文针对耦合了输运辅助场的二维 Navier-Stokes-Cahn-Hilliard 相场模型，构建了一个基于连续数据同化（CDA）的框架，通过引入满足特定逼近性质的线性观测算子，利用基于连续有限元分裂格式的数值方法证明了该系统的适定性，并验证了其在粗网格观测下从强失配初值中恢复轨迹及实现同步的有效性。
A local treatment of finite alignment and path groupoids of nonfinitely aligned higher-rank graphs
本文通过识别任意高阶图中具有有限对齐性质的局部部分，构建了适用于非有限对齐高阶图的局部紧路径空间与边界路径空间，并定义了相应的富 Hausdorff 路径群丛与边界路径群丛，证明了其可迁性，且在有限对齐情形下与既有模型一致。
A metric boundary theory for Carnot groups
本文研究了卡诺群（Carnot groups）的霍罗函数边界特性，证明了所有霍罗函数均由潘苏导数分段定义，并发现维数 的 Filiform 李群是首个霍罗函数边界维数不等于群维数减一的卡诺群反例。
A note on quasi-perfect morphisms
本文给出了诺特代数空间为正则空间的新刻画（即闭点处的爆破为拟完美态射），并证明了拟完美真态射的性质可在其局部环、完备化及严格局部化中检测，从而推导出拟完美态射的点是扎里斯基开集。
A note on the omega-chaos
该论文为紧致度量空间上连续自映射的无限直积映射提供了-混沌的充分条件，并据此构造了一些特殊的-混沌映射实例。
A problem of Heittokangas-Ishizaki-Tohge-Wen concerning a certain differential-difference equation
该论文给出了形如 的微分 - 差分方程的所有有限阶整解，从而解决了 Heittokangas-Ishizaki-Tohge-Wen 提出的一个公开问题。
A residual driven multiscale method for Darcy's flow in perforated domains
本文提出了一种基于广义多尺度有限元框架的残差驱动多尺度方法，通过速度消除技术将混合系统转化为压力单变量形式，并结合离线谱基函数与自适应在线残差富集策略，实现了在复杂多孔介质中达西流的高效且高精度模拟。
A universal method to approach the Poincaré center problem
该论文通过证明解析中心在加权极坐标下存在洛朗逆积分因子，建立了一种通用的理论方法来解决庞加莱中心问题，并成功应用于此前难以处理的非平凡多项式向量场族。
ACS Condition on Minimal Isoparametric Hypersurfaces of Positive Ricci Curvature in Unit Spheres
本文受 Schoen--Marques--Neves 猜想启发，通过验证单位球面中具有正 Ricci 曲度的若干族极小等参超曲面满足 Ambrozio--Carlotto--Sharp (ACS) 不等式，证明了此类环境中闭嵌入极小超曲面的 Morse 指数与其第一贝蒂数之间存在具体的下界关系。
ADMM-based Bilevel Descent Aggregation Algorithm for Sparse Hyperparameter Selection
该论文提出了一种结合交替方向乘子法（ADMM）与双层下降聚合（BDA）的新算法，用于解决稀疏超参数选择问题，其核心贡献在于通过放宽对下层解唯一性的假设，实现了在更宽松条件下的全局收敛，并在数值实验中展现出优于现有方法的性能。
Adaptive Polyak Stepsize with Level-value Adjustment for Distributed Optimization
本文提出了一种名为 DPS-LA 的新型分布式自适应 Polyak 步长算法，通过引入水平值调整机制使智能体仅需求解线性可行性问题即可摆脱对全局最优值的依赖，从而在保证网络共识的同时实现了线性加速的收敛速率。
Algebraicity of the Brascamp-Lieb constants
本文证明了 Brascamp-Lieb 常数是可行数据上的半代数函数，并进一步在双分图拟形表示的更一般框架下建立了拟形 Brascamp-Lieb 常数的代数性。
Almost All Vectorial Functions Have Trivial Extended-Affine Stabilizers
该论文证明了有限域上几乎所有向量函数的扩展仿射稳定子均为平凡群，从而确立了扩展仿射等价类的渐近数量等于函数总数除以扩展仿射群大小的精确公式，并表明随机采样策略在密码原语设计中是有效的。
Alternating Subspace Method for Sparse Recovery of Signals
本文提出了一种融合贪婪法与分裂法思想的交替子空间方法（ASM），通过子空间受限的保真策略实现了全局收敛与局部几何收敛，并在 LASSO、信道估计及动态压缩感知等任务中展现出高效、准确且灵活的稀疏信号恢复性能。
An Integer Linear Programming Model for the Evolomino Puzzle
本文针对日本 Nikoli 公司推出的逻辑谜题“演化多米诺”（Evolomino），建立了整数线性规划模型以形式化其演化、连通性及一致性规则，并设计了基于该模型的随机谜题生成算法，实验证明该框架能有效确保谜题解的唯一性，且利用 CP-SAT 求解器可在极短时间内解决高达 18×18 规模的实例。
An RSK correspondence for cylindric tableaux
本文建立了圆柱形表（cylindric tableaux）的罗宾逊 - 申斯特德（Robinson-Schensted）对应，构建了避免特定模式的排列与具有公共形状的圆柱形标准杨表之间的双射，并由此推导了相关的枚举结果及渐近公式。
An accelerated direct solver for scalar wave scattering by multiple transmissive inclusions in two dimensions
本文提出了一种基于边界积分方程的加速直接求解器，用于高效处理二维多透射夹杂体的标量波散射问题，该方法利用代理法低秩近似显著降低了系统规模与计算成本，并表明 PMCHWT 公式在速度和压缩率上均优于 Burton-Miller 公式。
An efficient predictor-corrector approach with orthogonal spline collocation finite element technique for FitzHugh-Nagumo problem
本文提出了一种结合正交样条配置有限元方法与变步长预测 - 校正策略的高效算法，用于求解 FitzHugh-Nagumo 系统，该算法在保持无条件稳定性和高阶精度的同时，有效克服了数值振荡并降低了计算成本。
Analytic Properties of an Orthogonal Fourier-Jacobi Dirichlet Series
本文通过正交型克林根艾森斯坦级数的积分表示，研究了涉及正交群尖点形式傅里叶 - 雅可比系数的狄利克雷级数的解析性质，在特定格条件下建立了其与辛群艾森斯坦级数的theta对应，从而证明了该级数的全纯延拓，并在格情形下导出了精确的函数方程。
Anchor-Based Function Extrapolation with Proven Bounds and Projection Guarantees
本文提出了一种基于锚函数的模型无关框架，通过将外推问题重构为具有严格保证的可行性与投影问题，利用可验证的误差界修正基线近似，从而在理论上确保外推误差不会增加并显著降低外推风险。
Antisymmetry of real quadratic singular moduli
该论文通过深入分析四变量分裂正交群的 Darmon-Gehrmann-Lipnowski 刚性亚纯上循环，证实了 Darmon-Vonk 关于实二次奇异模反对称性的猜想，并证明了 Kudla-Millson 除子生成级数的模性。
Arithmetic dynamics and Generalized Fermat's conjecture
该论文在算术动力学框架下提出了广义费马猜想，提供了相关证据，并补充了多索引版本。
Artificial Noise Versus Artificial Noise Elimination: Redefining Scaling Laws of Physical Layer Security
本文通过建立人工噪声（AN）与人工噪声消除（ANE）场景下的保密率缩放定律，揭示了收发天线与窃听者天线数量间的相互制约关系，并确定了在窃听者具备 ANE 能力时人工噪声仍能有效保障安全通信的充分条件。
Asymptotic -number of graded families of ideals and the Newton-Okounkov region
本文证明了诺特分次理想族中-数渐近极限的存在性及其与初始度、牛顿-Okounkov 区域及积分闭包的等价关系，并确立了-数与正则度及重数之间的不等式性质。
Asymptotic behavior of the solution with positive temperature in nonlinear 3D thermoelasticity
本文研究了非线性三维热弹性耦合系统，通过引入近似问题、利用 Moser 迭代技术建立温度一致有界性并结合 Fisher 信息泛函处理高阶导数估计，严格证明了正温度解的全局适定性及其随时间渐近收敛至由能量守恒决定的均匀温度平衡态。
Asymptotics for a nonstandard risk model with multivariate subexponential claims and constant interest force
本文研究了具有常利率和多元次指数索赔的非标准风险模型中，在有限与无限时间 horizon 下折现累积索赔进入特定稀有集的概率渐近行为，并进一步探讨了其在最终受布朗运动扰动下的破产问题中的应用。
Backward problem for a degenerate viscous Hamilton-Jacobi equation: stability and numerical identification
本文针对具有退化扩散和非二次一般哈密顿量的粘性 Hamilton-Jacobi 方程的反问题，利用 Carleman 估计证明了其条件稳定性，并结合伴随状态法、共轭梯度法及 Van Cittert 迭代算法提出了相应的数值识别方案并通过测试验证了其性能。
Bounding finite-image sequences of length
本文改进了 Erdős 和 Rado 关于有限像序列的证明，给出了序数 长度下有限像序列集合 的最大线性序数 的上界，证明该上界在 固定时约为 重指数级，并指出当 时该界限接近紧确。
Celebrating Women in Mathematics
本文应奥地利科学院邀请撰写，旨在介绍旨在庆祝和激励女性数学家的"5·12"全球倡议的起源与早期活动，并简要回顾玛丽亚姆·米尔扎哈尼、希帕蒂亚、索菲娅·科瓦列夫斯卡娅、埃米·诺特、凯伦·乌伦贝克和英格丽德·道布歇等六位在数学领域取得卓越成就并创造多项“女性第一”纪录的杰出数学家。
Circular chromatic index of small graphs
该论文通过系统确定最大度为 4、5、6 的小规模图及多重图的循环色指数并构造特定无穷族图，否定了关于循环色指数在 下方不存在图的边连通性变体“上间隙猜想”。
Classification of ancient finite-entropy curve shortening flows
该论文证明了任何古老的、光滑嵌入且有限熵的曲线短化流必为静态直线、收缩圆、回形针、平移的“死神”曲线或图形化古老“老式留声机”（ancient trombone）中的一种，并由此推导出所有紧致情形均为凸流，而非紧致情形则为静态直线或固定开区间上的完整图像。
Classifying Wavelet Coorbit Spaces in Dimension 2
该论文针对二维情形，对与矩阵群相关的连续小波变换所生成的科轨道空间（coorbit spaces）进行了全面分类，彻底解决了判定两个不同小波系统是否产生相同科轨道空间尺度这一关键问题。
Classifying integer tilings and hypertilings
本文通过推广双曲平面中的法雷图，利用三角剖分多边形的几何模型，对 tame 整数 -tilings 和 hypertilings 进行了完整分类，并揭示了前者与正整数 friezes 及 -tilings 的对应关系，以及后者在凯莱超行列式为 1 时可用整数对的三重哈达玛积进行简洁描述。
Cocliques in the Kneser graph on -flags of PG
本文利用 Ihringer 证明的向量空间 Erdős-Matching 定理，在 足够大的条件下确定了 PG 中 -旗 Kneser 图的最大 cocliques 并给出了稳定性结果，从而证实了 D'haeseleer、Metsch 和 Werner 的一个猜想。
Cohen-Macaulayness of squarefree powers of edge ideals of whisker graphs
本文研究了带须图（whisker graphs）的边理想的平方幂所对应的匹配自由复形的性质，刻画了其纯性、可壳性（shellability）及 Cohen-Macaulay 性的充要条件，并计算了相关深度以验证关于带须圈图平方幂深度的猜想。
Cohomological support varieties of certain monomial ideals
本文通过构建反例证明某些单项式理想的上同调支撑簇并非线性子空间的并，并提出了一种高效的计算程序，从而借助计算机辅助验证了第三个此类反例的存在性，并完成了对具有 6 个生成元的有理数域上齐次单项式理想支撑簇的分类。
Commutativity and Kleisli laws of codensity monads of probability measures
本文研究了概率测度余密度单子（codensity monads）的交换性与 Kleisli 定律，通过推导其到 Giry 单子的 Kleisli 定律建立了与可测概率的正式联系，给出了若干概率单子作为 Giry 单子终端提升的新普适性质，并提供了单子为仿射和松弛幺半的充分条件，特别是通过日卷积（Day convolution）刻画了 Radon 单子等恰好点式幺半的余密度单子，同时揭示了 Giry 单子仅在标准博雷尔空间上才具有该性质的原因。
Complex Dynamics of Wave-Character Transitions in Radially Symmetric Isentropic Euler Flows: Theory and Numerics
本文通过理论分析与半离散拉格朗日 - 欧拉数值模拟，研究了径向对称等熵欧拉方程中稀疏波与压缩波在三种不同流态下的演化机制，揭示了亚音速和内向超音速流中特有的非对称波性转换规律，并推导了有限时间奇点形成的充分条件。
Complex Scaling for the Junction of Semi-infinite Gratings
本文提出并分析了一种积分方程方法，用于求解非周期源在由两个半无限周期结构（如周期性墙壁、传输层或障碍物）组成的二维交界处的散射问题，该方法通过复缩放技术将积分核解析延拓至复平面以实现指数级截断精度，并证明了方程的 Fredholm 性质及解的辐射条件。
Composable Uncertainty in Symmetric Monoidal Categories for Design Problems
本文通过利用由对称幺半单子诱导的马尔可夫范畴中的参数化映射，结合基变换构造，将不确定性建模整合到设计问题的对称幺半范畴框架中，从而构建出一个能够统一处理优化、决策理论和贝叶斯学习等实际问题的新型对称幺半 2-范畴。
Constructing -free Hardy fields
本文证明了每个哈迪域均可扩张为一个-自由哈迪域，该结果不仅与二阶齐次线性微分方程的经典振荡判据相关，还被用于回答博什尼茨根（Boshernitzan）提出的问题并推广其定理。
Continuity of asymptotic entropy on wreath products
该论文证明了在满足特定增长条件的非退化有限熵概率测度下， wreath 积 上随机游走的渐近熵关于步分布是连续的，并通过建立返回概率的连续性以及利用泊松边界上调和测度的弱连续性，将这一结果推广至线性群和作用于 空间的群等新类群。
Control and stabilization of cascade coupled systems: application to a 1-d heat and wave coupled system
本文在抽象线性时不变框架下，利用级联耦合结构研究了由一维热方程与波方程组成的耦合系统的适定性、同时精确与近似可控性以及通过 Sylvester 方程设计的闭环控制实现的多项式稳定性。
Convergence analysis of a proximal-type algorithm for DC programs with applications to variable selection
本文提出了一种结合近端点算法与线搜索步的迭代算法，在目标函数满足Kurdyka-Łojasiewicz性质的假设下，分析了该算法及其惯性近端方法的收敛性，并将其应用于线性回归中的变量选择问题。
Convex Analysis in Spectral Decomposition Systems
该论文提出了一种统一的谱分解系统框架，通过引入新的简化最小化原理，将希尔伯特空间上谱函数的凸分析问题（如共轭、次梯度及 Bregman 邻近算子的计算）转化为更简单的不变函数问题，从而为傅里叶相位不变函数、混合范数正则化及矩阵特征值函数等广泛应用提供了构造性的解析工具。
Convex Duality Made Difficult
本文旨在通过构建以优化问题为对象的范畴，利用范畴论方法重新推导凸优化中的极小极大定理及凸函数的勒让德对偶自反性（即(f*)*=f）等经典结果。
Convex body domination for the commutator of vector valued operators with matrix multi-symbol
该论文针对具有特定凸体控制性质的算子，建立了向量值交换子的凸体控制结果，证明了相应的强型估计，并研究了由此自然产生的 BMO 空间。
Coproduct of modified Drinfeld-Cartan series for Yangians and quantum affine algebras in type A
本文给出了 型杨氏代数和 型量子仿射代数中修改后的 Drinfeld-Cartan 生成级数的显式余乘公式，并作为辅助结果给出了 型量子仿射代数正预基本表示的显式描述。
Counting Zeros of Complex-Valued Harmonic Functions via Rouché's Theorem
该论文通过将调和罗歇定理推广至非圆形临界曲线，确定了复调和函数族 在特定参数条件下的零点总数（为 或 ），并证明了这些零点分别位于两个明确的圆环区域内。
Critical stationary fluctuations in reaction--diffusion processes
本文研究了一维对称简单排斥过程与临界格点自旋翻转相结合的反应 - 扩散系统，证明了在临界状态下总磁化强度的缩放分布收敛于非高斯分布，而密度场在零均值测试函数上的作用则表现为更小的高斯涨落，从而表明缩放后的密度场在极限下投影为磁化强度。
Crystalline prisms: Reflections and diffractions, present and past
该论文建立了 -adic 形式概形上棱晶态晶体与具有积分且拟幂零 -联络的模之间的等价性，证明了其上同调可由 -de Rham 复形计算，并通过几何构造“棱晶 Sen 算子”揭示了模 棱晶上同调与 de Rham 上同调之间的微妙联系，从而为德拉格分解定理的强化版本提供了显式描述。
Cumulative Riemann sums, distribution functions, and a universal inequality
本文通过揭示离散求和不等式源于分布无关的连续恒等式，建立了一个关于单调函数的统一视角，并探讨了其与黎曼和、阿贝尔求和、概率积分变换以及优超理论和卡拉马塔不等式的联系。
Cycles on splitting models of Shimura varieties
本文通过引入 Pappas-Rapoport 分裂模型解决积分模型问题，构建了不同 PEL 型 Shimura 簇特殊纤维间的非平凡 Hecke 对应，进而证明了特定情形下的几何 Jacquet-Langlands 对应并验证了 Tate 猜想。
Degree-Based Weighted Adjacency Matrices: Spectra, Integrality, and Edge Deletion Effects
本文研究了基于度数的加权邻接矩阵的谱、整数性及其在边删除下的影响，通过计算完全多部图和冠部多部图的加权谱、修正先前关于完全图边删除后谱半径与能量变化的结论，并解决多部图能量变化的开放问题，从而完善了相关理论。
Demi Weakly Dunford-Pettis on Banach Spaces
本文定义了弱 Demi Dunford-Pettis 算子类，研究了其与弱 Dunford-Pettis 及 Demi Dunford-Pettis 算子的关系及其重合条件，并探讨了该类算子在 Banach 格环境下的性质。
Dependent Directed Wiring Diagrams for Composing Instantaneous Systems
本文通过引入依赖型有向接线图算子，构建了能够处理输出直接依赖输入（如 Mealy 机和参数化辅助变量的库存流图）的瞬时系统组合代数，并给出了其到 Mealy 机的语义解释。
Desingularization of double covers of regular surfaces
该论文通过显式方程描述了 Lipman 对正则曲面双覆盖的消奇过程，并由此提出了相应的消奇算法。
Determinantal computation of minimal local GADs
该论文提出了一种通过最小化符号逆系统秩来计算齐次多项式最小局部广义可加分解（GADs）的行列式方法，证明了该方法在特定条件下能无需张量扩展即可确定所有最小局部分解，并验证了其构造与所选反极性作用的无关性。
Differentially Private Secure Multiplication: Beyond Two Multiplicands
本文研究了在分布式系统中对任意数量 个私有输入进行差分隐私安全乘法的通用问题，通过提出基于编码多项式和分层噪声注入的框架，在 个节点对抗 个节点合谋的场景下，刻画了隐私与准确性的最优权衡并改进了估计精度。
Dimension of Generic Reals
该论文研究了可计算性理论中特定泛型集合的豪斯多夫测度，揭示了-Cohen、-Mathias 及-Sacks 泛型集合具有正测度的条件分别取决于测度函数与理想中元素之间的支配关系。
Dimension statistics of representations of finite groups
本文通过引入“渐近常数”和“渐近对数常数”的概念，研究了有限域上酉群、约化群以及对称群 的表示维数统计特性，揭示了在特定极限情形下其维数数据或共轭类大小在统计意义上呈现“大致”恒定且平方的规律。
Dimension-free maximal inequalities for noncommutative spherical means over cyclic groups
本文通过将 Nevo 和 Stein 的谱方法推广至非交换情形，建立了循环群上算子值球面平均算子的 维数无关极大不等式，并由此导出了冯·诺依曼代数自同构作用下的非交换球面极大不等式。
Diophantine approximation with mixed powers of Piatetski-Shapiro primes
本文证明了对于满足特定条件的实数 和常数 ，存在无穷多组由 Piatetski-Shapiro 素数构成的三元组 ，使得线性型 的绝对值小于由 的特定指数幂所界定的误差范围。
Dirichlet control problems with energy regularization governed by non-coercive elliptic equations
本文研究了由非强制椭圆方程控制、定义在可能非凸多边形区域上的线性二次 Dirichlet 控制问题，通过引入能量范数正则化、加权 Sobolev 空间正则性分析、非凸网格上的有限元离散化以及 离散投影，证明了离散问题的强凸性并获得了最优误差估计。
Discrete Approximate Circle Bundles
本文提出了离散近似圆丛这一概念，作为代数拓扑中圆丛在数据科学中的对应物，通过定义能唯一确定圆丛同构类的两个上同调不变量及相应算法，实现了从离散近似表示到真实圆丛的稳定识别与坐标化降维，并在计算机视觉等实际数据集上验证了其有效性。
Divisor Structure of p-1 in Mersenne Prime Exponents
该论文通过引入归一化除数结构参数，利用多种非参数统计方法发现梅森素数指数的除数结构相较于邻近素数呈现显著偏高的特征，但这一现象的解析机制目前尚未建立。
Do Ambient Backscatter Communication Receivers Require Low-Noise Amplifiers?
本文提出了一种结合低噪声放大器（LNA）参数的新型环境反向散射通信符号检测框架，通过推导误码率和偏度系数证明，在低至中等发射功率下，LNA 能显著提升能量检测的性能，并进一步给出了基于导频符号的阈值估计方法以最小化误码率。
Domination polynomial of co-maximal graphs of integer modulo ring
本文研究了整数模 环的互素图 的支配多项式，推导了特定情形下的显式公式并证明了其单峰性与对数凹性，同时给出了通解的结构表达式以及支配根模的界限。
Dunford-Pettis Multilinear Operators and their variations: A revisit to the classic concepts of Operator Ideals
本文重新审视了经典的算子理想概念，通过引入新的多线性算子类并研究其与既有及新兴算子类之间的包含关系与重合条件，从而拓展了邓福德 - 佩蒂斯算子的理论框架。
Efficient and Flexible Multirate Temporal Adaptivity
本文提出了两种专为多速率无穷小（MRI）积分方法设计的新型多速率时间步长自适应控制器，并结合新构建的 2 至 5 阶显式多速率指数龙格 - 库塔（MERK）方法的嵌入对，显著提升了处理多时间尺度问题时的计算效率、灵活性与精度。
Einstein deformations of Kähler Einstein metrics
本文通过将负凯勒 - 爱因斯坦度量的二阶爱因斯坦形变理论与底层复几何相联系，证明了在适当规范归一化下，切于无穷小形变空间 的形变的二阶泰勒展开完全由 和 Kodaira-Spencer 括号 的散度决定，从而显著细化并推广了 Nagy-Semmelmann 关于负凯勒 - 爱因斯坦度量二阶无阻碍性的近期成果。
Erd\H{o}s Matching (Conjecture) Theorem
本文证明了组合数学中长期悬而未决的著名难题——埃尔德什匹配猜想，该猜想断言不含个两两不相交元子集的集合族的最大基数由两个特定构造的上界中的较大者决定。
Error Estimates for Hyperbolic Scaling Limits of Linear Kinetic Models on Networks
本文研究了网络上线性离散动力学模型在小克努森数极限下的渐近行为，通过引入变量变换将对称耦合条件下的系统重构为个独立的初边值问题，并利用能量法严格推导了渐近展开的误差估计。
Estimating with a Coin
本文介绍了一种通过抛硬币来估算 的简单蒙特卡洛方法，并提出了 的一个看似新颖的数学解释，尽管其背后的卡特兰数恒等式在概率论文献中已有隐含记载。
Existence and Uniqueness of Physically Correct Hydraulic States in Water Distribution Systems -- A theoretical analysis on the solvability of non-linear systems of equations in the context of water distribution systems
本文通过严格的理论分析，证明了在给定常见观测子集（如水库水头和需水量）的情况下，基于物理原理的水分配系统非线性方程组解的存在性与唯一性，从而为水力模拟器的可靠性提供了此前缺失的数学基础。
Existence and singularity formation for the supersonic expanding wave of radially symmetric non-isentropic compressible Euler equations
本文通过引入刻画稀疏波与压缩波性质的梯度变量并构建不变区域，研究了径向对称非等熵可压缩欧拉方程超音速膨胀波的存在性与奇异性，证明了在特定初始条件下解的平滑性以及在另一条件下有限时间内奇点的形成。
Existence for the Discrete Nonlinear Fragmentation Equation with Degenerate Diffusion
该论文在碰撞与破裂核有界且扩散系数无需严格正定的条件下，通过构造正则化系统并结合弱 先验估计与 紧性论证，证明了任意维空间离散非线性碎裂方程全局弱解的存在性。
Explicit conditional bounds for the residue of a Dedekind zeta-function at
该论文证明了数域戴德金函数在处留数的新的显式条件上界，并给出了所有常数的具体数值。
Exponential Convergence of -FEM for the Integral Fractional Laplacian on cuboids
本文证明了在三维单位立方体上，针对解析右端项的 Dirichlet 积分分数阶拉普拉斯算子，采用向所有边界几何加密的张量积网格及 -有限元方法，其能量范数误差关于自由度 呈 的根指数收敛速度。
Fast dynamo action on the 3-torus for pulsed-diffusions
本文通过在三维环面上构建具有均匀双曲性质的拉伸 - 折叠 - 剪切速度场，并利用针对该动力学特性设计的各向异性巴拿赫空间进行微扰分析，严格证明了脉冲扩散模型在低磁扩散率下存在模大于 1 的特征值，从而证实了快发电机猜想。
Faster Stochastic ADMM for Nonsmooth Composite Convex Optimization in Hilbert Space
本文提出了一种用于希尔伯特空间中非光滑复合随机凸优化问题的随机交替方向乘子法，证明了其在强凸情形下的强收敛性，并给出了强凸及一般凸情形下函数值和可行性违反的非遍历更快收敛速率，同时展示了该方法在偏微分方程随机系数约束问题中的应用及数值效率。
Feedback Does Not Increase the Capacity of Approximately Memoryless Surjective POST Channels
该论文证明，对于满足特定满射条件的近似无记忆 POST 信道，反馈并不能增加其容量，从而将香农关于离散无记忆信道的经典结论推广到了更广泛的非严格无记忆场景。
Finite-energy solutions to Einstein-scalar field Lichnerowicz equations on complete Riemannian manifolds
本文在系数正则性较低、流形满足索伯列夫嵌入条件及谱假设的前提下，通过正则化方法、山路引理及哈纳克不等式，证明了爱因斯坦 - 标量场利希纳罗维奇方程在完备黎曼流形上有限能量解的存在性，并给出了非负超解存在的必要条件。
Flats and hyperplane arrangements for matroids with coefficients
本文基于系数域（tract）上的向量与线性子空间概念，建立了 T-拟阵的平坦与超平面排列理论，并给出了其在 T-平坦格、T-超平面排列、T-射影空间点线排列及 T-箭图表示下的多种等价刻画，同时以热带线性空间为例进行了阐释。
Fodor space in generalized descriptive set theory
该论文研究了广义描述集合论中空间内回归函数空间上的同构关系连续可约性，证明了对于不可达基数，若理论在大小下具有少于个互不同构的模型，而是不稳定或超稳定但不可分类的理论，则的模型同构关系可连续归约于的模型同构关系。
Formal extension of noncommutative tensor-triangular support varieties
本文在给定非交换张量三角范畴紧部分的支持簇理论基础上，仿照经典范式将其推广至非紧部分，并在特定条件下（如基于诺特空间且满足广义张量积性质等）证明了扩展后的支持理论能够检测零对象，从而验证了关于有限张量范畴稳定范畴中中心上同调支持扩展猜想的部分内容。
Foundations and Classification of Invariant Subalgebras of Grassmann Algebra
本文在 DRP 土耳其 2025 项目的指导下，系统阐述了格拉斯曼代数的定义、楔积机制及其与行列式的内在联系，并重点提出了不变子代数的一种新颖分类方法。
Four-field mixed finite elements for incompressible nonlinear elasticity
本文提出了一种基于位移、位移梯度、第一 Piola-Kirchhoff 应力和压力四场混合公式的有限元方法，用于求解不可压缩非线性弹性问题，该方法采用不连续位移场且无需稳定化，并建立了相应的适定性理论、先验误差估计及高效后处理技术，在二维和三维数值实验中均展现出最优收敛率与卓越的鲁棒性。
Fractured Structures in Condensed Mathematics
该论文通过在凝聚 anima 的 -拓扑斯上构造 Lurie 意义上的破碎结构，不仅揭示了凝聚 anima 的显式联合保守点集，还通过证明极不连通空间范畴不具备所有纤维（从而回答了 Clausen 的问题）排除了其他破碎结构候选。
Frobenius structure on rigid connections and arithmetic applications
本文针对由陈云和雅各布等人引入的两类刚性不规则 -联络，构建了自然的 Frobenius 结构作为其 -adic 局部系统的 -adic 伴随，并借此研究了局部单值群表示、验证了 Reeder-Yu 关于 epipelagic Langlands 参数的预测，同时证明了这些局部系统的上同调刚性及物理刚性。
Functionality for isomorphism classes of curves and hypersurfaces
本文描述了基于不变量理论的算法，用于解决主要涉及 genus 2、3 和 4 的曲线及超曲面的几何同构类问题，并包含了基于第一作者博士论文的新理论成果。
Generalized Edmonds-Sterboul-Deming configurations. Part 1: Sterboul-Deming graphs
本文引入了 Jflower 和 Jposy 两种广义图构型，证明了它们与经典构型在覆盖顶点集上等价，从而为刻画 Sterboul-Deming 图提供了统一的理论框架。
Generic orbits, normal bases, and generation degree for fields of rational invariants
该论文在互素特征下证明了有理不变量域的生成度不超过其张成度的两倍加一（且该界是紧的），并在一般特征下建立了张成度的单调性及上界等性质，从而推广并细化了 Edidin-Katz 以及 Kollar-Pham 的相关结果。
Geometric early warning indicator from stochastic separatrix structure in a random two-state ecosystem model
该论文提出了一种基于随机分界线结构的几何早期预警指标，用于在强噪声或观测记录有限的情况下，有效预测北极冰下藻华爆发，弥补了传统临界慢化指标在快速转变场景下的不足。
Global Asymptotic Rates Under Randomization: Gauss-Seidel and Kaczmarz
该论文通过建立随机迭代算子谱半径的新界及其与非交换代数中 Perron-Frobenius 理论的关联，推导出了高斯 - 塞德尔和 Kaczmarz 方法的渐近收敛速率，从而缩小了理论与实践的差距，并量化了松弛参数对性能的提升作用，解决了 Strohmer 和 Vershynin 在 2007 年提出的开放问题。
Gradient estimates for nonlinear elliptic equations with Orlicz growth and measure data
本文建立了具有测度数据和 Orlicz 型增长条件的非线性椭圆方程解的梯度估计，分别在奇异区间 和 内获得了点wise Wolff 势估计与 Lipschitz 正则性结果，并推广了奇异 -Laplace 方程的已知结论。
Graph quandles: Generalized Cayley graphs of racks and right quasigroups
本文奠定了研究右拟群（包括架和纽结）在图上作用的几何群理论类比基础，通过引入基于图标记的不变量，证明了所有右拟群均可由特定图实现，并利用施莱伊尔图刻画了相关 Cayley 图，从而解决了 Bardakov 提出的两个问题并给出了多种代数结构的图论特征。
Grid designs
本文利用有限域算术研究了网格图（即路径图或循环图的笛卡尔积）对完全图的分解问题，证明了当为奇素数或其平方时存在-设计，并分别否定了的存在性而肯定了的存在性（后者对应于 Connections 谜题的特定排列方式）。
Gromov--Witten theory beyond maximal contacts
该论文通过建立多根堆叠上的轨道 Gromov-Witten 不变量与相对 Gromov-Witten 不变量之间的对应关系，将最大接触情形下的局部 - 相对对应推广至更一般情形，并进一步将相对不变量转化为绝对不变量以用于计算。
Hierarchical threshold structure in Max-Cut with geometric edge weights
本文研究了边权按字典序几何递减的完全图最大割问题，证明了在中间参数区间内孤立割的层级阈值结构，并 conjecture 当 时孤立割即为全局最优解。
Homotopy Posets, Postnikov Towers, and Hypercompletions of -Categories
该论文将同伦集、群、连通与截断映射等基础同伦论概念推广至-范畴及在Gray张量积下由-范畴加权的现成范畴，通过引入由范畴圆盘边界索引的同伦偏序集构建了类比纤维化长正合列的范畴结构，并证明了Postnikov塔在-范畴中的收敛性及其在Postnikov完备-范畴子范畴中的极限刻画。
Hyperbolic nonlinear Schrödinger equations on
本文通过在 上建立直至端点的尖锐时空 Strichartz 估计，证明了双曲非线性薛定谔方程在临界索伯列夫空间中的局部适定性，并针对高次非线性项在小初值情形下确立了整体存在性与散射性。
Hyperelliptic curves mapping to abelian varieties and applications to Beilinson's conjecture for zero-cycles
本文在复域上针对与椭圆曲线乘积是ogenous 的阿贝尔曲面，构造了大量映射到该曲面的双有理非等价超椭圆曲线族，利用这些曲线在零维循环 Chow 群中发现了丰富的有理等价关系，从而为 Beilinson 关于零维循环的猜想（即光滑射影簇的阿尔巴内塞映射核为零）提供了新的进展。
Identification of a Point Source in the Heat Equation from Sparse Boundary Measurements
本文研究了从稀疏边界通量数据中反演热方程中点源位置与幅值的问题，证明了在单位球和二维单连通光滑有界域等特定条件下可实现唯一性恢复，并辅以数值实验验证了该方法的可行性。
Ignorance with(out) Grasping
本文通过引入主题敏感语义，论证了无知作为一种超内涵概念能够区分逻辑等价命题，并在此基础上为三种不同形式的无知构建了完备的逻辑系统，从而有效解决了逻辑全知难题并弥合了标准关系模型与人类对内容把握直觉之间的鸿沟。
Impacts of the duration and intensity of grazing cycle on vegetation population dynamics in semi-arid ecosystems with seasonal succession
本文提出了一种包含旱季、生长期和放牧季季节性演替的新型植被模型，旨在探讨放牧周期持续时间和强度对半干旱生态系统中单一种群存续及物种竞争结果的影响，并通过数值模拟验证了相关理论结论。
Induced subdivisions of in graphs of high girth
该论文证明了对于所有 ，每个最小度至少为 且围长至少为 $10^8K_{k+1}$ 的诱导细分，从而解决了 Kühn 和 Osthus 提出的一个由 Shi 最初提出的问题。
Infinite circle patterns in the Weil-Petersson class
本文研究了由有限狄利克雷能量离散调和函数参数化的欧几里得平面无限圆图案，证明了该空间构成一个同胚于单位圆半可微函数索伯列夫空间的无限维希尔伯特流形，并揭示了其与韦尔 - 彼得森类拟共形映射及双曲体积泛函海森矩阵诱导的黎曼度量之间的深刻联系。
Infinite linear patterns in sets of positive density
该论文刻画了任意具有正上 Banach 密度的集合平移中所有可能的无限线性构型，从而统一推广了 Szemerédi 关于等差数列的定理以及 Kra、Moreira、Richter 和 Robertson 近期关于有限和的密度定理。
Invertibility of the Fourier Diffraction Relation in Raster Scan Diffraction Tomography
本文证明了在栅格扫描衍射层析成像中，当使用聚焦光束而非平面波照明时，其导出的傅里叶衍射关系在三维及以上维度能唯一确定散射势的傅里叶系数，而在二维情况下仅有部分频谱区域可被唯一重构。
Iwasawa Invariants of Even -groups of Rings of Integers in the -extension over Real Quadratic Number Fields
本文通过研究狄利克雷 函数在负整数处的 2 进可除性，导出了实二次域 -扩张中间域环整数偶数 群 2-主部阶数的渐近公式，进而确定了其 Iwasawa 不变量 和 ，并给出了公式成立的下界及在特定域族上的具体应用。
Joint Precoding and Phase-Shift Optimization for Beyond-Diagonal RIS-Aided ISAC System
本文针对超对角可重构智能表面（BD-RIS）辅助的多用户通感一体化系统，提出了一种联合预编码与相位偏移优化的交替优化框架，通过干扰管理与波束增益近似方法有效平衡了通信与感知性能，仿真结果表明其性能显著优于传统对角 RIS 系统。
K-promotion on m-packed labelings of posets
本文研究了 Pechenik 定义的 K-推广算子（pro_K）在一般偏序集及特定根树（如扩展星、梳状树等）m-打包标记上的作用，揭示了其轨道大小与阶在特定条件下的整除性质，并完全确定了若干类根树在特定 m 值下的轨道大小。
Kippenhahn's Conjecture Revisited
本文利用近期发展的局部谱分析方法，通过特征多项式给出了 Kippenhahn 猜想成立与否的充要条件。
Large-data solutions in multi-dimensional thermoviscoelasticity with temperature-dependent viscosities
本文在温度依赖粘度和耦合项条件下，证明了多维开尔文 - 沃伊特型热粘弹性系统中任意大初值全局弱解的存在性，从而将一维结果推广至多维情形且无需数据小性假设。
Large-time behaviour for coupled systems of Lotka-Volterra-type Fokker-Planck equations
本文通过引入能量型距离，在齐次索伯列夫空间中严格证明了描述捕食者 - 猎物相互作用的耦合 Lotka-Volterra 型 Fokker-Planck 方程系统以由耗散项显式确定的速率指数收敛至平衡态。
Learning with Errors over Group Rings Constructed by Semi-direct Product
本文研究了由两个循环群的半直积构造的非交换群环上的带误差学习（）问题，并提出了两种多项式时间量子归约，证明了该问题在最坏情况下的格困难性假设下具有计算硬度，从而可用于构建语义安全的公钥密码系统。
Left Jacobson Rings
该论文定义了强（弱）左雅各布森环，证明了有限维代数上的多项式环满足单侧非交换希尔伯特零点定理（即强左雅各布森且极大左理想余维数有限），并刻画了阿祖马代数及中心有限生成代数的左雅各布森性质。
Limited polynomials and sendov's conjecture
本文研究了一类特定多项式的零点及其导数零点的分布与相互作用，并在多项式零点均为同号实数的情况下证明了塞诺夫猜想的一个弱形式。
Linear Code Equivalence via Plücker Coordinates
该论文利用代数几何中的普吕克坐标和不变有理函数域工具，为线性码等价问题构建了仅涉及置换矩阵的代数模型，并理论性地推导了不变量生成元及以置换矩阵为根的多项式，尽管所得多项式因阶数过高和项数指数增长而缺乏实际计算可行性，但为密码分析提供了重要的理论见解。
Linearized Boundary Control Method for Damping Reconstruction in an Acoustic Inverse Boundary Value Problem
本文提出了一种线性化边界控制方法，用于从线性化诺伊曼 - 狄利克雷映射中重构阻尼波动方程中的阻尼系数扰动，并分别在常数和非常数背景阻尼下推导了相应的稳定性估计及数值验证方案。
Localized state for nonlinear disordered stark model
本文利用线性算子对角化与 KAM 理论，证明了在参数合理范围内，非线性无序斯塔克模型对大多数随机势场实现存在具有任意幂律空间衰减特性的时空准周期局域态。
Locally -categorical theories and locally Roelcke precompact groups
本文通过定义局部-范畴结构并证明相应的 Ryll-Nardzewski 定理，建立了局部 Roelcke 预紧群与局部-范畴理论之间的对应关系，刻画了前者的等距作用，证明了两者之间的双解释性等价于群同构，并揭示了 Banach 空间单位球与仿射空间在范畴性上的联系。
Locally finite varieties of nonassociative algebras
本文研究了有限域上非结合代数局部有限簇的基本性质（如幂零性、可解性等）以及具有特定经典性质的有限代数数量在固定维数所有代数总数中的比例估计。
Long finite time bubble trees for two co-rotational wave maps
该论文证明了在二维欧氏空间到二维球面的能量临界波映射方程的共旋转情形下，存在任意多个同心收缩的-泡解，从而证实了有限时间爆破情形下孤子分解定理所预测的所有情形（在同心收缩泡具有交替符号时）均确实发生。
Long-Run Conditional Value-at-Risk Reinforcement Learning
本文提出了一种基于条件风险价值（CVaR）贝尔曼局部最优方程的模型无关强化学习算法，该算法利用单条样本轨迹进行策略评估与改进，并在理论证明了其几乎必然收敛性及的最优收敛速率后，成功扩展至均值-CVaR 优化问题并通过数值实验验证了有效性。
Long-range one-dimensional internal diffusion-limited aggregation
本文研究了长程一维内部扩散限制聚集模型，证明了当驱动随机游走的增量具有有限方差时，聚集团簇在 步后几乎由围绕原点的对称连续块构成（将已有结果推广至最优矩条件），而当增量属于 $1<\alpha<2\alpha$-稳定律吸引域时，团簇虽包含比例小于 1 的连续块，但无法达到完全连续。
Lorentz--Epstein surfaces and a Liouville action for positive curves
本文在反德西特三维空间与 -共形度量的对应框架下，定义了 -体积、Epstein 曲面和 Liouville 作用量的类比，并将其应用于具有正结构的旗流形中的正曲线，从而获得了在分段圆情形下有限的曲线不变量。
Magic labelling enumeration on pseudo-line graphs and pseudo-cycle graphs
本文旨在通过计算伪线图与伪圈图的魔术标号数 及其生成函数，将 Bóna 等人的早期研究推广至这两类图，从而在斯坦利定理的基础上解决其具体形式的确定难题。
Mathematical Proof
这份课程笔记旨在帮助从计算微积分过渡到抽象数学的本科生，通过涵盖命题逻辑、证明技巧、数学归纳法、集合与关系、实数完备性及基数等主题，并辅以大量示例和带完整解答的练习，为为期一学期的证明课程提供全面介绍。
Mitigation of UE Antenna Calibration Errors via Differential STBC in Cell-Free Massive MIMO
该论文提出利用差分空时块编码（DSTBC）技术，在无需用户设备（UE）端显式校准或信道相位知识的情况下，有效抑制了无蜂窝大规模 MIMO 下行链路中多天线 UE 的阵列校准误差，从而恢复了系统的相干传输性能。
Mollified Christoffel-Darboux Kernels and Density Recovery on Varieties
本文引入了流形上的磨光 Christoffel-Darboux 核，通过系统正则化经典核函数，不仅实现了支撑集内外性质的显著改善（即内部一致有界、外部指数增长），还无需预先知晓平衡测度即可从矩数据中定量恢复密度，并给出了欧氏空间及单位球面上的具体收敛速率。
Multiplier rigidity for complex Hénon maps
该论文证明了复 Hénon 映射（及其复合形式）在固定度数和雅可比行列式的前提下，可由其周期点的乘子谱唯一确定（至多有限种选择），这一刚性结果源于参数空间中稳定代数族的不存在性，并依赖于对发散族中最大熵测度李雅普诺夫指数的精确渐近估计。
Non-concentration estimates for Laplace eigenfunctions on compact manifolds with boundary
本文利用纯稳态局部方法，将熟知的拉普拉斯特征函数内部非集中估计推广至具有光滑边界的紧致流形边界上，并由此结合 Sogge 的结果导出了 Grieser 关于 Dirichlet 或 Neumann 特征函数的 最优上界。
Nonlinear Lebesgue spaces: Curves and geometry
本文作为该系列的第二篇，通过证明非线性勒贝格空间中的非线性富比尼 - 勒贝格定理，建立了曲线与取值于曲线空间的映射之间的识别关系，进而为缺乏微分结构的非线性空间中绝对连续曲线的点速定义及其长度结构和曲率界限等几何性质提供了点态描述。
Normal traces and applications to continuity equations on bounded domains
本文研究了向量场法向勒贝格迹的性质，证明其满足高斯 - 格林恒等式并严格介于分布意义与强 意义之间，进而利用显式重正化公式去除了有界域上连续性方程弱解唯一性证明中对全局 正则性的假设，同时指出在特征线进入区域的情形下该假设仍不可或缺。
Norms in equivariant homotopy theory
该论文证明了由 Bachmann-Hoyois 引入的 -谱中诺模代数的 -范畴可由任意有限群 的 -对称谱中的严格交换代数建模，并以此在更高范畴层面描述了 Schwede 的超交换全局环谱，将其展现为不同 对应的真正 -谱 -范畴的偏松弛极限。
On -robust convergence and optimality of adaptive FEM driven by equilibrated-flux estimators
本文提出了一种针对固定多项式阶数 的 -自适应有限元算法，证明了在满足特定后验可验证准则时，该算法具有与 无关的误差收缩性，并在 Dörfler 标记参数低于特定阈值时实现最优代数收敛率。
On K-peak solutions for the Yamabe equation on product manifolds
该论文证明了在特定条件下，当乘积流形 中的参数 充分小时，次临界 Yamabe 方程存在 峰正解，从而推广了前人结果并展示了该方程正解的多重性。
On Morawetz estimates for the elastic wave equation
本文建立了带有 或 奇异权重的弹性波方程的 Morawetz 型估计，并证明了时空权重 相比纯空间权重 能容纳更强的奇异性且对初始数据的正则性要求更低。
On R-disjoint graphs: a generalization of almost bipartite non-König-Egerváry graphs
本文通过引入满足特定连通性约束的-不相交图类（该类包含所有非 Kőnig-Egerváry 几乎二部图），推广了 Levit 和 Mandrescu 的相关理论，证明了该类图保持核心与核相等及冠集并邻域覆盖全图等性质，并给出了包含个不相交奇圈的修正公式，从而验证了 Levit 和 Mandrescu 的最新猜想。
On Real-Time Feasibility of High-Rate MPC using an Active-Set Method on Nano-Quadcopters
该论文通过实验证明，在资源受限的 Crazyflie 2.1 微型四旋翼飞行器上，基于 DAQP 的双主动集求解器能以 500 Hz 频率运行并优于 TinyMPC，同时结合主成分分析的数据驱动集选择方法实现了该求解器的离线实时可行性认证。
On Ricci Solitons and Harmonic Vector Fields in the Thurston Geometry
本文研究了 Thurston 几何 上的左不变黎曼度量，证明了其所有 Ricci 孤子均为非梯度的膨胀孤子，并探讨了从紧黎曼流形到该几何空间的调和映射存在性及一类调和向量场的特征。
On Ruzsa's conjecture on congruence preserving functions
本文通过结合卡尔森方法、改进的汉克尔行列式分析以及非阿基米德整除性条件，证明了若满足同余保持条件且增长受控的整数序列的生成函数在原点处至多有两个奇异方向，则该序列必为多项式序列，从而表明鲁扎猜想若存在反例，其生成函数必须具有至少三个奇异方向。
On Some Bi-Cayley Graphs over Cyclic Groups of Order and Related Extensions
本文研究了阶为 （ 为不同素数）的循环群上的双凯莱图，阐明了其连通性、正则性、围长为 3 及直径为 5 等关键组合性质，并将部分结论推广至满足特定连接集条件的任意有限群情形。
On Zappa's question in the case of alternating groups
本文证明了对于任意素数，满足 Zappa 问题条件的最小群不可能是交错单群。
On a cyclic structure of generators modulo primes
本文引入了模奇素数 下循环群生成元的“缺失生成元集”概念，揭示了其构成的等势划分与有向图结构，并证明了在特定数论假设下，RSA 大数分解在计算复杂度上等价于计算该结构参数 。
On a fractional nonlinear Schrödinger equation with irregular coefficients. case: d<2s
本文研究了在空间维度小于两倍分数阶拉普拉斯算子幂次（）且系数不规则的情况下，分数阶非线性薛定谔方程的适定性问题，通过引入“极弱解”概念证明了其存在性、唯一性及与经典解的相容性，并辅以数值实验，首次建立了非线性偏微分方程极弱解适定性的理论框架。
On autoduality of Drinfeld modules and Drinfeld modular forms
本文证明了在特定条件下，具有 -结构的秩二 Drinfeld 模与其 Taguchi 对偶同构，并由此建立了 Drinfeld 模曲线上的 Hodge 丛平方与对偶 Kodaira-Spencer 同构，从而避免了传统情形中对偶模的参与。
On non-chaotic hyperbolic sets
该论文给出了判断双曲集在特定意义下是否非混沌（或混沌）的充要条件。
On quantum symmetries of graphs
该论文研究了简单有限图 相关量子图 的量子自同构游戏代数，并证明了当顶点数不少于 3 时， 均存在非局域对称性，即存在完美的量子无信号关联。
On some Sobolev and Pólya-Szegö type inequalities with weights and applications
本文通过研究加权等周问题导出了新的加权 Pólya-Szegö 型不等式，进而建立了加权 Sobolev 空间的嵌入定理，从而将相关结果推广至三维情形并用于解决一类半线性退化椭圆方程的边值问题。
On strong law of large numbers for weakly stationary -mixing set-valued random variable sequences
本文将-混合概念推广至巴拿赫空间闭子集值随机序列，建立并证明了该类序列的若干强大数定律，并通过示例验证了定理条件的自然性与尖锐性。
On the Closed-Form Solution for Robust Adaptive Beamforming
本文提出了一种包含对角化变换、相位对齐和 KKT 求解三个阶段的新型闭式解法，旨在解决经典鲁棒自适应波束成形问题，该方法不仅比 MOSEK 求解器更高效、比 RMVB 算法更简洁且能处理秩亏协方差情形，还首次揭示了该问题的解存在性与唯一性条件。
On the Concept of Arithmetic Conseqeunce
该论文基于证明论语义学提出了一种替代视角，指出对于合适的算术理论，其“支持”（support）这一语义后承概念虽在形式上无法证明自身一致性，却能在语义上支持该一致性陈述，从而将哥德尔不完备性定理重新诠释为同一理论内部“可推导性”与“支持性”这两种后承概念之间的原则性分歧，而非句法证明与独立模型真理之间的鸿沟。
On the Conjecture of Stability Preservation in Arbitrary-Order Adams-Bashforth-Type Integrators
本文利用调和分析推翻了关于 Buvoli 提出的一种高阶显式时间步进格式在精度趋于无穷时仍能保持稳定的猜想，同时证明了该方法相较于传统显式格式具有显著增强的稳定性，并给出了确定特定抛物稳定性半径下最大允许精度的判据及统一的稳定性分析策略。
On the Diameter of Arrangements of Topological Disks
本文证明了由 个拓扑圆盘构成的排列的对偶图直径可由 和圆盘两两交集连通分量数的最大值 界定，具体给出了两圆盘情形下的紧确界以及 个圆盘情形下的 上界，并揭示了最大面数量的相关界限。
On the Green-Tao theorem for sparse sets
该论文通过引入针对无界函数的 Leng-Sah-Sawhney 拟多项式逆定理及具有拟多项式依赖关系的稠密模型定理，证明了若素数子集 中不存在长度为 的非平凡等差数列，则其相对密度 的上界为 ，从而改进了 Rimanić 和 Wolf 的先前结果。
On the Maximal Size of Irredundant Generating Sets in Lie Groups and Algebraic Groups
该论文证明了连通紧李群中规模超过其秩的多项式倍数的拓扑生成集必然冗余，并给出了相关定量界限，同时通过部分回应 Gelander 猜想并指出其与 Wiegold 猜想的联系，进一步探讨了李群及代数群中不可约生成集的最大规模问题。
On the Real Reliability Roots of Graphs
本文证明了几乎所有图都具有非实数的可靠性根，且图的可靠性多项式的根在区间 （其中 ）上是稠密的。
On the central limit question for strictly stationary, reversible Markov chains
本文通过构造若干满足有限二阶矩的可逆严格平稳马尔可夫链反例，探讨了在强混合与绝对正则条件下，可逆性对中心极限定理成立性的影响，指出其在指数混合速率下能提供显著优势，而在幂律混合速率下几乎无额外作用，并初步提示在介于两者之间的次指数混合速率下可能存在微弱的额外增益。
On the extension of inner derivations from dense ideals in Banach algebras
本文通过利用希尔伯特空间上的紧算子代数及其有限秩算子稠密理想，严格证明了“所有取值于稠密理想的导子均为内导子”这一性质并不能推出“所有取值于整个代数的导子均为内导子”，从而给出了该问题的否定答案。
On the height boundedness of periodic and preperiodic points of dominant rational self-maps on projective varieties
本文通过构造反例否定了仿射空间上自同构孤立周期点高度有界的猜想，证明了上同调双曲主导有理自映射在射影簇上存在周期点高度有界的非空扎里斯基开集，并指出预周期点的高度有界性可能不成立。
On the intrinsic geometry of polyhedra: Convex polygon coordinates
本文从凸多面体的内蕴几何视角出发，利用重心代数语言研究其坐标系统，并针对凸多边形提出了基于三角剖分和余代数结构的坐标计算算法，从而自然地导出了三角剖分的卡特兰数枚举。
On the relations between fundamental frequency and torsional rigidity in the case of anisotropic energies
本文研究了定义在索伯列夫空间上由一般半范数诱导的各向异性能量变分问题，重点分析了针对该半范数控制下的第一特征值与扭转刚度乘积泛函的极值优化问题。
On the simplicity of the sloshing eigenvalues
本文证明了在光滑有界区域的小扰动下，具有混合边界条件的晃荡问题（sloshing problem）所产生的所有特征值均为单重特征值。
On the solvability of parameter estimation-based observers for nonlinear systems
本文通过深入分析变换性与可辨识性这两个关键属性，为参数估计观测器（PEBO）在一般非线性系统中的存在性提供了充分条件。
On the statistics of random-to-top shuffles
该论文通过新颖的组合分解和解析方法，证明了随机抽牌至顶洗牌过程中固定点、下降和逆序数在两种极限情形下的极限定理，并给出了固定点与逆序数期望的新组合证明，从而回答了 Diaconis、Fulman 和 Pehlivan 提出的相关问题。
On the structure of the Poisson trinomial distribution
该论文研究了取值于的独立随机变量之和，证明了其概率质量函数可分解为两个交错分布（分别支撑在整数和半整数上），且每个部分归一化后均为对数凹的泊松二项分布，同时揭示了条件均值与无条件均值及两个条件分布众数之间的紧密距离关系。
On the topological complexity of non-simply connected spaces
本文通过将 Costa 和 Farber 引入的用于界定非单连通空间拓扑复杂度的上同调类零化度下界理论推广至群同态情形，并应用 Farber 和 Mescher 的谱序列方法，成功计算了若干具有非阿贝尔基本群的 3-流形的拓扑复杂度。
One-Way Thermo-Mechanical Coupled System Identification Using Displacement and Temperature Measurements
本文提出了一种基于优化和伴随方法的单向热 - 力耦合系统识别框架，通过单块或分区策略同时反演结构刚度损伤与温度场分布，显著提升了在传感器稀疏或局部热特征未被充分采样情况下的损伤定位与温度重构精度。
Optimal Control in Age-Structured Populations: A Comparison of Rate-Control and Effort-Control
本文通过推导一阶最优性条件并分析稳态分布，对比了基于麦肯德里克 - 冯·福尔斯特方程的年龄结构种群中“率控制”（直接移除）与“努力控制”（依赖总种群规模的乘性死亡率）两种捕捞策略，揭示了后者因引入非局部耦合项而导致的根本性数学与生物经济差异。
Orbits of the three-body problem with large potential
该论文证明了在角动量非零且能量为负的平面三体问题中，存在一类轨道，其势能始终大于任意给定常数，表现为 与 形成紧密双星系统并与 渐行渐远，且仅发生一次接近三体碰撞的近距离相遇。
Ordinarization numbers of numerical semigroups
该论文利用埃哈特理论将数值半群在给定亏格下具有固定“普通化数”的计数问题转化为有理多面体锥中整点的计数问题，并推导了普通化数为 2 时的计数公式，同时研究了由两个元素生成及由区间生成的数值半群的普通化数性质。
Overcolored Partition Restricted by Parity of the Parts
本文将 Thejitha、Sellers 和 Fathima 近期定义的关于偶部与奇部分别具有种和种颜色的多色分拆函数的概念推广到了过拆分的领域。
Overlapping Schwarz Preconditioners for Pose-Graph SLAM in Robotics
本文探讨了将重叠 Schwarz 域分解方法作为预条件子应用于机器人位姿图 SLAM 中的大规模稀疏线性方程组，并通过数值实验证明了该方法在求解高斯 - 牛顿线性化系统时具有与问题规模无关的数值可扩展性。
Parameter-robust preconditioners for a cell-by-cell poroelasticity model with interface coupling
本文提出了一种基于三场公式和范数等价预条件技术的可扩展鲁棒求解器，用于高效模拟细胞与细胞外空间通过渗透性膜耦合的复杂脑细胞孔隙弹性模型，并通过数值实验验证了其在真实生物结构（如小鼠视觉皮层）中模拟细胞肿胀等生理过程的潜力。
Picard groups of completed period images and the Deng-Robles problem
本文证明了当纯周期像为一维时，Deng-Robles 关于极化霍奇结构周期像完备化图像内蕴代数描述的猜想成立，并指出该描述的核心障碍可归结为完备化混合周期像上的皮卡群生成问题。
Prismatoid Band-Unfolding Revisited
本文通过刻画嵌套棱锥体带展开不重叠的充要条件，证明了此前已知的反例在某种意义上是唯一的反例，从而深化了对棱锥体边展开问题的理解并为解决非嵌套情形提供了新工具。
Projective geodesic extensions by conformal modifications in nonholonomic mechanics
该论文推导了非完整力学系统在拉格朗日量经共形变换保持不变的条件下，其轨迹可被重新参数化为黎曼度量测地线（即射影测地线延拓）的充要条件，并阐明了此类延拓在 Chaplygin 系统中与-简单性、不变测度及哈密顿化等概念的内在联系。
Quantitative maximal -regularity for viscous Hamilton-Jacobi PDEs in 2D and Mean Field Games
该论文建立了二维粘性哈密顿 - 雅可比方程的定量 正则性估计，并据此证明了具有任意幂次耦合的二维定常二阶平均场博弈系统经典解的存在性，同时综述了相关领域的已知成果并列举了若干开放问题。
Quasiregular values from generalized manifold with controlled geometry
本文旨在建立从具有受控几何结构的广义-流形到欧几里得空间的拟正则值Reshetnyak定理，从而推广了Kangasniemi和Onninen在欧几里得空间情形下的先前结果。
Rainbow connectivity Maker-Breaker game
该论文研究了在图系统上的偏倚 Maker-Breaker 游戏，重点分析了 Maker 旨在构建彩虹连通结构（如彩虹路径和彩虹生成树）的策略，确定了完全图系统上彩虹连通性游戏的阈值偏倚，并借此解决了直径游戏阈值偏倚问题且推翻了 Balogh 等人的一项猜想。
Raster Scan Diffraction Tomography
该论文通过将入射场建模为赫格洛茨波，将衍射层析成像理论扩展至聚焦光束扫描场景，推导了新的傅里叶衍射关系，并系统分析了不同扫描几何对定量重建的影响。
Rate-Distortion Bounds for Heterogeneous Random Fields on Finite Lattices
本文针对科学计算中广泛使用的基于分块架构的有损压缩器，建立了一个适用于有限格点上非均匀随机场的有限块长率失真理论框架，推导了非渐近界并量化了空间相关性、区域几何、异质性及分块尺寸对压缩率与分散度的影响。
Refined Estimates on the Dimensions of Maximal Faces of Completely Positive Cones
本文通过证明奇数维完全正矩阵锥的最大面维数下界精确为，并给出偶数维时该下界位于与之间的新估计，显著细化了现有理论中关于完全正矩阵锥最大面维数的界限。
Representability of the direct sum of uniform q-matroids
本文利用代数与几何工具及循环平坦子空间的概念，证明了均匀-拟阵的直和总是可表示的，并给出了在足够大域上的具体表示方法。
Research projects and Moscow Mathematical Conference for high school students
本文分享了莫斯科中学生数学会议的经验，阐述了如何通过研究项目（不追求科学新颖性）及论文撰写、匿名评审等流程，循序渐进地引导高中生掌握科学研究的基本步骤并获得认可。
Rigidity of balls in the solid mean value property for polyharmonic functions
该论文通过类比 U. Kuran 针对调和函数的论证方法，证明了球是使多调和函数均值公式成立的唯一有界开区域，并给出了该结论的定量版本。
Rigidity of polytopes with edge length and coplanarity constraints
本文研究了在保持边长和面共面性但允许面形状改变的条件下多面体的刚性问题，证明了三维凸多面体在此设定下是通用刚性的，并指出灵活性仅为特例。
Rigidity of the dynamics of on representations into a compact group
该论文证明了当秩 充分大时，自同构群 在紧李群 的表示空间上的动力学行为具有刚性，其轨道闭包和不变概率测度均呈现代数结构，类似于 Ratner 定理的结论。
SHANG++: Robust Stochastic Acceleration under Multiplicative Noise
本文提出了 SHANG 和 SHANG++ 两种加速随机梯度下降算法，通过离散化 Hessian 驱动的 Nesterov 加速流，在乘性噪声条件下显著提升了收敛速度与鲁棒性，并在深度学习任务中展现出优于现有方法的性能。
Sample-Based Consistency in Infinite-Dimensional Conic-Constrained Stochastic Optimization
本文研究了无限维巴拿赫空间中带有几乎必然锥约束的随机优化问题，证明了样本平均逼近法在最优值、解以及 KKT 条件方面的一致性，并探讨了 Moreau-Yosida 正则化情形，为非参数回归、算子学习、最优传输及含不确定性偏微分方程等应用提供了理论依据。
Scalable s-step Preconditioned Conjugate Gradient with Chebyshev Basis and Gauss-Seidel Gram Solve
本文提出了一种结合切比雪夫稳定化基与高斯 - 赛德尔迭代的 s 步预处理共轭梯度法变体，通过利用切比雪夫 Gram 矩阵的良好条件数特性及高斯 - 赛德尔迭代的结构优势，在保持收敛性的同时显著降低了大规模 GPU 架构上的全局同步开销。
Scientific Rigor and Human Warmth: Remembering Vladimir Sidorenko (1949-2025)
本文记录了在 FFCS 会议上为纪念 1949-2025 年逝世的弗拉基米尔·西多连科博士而举行的专题研讨会，该会议由蔡明莱主持，旨在回顾他在编码理论、密码学及量子纠错等领域的卓越学术贡献，并颂扬其严谨的治学态度、慷慨的师者风范以及对国际科研界产生的深远影响。
Semi-rigid stable sheaves: a criterion and examples
本文受Mukai关于K3曲面工作的启发，引入了光滑极化簇上稳定层的半刚性概念以刻画直和的稳定形变存在性，证明了该性质由Yoneda配对核中不存在可分解元素所判定，并将其应用于光滑射影簇上的线丛及超Kähler流形中光滑拉格朗日子簇上的线丛。
Semiclassical WKB Problem for the non-self-adjoint Dirac operator
本文回顾了关于非自伴 Dirac 算子在势函数为 形式下的散射数据半经典行为（）的最新严格结果，通过运用精确 WKB 方法或 Olver 的经典 WKB 理论，旨在深入理解聚焦立方非线性薛定谔方程在相应初值条件下的半经典演化机制。
Siblings and twins in finite p-groups and a group identification for the groups of order $2^9$
该论文通过引入“兄弟群”与“孪生群”的概念来研究有限-群区分不变量的有效性，并据此为所有$2^9$阶群（共10,494,213个）设计了一种有效的群识别算法。
Simplex volumes in hyperplane arrangements
本文研究了超平面排列中单纯形体积的 Erdős 型对偶问题，探讨了个超平面所确定的单位-体积-单纯形数量、极值-体积-单纯形数量的最大值，以及一般位置下保证存在不同-体积-单纯形的超平面数量下界。
Sketching, Moment Estimation, and the Lévy-Khintchine Representation Theorem
该论文提出了一种基于将索引哈希至 Lévy 过程的新颖通用方案，利用 Lévy-Khintchine 表示定理统一了流数据中 -矩估计的多种现有方法，并扩展了可估计函数的范围至多维及异质情形。
Small noise asymptotics for a class of jump-diffusions with heavy tails for large times
本文研究了小噪声极限下由布朗运动和-稳定过程驱动的跳跃扩散过程，证明了当噪声趋于零时，其大时间边际分布的渐近行为由包含连续控制和脉冲控制的确定性最优控制问题的最优值所决定。
Smooth polynomials with several prescribed coefficients
本文利用特征和估计、Bourgain 论证及双特征和等技术，研究了有限域上具有指定系数的-光滑（或-friable）多项式的分布情况。
Some polynomial classes for the acyclic orientation with parity constraint problem
本文研究了带奇偶性约束的无环定向问题，通过定义并刻画满足特定必要条件的多项式图类（包括笛卡尔积路径与循环），建立了这些图类之间的包含层次关系，并给出了所有可解实例的构造性多项式时间算法。
Sparse Cuts for the Positive Semidefinite Cone
本文提出了一种针对非凸二次优化问题的稀疏线性不等式方法，该方法通过求解结构化投影半定规划来生成不等式，从而构建出与半定规划松弛具有相同下界但计算效率更高的线性规划松弛，进而加速分支定界算法的全局求解过程。
Specialized Simpson's main estimates for cyclic harmonic -bundles
本文研究了由分裂自同构诱导的循环调和-丛中辛普森主估计的推广，并将其应用于 Toda 型-调和丛的分类。
Spectral rigidity among ellipses, Bialy's conjecture and local extrema of Mather's beta function
本文证明了比亚利（Bialy）猜想，即若两个椭圆的马瑟函数在两个非零旋转数处重合则两椭圆全等，并进一步指出在周长相等的前提下，仅需一个旋转数重合即可得出相同结论，同时探讨了该结果对马瑟函数局部极值问题的影响。
Stability Estimates for the Inverse Problem of Reconstructing Point sources in Parabolic Equations
本文研究了非自伴椭圆算子抛物方程中点源位置与时间依赖幅值的逆问题，通过结合解的正则性改进、Carleman 估计、解的时间延拓及伴随方程显式解构造等新颖方法，推导了不同空间维度下的稳定性估计，并辅以数值重构验证理论结果。
Stable Degenerations of log Fano Fibration Germs
本文证明了 Sun-Zhang 提出的对数 Fano 纤维化芽的稳态退化猜想，通过引入 -不变量证明了存在唯一的最小化该不变量的拟单项赋值，并确立了其诱导的有限生成分次环及相应的 K-半稳定与 K-多稳定特殊退化。
Steady States of Transport-Coagulation-Nucleation Models
该论文研究了描述聚合物成核、聚合、解聚及聚集动力学的非线性积分微分方程，证明了尽管纯聚集方程中的乘法核会导致有限时间凝胶化，但在足够强的聚合物大尺寸衰减率下，该耦合输运 - 聚集 - 成核模型仍存在稳态解，并揭示了输运速度与聚集核的增长行为与稳态衰减特性之间的定性联系。
Sterboul-Deming Graphs: Characterizations
本文通过结合完美匹配情形下的构造性分解算法与 Gallai-Edmonds 分解，提出了 Sterboul-Deming 图（即不含 KE 子图的图）的多种结构刻画，揭示了其作为 Kőnig-Egerváry 图结构对应物的广泛性，并建立了其与经典分解定理及非 Kőnig-Egerváry 图内部结构之间的新联系。
Stochastic and incremental subgradient methods for convex optimization on Hadamard spaces
该论文针对非正曲率度量空间（Hadamard 空间）中缺乏线性结构导致次梯度构造困难的问题，提出了一种基于 Busemann 函数的新型次梯度定义，并据此构建了具有复杂度保证的随机及增量次梯度优化算法，成功应用于 BHV 树空间等场景下的 -均值问题求解。
Subspace decomposition with defect diffusion coefficient
该论文提出了一种针对随机缺陷扩散系数椭圆问题的离线 - 在线子空间分解预处理方法，通过预计算局部子空间解并在线高效组合，解决了不确定性量化中蒙特卡洛模拟因反复构建预处理器而带来的高昂计算成本问题。
Sum Rate optimization for RIS-Aided RSMA system with Movable Antenna
本文提出了一种可移动天线辅助的 RIS 辅助 RSMA 通信框架，通过联合优化波束成形、RIS 反射矩阵、公共速率分割及天线位置，显著提升了系统频谱效率。
Sum of the squares of the -character degrees
本文研究了不被素数 整除的不可约特征标度数的平方和及其与 -Sylow 子群正规化子中对应量的关系，进而证明了 E. Giannelli 提出的一个关于该问题的猜想在 及部分其他情形下成立。
Szczarba's twisted shuffle and equivariant path homology of directed graphs
本文在标记单纯集框架下证明了 Szczarba 扭曲洗牌映射在路径链复形上诱导链同构，并据此为具有群作用的有向图构建了自然 Borel 构造，从而定义了可通过显式扭曲张量积计算等变路径同调。
Telehealth Control Policies: Bridging the Gap Between Patients and Doctors
本文研究了 CVS MinuteClinic 模式下护士通过远程医疗与全科医生协作的决策问题，揭示了最优策略的复杂结构，并设计了计算高效、鲁棒性强且性能接近最优的启发式算法，为优化远程医疗资源配置提供了理论依据与实践指导。
Tensor Train Decomposition-based Channel Estimation for MIMO-AFDM Systems with Fractional Delay and Doppler
本文针对 MIMO-AFDM 系统中分数时延和多普勒频移导致的信道估计难题，提出了一种基于时 - 频域导频结构和 Vandermonde 张量链分解的高效估计算法，并推导了更紧致的全局 Ziv-Zakai 界以表征低信噪比下的性能，显著提升了估计精度并大幅降低了计算复杂度。
The -Hardy-Rellich-Birman inequalities on the half-line
本文推广了经典的离散-Hardy 不等式至任意整数阶离散导数情形，建立了最优常数的离散-Rellich 及-Birman 不等式，并通过推导负指数 Copson 不等式变体及从离散情形恢复连续结果，为经典理论提供了新的证明视角。
The Batchelor spectrum for a deterministically driven passive scalar
该论文证明了在特定平滑确定性周期速度场驱动下，被动标量的长期行为会收敛至满足巴切勒定律累积形式的极限解，从而首次确立了确定性驱动下的巴切勒定律。
The Flint Hills Series, Mixed Tate Motives, and a Criterion for the Irrationality Measure of
该论文通过建立 Flint Hills 级数与特定伴生级数的收敛等价性，证明了该级数收敛当且仅当 的无理度量 ，并在该条件下将伴生级数识别为定义在虚二次域上的混合 Tate 模的周期，从而给出了该级数关于 和 的猜想闭式解。
The Grothendieck group of an extriangulated category
本文研究了 extriangulated 范畴中 -刚性子范畴的分裂格罗滕迪克群，证明了当该子范畴分别为 silting 或 -簇倾斜时，原范畴的格罗滕迪克群与其分裂格罗滕迪克群或指标格罗滕迪克群同构，并具体计算了 -簇范畴 的格罗滕迪克群结构。
The Hofstadter consecutive-sum sequence omits infinitely many positive integers
本文证明了由 及后续取为能表示为至少两个连续先前项之和的最小整数所定义的贪心自生成序列，其增长阶介于 与 之间，从而证实了该序列遗漏了无穷多个正整数并解决了 OEIS A005243 条目中的猜想。
The Poisson boundary of wreath products
该论文在有限熵且灯配置几乎必然稳定的条件下，完整描述了可数群直积 的泊松边界，并证明了当 上的投影为刘维尔过程时，该边界即为极限灯配置空间，从而解决了 Kaimanovich 及 Lyons-Peres 关于 () 情形下的开放性问题。
The SQInstructor: a guide to SQIsign and the Deuring Correspondence with level structures
该论文通过引入映射选定水平结构的额外约束，提出了一个基于水平结构推广 SQIsign 签名方案的通用框架，并在此基础上构建了带水平结构的超奇异椭圆曲线显式 Deuring 对应关系，同时解决了新的受约束范数方程问题。
The Second Moment of Sums of Hecke Eigenvalues I
本文计算了全纯海克尖形式海克特征值部分和 在权重 较大且求和长度 情形下的一阶与二阶矩，揭示了当 分别接近 和 时和式大小的相变现象，并指出当 时其平均大小将显著减小。
The Sommerfeld-Rellich Framework for Scattering on Hyperbolic Space: Far-Field Patterns and Inverse Problems
本文建立了双曲空间上的完整时谐散射理论，通过构造基本解和推导局部远场辐射条件，解决了正问题并开启了基于远场模式的逆散射研究。
The completion of the set of Lagrangians and applications to dynamics -- Based on lectures by C. Viterbo
本文基于 C. Viterbo 在 2025 年 CIME 学校的讲座，介绍了辛流形中拉格朗日子流形集合关于谱度量的完备化，建立了其基本性质（特别是作为 Humilière 概念精化的-支撑），并将其应用于共形辛动力学以推广 Birkhoff 吸引子概念，同时探讨了其他应用与开放问题。
The contact process on dynamical random trees with degree dependence
本文研究了在边更新速率和连接概率均依赖于顶点度数的动态随机树结构上，接触过程（感染传播模型）的相变行为，给出了临界存活值严格为正的条件，并在特定 offspring 分布下（如幂律分布）结合乘积核连接概率与多项式更新速率，完整刻画了该过程的相变特征。
The dimension and Bose distance of some BCH codes of length
本文研究了有限域上长度为 的 BCH 码，推导了其在较大设计距离范围内窄义及非窄义 BCH 码的维数与 Bose 距离的显式公式，并由此构造了若干最优线性码。
The extended future cover of a sofic shift
该论文提出了一种在某种意义上与未来覆盖具有同等规范性的扩展未来覆盖，并探讨了其在某些情况下与原始未来覆盖同构或在其他情况下构成真正扩展的性质。
The homotopy type of the moment-angle complex associated to the complex of injective words
本文利用多面体积函子研究了由有向图组合数据构造的拓扑空间，计算了注入字复形面偏序集上矩角复形的同伦型，揭示了其同伦型由注入字复形的-向量决定，并构建了针对有序单纯复形的多面体积同伦纤维化。
The maximal operator on variable Lebesgue spaces: an -characterization
本文通过引入变量指数情形下的加权 条件，建立了变指数 Lebesgue 空间 上极大算子 有界性的新判据。
The perfect divisibility and chromatic number of some odd hole-free graphs
本文证明了 (奇洞、锤子、)-无图是完全可分的，并给出了若干短洞无图在特定子图限制下的色数上界。
The structure of group-labeled graphs forbidding an immersion
本文证明了对于任意有限群，任何不包含固定-标记图作为浸入的-标记图，都具备一种树割分解结构，其中每个分支包要么仅包含少量高 degree 顶点，要么在的某个真子群上近乎具有符号图性质。
The unstable complex in Bruhat-Tits buildings for arithmetic groups over function fields
本文利用 Grayson 证明 Quillen 猜想推广结果的方法，证明了对于函数域 上 的主同余子群 ，其作用在 的 Bruhat-Tits 建筑中的不稳定区域与 的球面 Tits 建筑具有自然的同伦等价性。
There is no prime functional digraph: Seifert's proof revisited
本文旨在用现代术语和简化的步骤，重新呈现拉尔夫·塞弗特（Ralph Seifert）于 1971 年证明的“不存在素函数有向图”这一结论，从而澄清该结果早已被发现但被遗忘的历史事实。
Theta Operator Equals Fontaine Operator on Modular Curves
受 Pan22 启发，该论文通过证明在适当意义下 Theta 算子与 Fontaine 算子相一致，为“当关联的全局伽罗瓦表示不可约时，权为 $1+kfp$ 处为 de Rham"这一结论提供了新证明。
Three formulas for CSM classes of open quiver loci
本文针对等向型 A 型箭图表示空间中的开箭图簇，提出了计算其等变 Chern-Schwartz-MacPherson 类的几何公式及两个组合公式（其中一个基于链式通用管道图），并给出了比已知结果更精简的箭图多项式新公式。
Topological constraints on clean Lagrangian intersections from -valued augmentations
该论文利用有理数域上的代数约束，证明了当纽结 包含 -环面纽结或八字纽结作为连通和分量时，其法丛 无法通过紧支哈密顿微分同胚与零截面沿平凡纽结进行清洁相交。
Topological indices on self-similar graphs generated by groups
本文针对由树自动机群生成的施莱尔图，推导出了直径、完美匹配数、Tutte 多项式等精确公式，并据此进一步给出了生成树、生成森林及色多项式的显式表达，同时计算了任意树图自动机的 Wiener 和 Szeged 指数。
Transformed Minimization Model and Sparse Signal Recovery
本文提出了一种包含两个可调参数的非凸变换（TLp）惩罚最小化模型，通过引入松弛度概念、建立基于限制等距性质的稀疏信号恢复理论、设计 IRLSTLp 算法并验证其数值性能，展示了该模型在灵活性和稀疏促进能力上优于传统及 TL1 模型的优势。
Transversal and Hamiltonicity in a bipartite graph collection
本文改进了既有结果，给出了保证平衡及非平衡二部图集合中存在哈密顿路横截及其哈密顿连通性的最小度条件。
Two-Stage Stochastic Capacity Expansion in Stable Matching under Truthful or Strategic Preference Uncertainty
本文针对学校选择等实际场景中偏好不确定性（包括外生的真实偏好和策略性误报导致的内生偏好）对容量规划的影响，提出了一个两阶段随机容量扩展模型，通过样本平均近似法结合拉格朗日与局部搜索启发式算法，在考虑学生策略行为的情况下优化容量决策以提升匹配结果。
Two-grid Penalty Approximation Scheme for Doubly Reflected BSDEs
本文提出了一种结合惩罚法与时间离散化的双网格方案，用于数值求解具有非光滑障碍的马尔可夫型双重反射倒向随机微分方程，通过在前向 SDE 模拟中使用更细的时间网格来克服惩罚参数放大误差的难题，并推导了显式误差界及参数调节规则，同时通过数值实验验证了理论预测的收敛阶。
Ulrich bundles on smooth toric threefolds with Picard number $2$
本文研究了具有皮卡数 2 的光滑环面三维流形（即 ）上的 Ulric 丛，通过构造任意秩 Ulric 丛的分解式和单子，给出了显式示例并完成了对源自 的 Ulric 丛的完整分类，进而证明了这些簇具有 Ulric 野性。
Understanding and Resolving Singularities in 3D Dirichlet Boundary Problems
该论文提出了一种两阶段近似方法，通过将三维调和狄利克雷问题分解为奇异部分和正则部分，分别利用高阶求值规则和调和基配点法来有效解决解中的奇异性问题。
Uniform Concentration for -subexponential Random Operators
本文研究了行（或列）服从-次指数尾分布（）的随机矩阵在结构化集合上的均匀集中性，建立了由集合的塔拉格兰德泛函和尾参数决定的几何失真不等式，从而将次高斯情形下的最优结果推广至更广泛的非高斯重尾模型，并为降维和鲁棒高维推断提供了新的理论保证。
Uniform-in-diffusivity mixing by shear flows: stochastic and dynamical perspectives
本文利用随机表示公式，通过随机积分分部法和动力系统视角，为平行剪切流在弱分子扩散下的被动标量混合提供了两个简短证明，分别在最弱正则性假设下获得了最优混合率并给出了剪切诱导混合的新证明。
Universal limit theorem for rough differential equations driven by controlled rough paths
本文通过点移除法重新建立了受控粗糙路径对另一受控粗糙路径的二级粗糙积分的存在性并给出了新的先验估计，进而证明了由受控粗糙路径驱动的粗糙微分方程的通用极限定理，从而将经典结果推广至同一二级情形。
Unlocking High-Fidelity Analog Joint Source-Channel Coding on Standard Digital Transceivers
该论文提出了 D2AJSCC 框架，通过利用正交频分复用（OFDM）的子载波合成能力并结合可微分的代理网络（ProxyNet），成功在无需硬件修改的标准数字物理层上实现了具有优雅退化特性的高保真模拟联合信源信道编码。
Visible Lagrangians for Hitchin Systems and Pillowcase Covers
本文研究了通过希钦系统基底非平凡子簇的复拉格朗日子流形，构建了其镜像对偶层，并详细探讨了当黎曼曲面为枕头面覆盖时出现的一类新拉格朗日子流形及其与豪塞尔玩具模型的紧密联系。
Witt Group of Nondyadic Curves
本文通过研究 Theta 特性的存在性，利用约化方法计算了特征不为 2 的非阿基米德局部域上光滑本征曲线的导出 Witt 群。
rank-3 generalized Clifford manifold and its twistor space
本文引入了由满足克利福德型关系的三个广义复结构定义的秩-3 广义克利福德流形，证明了其诱导广义四元结构并构造了相应的扭量空间，且该空间上的几乎广义复结构在广义尼延huis 张量意义下是可积的。
🔢 math-ph — 29 篇论文
A Canonical Construction of the Extended Hilbert Space for Causal Fermion Systems
该论文证明了因果作用量的二阶变分可分解为两项正定项和一项小量，从而实现了线性化场方程的近似解耦，并在此基础上构造了包含动力学波方程解的扩展希尔伯特空间，该空间具有在时间演化下保持的正定内积。
A Dynamical Approach to Non-Extensive Thermodynamics
本文受统计物理中 Tsallis 非广延熵的启发，为有限字母表上的单侧移位建立了非广延热力学形式体系，通过引入-熵、-压和-转移算子，证明了-平衡态与经典平衡态的对应关系，确立了 Lipschitz 势函数下-平衡态的存在唯一性、-压的可微性及变分原理，并研究了相关转移算子的上同调方程及其解对势函数的依赖关系。
A proof of the reverse isoperimetric inequality using a geometric-analytic approach
该论文采用几何分析方法，证明了爱因斯坦引力中 维黑洞满足反向等周不等式，揭示了该性质源于爱因斯坦方程所描述的弯曲时空结构，从而确立了引力在反德西特黑洞视界反向等周性质中的根本作用。
Asymmetric simple exclusion process with tree-like network branches
受质子导体中质子传输的启发，该研究将非对称简单排斥过程推广至具有树状分支的一维骨架网络，推导了其精确稳态分布，并通过超几何级数揭示了网络几何结构对传输特性的影响。
Canonical Criterion for Third-Order Transitions
该论文建立了一个基于能量累积量比值的规范判据，用于在正则系综中直接识别和分类三阶相变，从而弥补了微正则系综方法的不足，并揭示了其作为低阶相变涨落重组的物理本质。
Computing Nonequilibrium Transport from Short-Time Transients: From Lorentz Gas to Heat Conduction in One Dimensional Chains
该论文通过对比传统时间平均法，验证了瞬态时间关联函数（TTCF）方法在计算洛伦兹气体和一维非谐链等系统的非平衡输运系数时，不仅在线性与非线性区域具有更高精度和更低计算成本，还能有效处理非遍历情形并揭示相变特征。
Confinement and orbital stability of solitons of the NLS equation on metric graphs
该论文研究了满足特定拓扑假设的度量图上非线性薛定谔方程孤子的行为，证明了在大多数情形下孤子会被限制在初始半线上并发生反射，而在唯一的例外（气泡塔图）情形下基态具有轨道稳定性，并将相关方法推广至存在势场或δ相互作用的直线情形。
Elliptic Virtual Structure Constants and Gromov-Witten Invariants for Complete Intersections in Weighted Projective Space
本文将椭圆虚拟结构常数的形式体系推广至具有单一凯勒类的加权射影空间中的超曲面及完全交情形。
Exact Density Profiles of 1D Quantum Fluids in the Thomas-Fermi Limit: Geometric Hierarchy to the Tonks-Girardeau Gas
该论文提出了一种基于-对数线性化原理的几何框架，在托马斯 - 费米极限下构建了从理想玻色气体到平均场凝聚体再到强关联汤克斯 - 吉拉德欧气体的离散密度分布层级，并推导了适用于相互作用区域的普适声速标度律。
Fine asymptotics of the magnetization of the annealed dilute Curie-Weiss model
本文研究了在外部磁场下的高温区域中，当 时，基于 Erdős-Rényi 图的退火稀疏 Curie-Weiss 模型磁化强度的精细渐近性质，证明了其累积量界并导出了包含收敛速率的中心极限定理、中等偏差原理、浓度不等式、带 Cramér 修正的正态近似界以及模高斯收敛等结果。
Generalized Segal-Bargmann transform for Poisson distribution revisited
本文研究了与参数化泊松分布相关的广义 Segal-Bargmann 变换，揭示了该酉算子将正交多项式映射为单项式的性质，并展示了其研究如何自然地导向 Weyl 代数中的正规排序问题。
Incommensurate Twisted Bilayer Graphene: emerging quasi-periodicity and stability
该论文通过结合重整化群分析与数论方法，证明了在非公度扭转角（满足特定 Diophantine 条件的分形集）下，尽管存在通常被忽略的大动量转移 Umklapp 项，非公度扭转双层石墨烯的半金属相在有限层间耦合下依然保持稳定，从而为忽略此类项的有效连续介质描述提供了理论依据。
Interpolation scattering for wave equations with singular potentials and singular data
本文在弱空间框架下，利用Yamazaki型估计、不动点论证及色散估计，建立了全空间上具有奇异势和奇异数据的波动方程的整体适定性、散射理论以及多项式稳定性。
Intertwining Markov Processes via Matrix Product Operators
该论文提出了一种非平衡态广义矩阵乘积算子，用于实现一维边界驱动马尔可夫过程的对偶变换，并通过对称简单排斥过程的具体构造，揭示了非平衡边界与满足 Liggett 条件的平衡边界之间的对偶关系，表明利用对偶算子时吉布斯 - 玻尔兹曼分布能够描述非平衡物理。
Isoperimetric inequality for nonlocal bi-axial discrete perimeter
本文首次解决了一个非局部离散等周问题，通过引入一种不仅包含外部边界还包含所有内部及外部组件的“非局部双轴离散周长”概念，刻画了固定面积多联骨牌的最小化子，并揭示了该解与长程双轴伊辛模型亚稳态行为之间的严格联系。
Non-Trivial Renormalization of Spin-Boson Models with Supercritical Form Factors
本文通过在构造性量子场论框架下引入自能和质量重整化及非幺正 dressing 变换，成功构建了包含超临界形式因子（如 Weisskopf-Wigner 自发辐射模型）的自旋 - 玻色子模型的非平凡重整化哈密顿量，从而解决了此类模型在幺正重整化下的平凡性问题。
On Fermi's model for the scattering of a slow neutron from a bound proton
本文针对费米于 1936 年提出的描述中子与谐振子束缚质子相互作用的δ势模型，证明了极限吸收原理并建立了稳态散射理论，最终在玻恩近似下推导出了费米散射截面公式。
On the Mathematical Analysis and Physical Implications of the Principle of Minimum Pressure Gradient
本文建立了不可压缩纳维 - 斯托克斯方程与最小压力梯度原理之间的双向等价性，证明满足该方程的流场在每一时刻均通过最小化维持不可压缩性所需的压力力范数来演化，从而为理解不可压缩流动行为、推广经典伽辽金投影以及探讨稳定性与零黏性极限提供了新的变分视角。
On the structure of categorical duality operators
该论文系统研究了具有内蕴融合范畴对称性的自旋链上的范畴对偶算子，将其参数化为与量子元胞自动机相关的双模范畴数据，并证明了在紫外模型定义于张量积希尔伯特空间的前提下，这些由对偶算子生成的外部对称性范畴在红外极限下必然流向弱积分融合范畴。
On uniqueness of radial potentials for given Dirichlet spectra with distinct angular momenta
本文通过结合奇异微分方程的显式分析与 Kneser-Sommerfeld 公式，证明了在满足 Müntz 型条件的无穷多个角动量下 Dirichlet 谱可唯一确定径向势，并在零势邻域内针对特定角动量组合证实了 Rundell-Sacks 猜想，从而改进了 Carlson-Shubin 定理。
Patterson-Sullivan distributions of finite regular graphs
本文通过在有限正则图上利用特征函数的边界值构造帕特森 - 沙利文分布，并借助配对公式证明了其与量子混沌中的威格纳分布及测地流转移算子导出的不变鲁埃尔分布之间的紧密联系，从而建立了紧双曲曲面相关连续情形的离散类比。
Pseudo-Riemmanian Lie algebras with coisotropic ideals and integrating the Laplace-Beltrami equation on Lie groups
本文通过识别具有特定共轭理想结构的伪黎曼李群，利用非交换积分法将拉普拉斯 - 贝尔特拉米方程约化为可显式求解的一阶偏微分方程，从而获得包含非局部对称算子的精确解。
Singularity of the axisymmetric stagnation-point-like solution within a cylinder of the 3D Euler incompressible fluid equations
本文通过解析轴对称圆柱域内三维不可压缩欧拉方程的奇点形成机制，揭示了初始涡旋拉伸率极小值附近的局部几何平坦度（特别是幂律指数）是决定有限时间奇点是否发生及其位置的关键因素。
Spectral transitions in some Rabi models
该论文利用次从性理论，确定了强度依赖 Rabi 模型、各向异性双光子 Rabi 模型及双光子 Rabi-Stark 模型在全参数范围内的本质谱，并证明了这些模型均不存在奇异谱且本质谱内部不存在特征值。
State integral models and the tetrahedron equation
该论文证明了对于一类包含 Teichmüller TQFT 边表述的成形伪三维流形态积分模型，分配给四面体的玻尔兹曼权重满足四面体方程，且四面体的二面角充当谱参数。
Strong convergence of finite element approximations for a fourth-order stochastic pseudo-parabolic equation with additive noise
本文研究了由加性维纳噪声驱动的有界凸多边形区域上四阶随机伪抛物方程的半离散和全离散有限元逼近，利用有限元法进行空间离散、半隐式法进行时间离散，获得了关于时空网格步数的强收敛率，并通过数值实验验证了理论结果。
Structure and Representation Theory of basic simple -graded color Lie algebras
本文通过借鉴复半单李代数理论，为基本简单-分次（色）李代数建立了根系理论，并在卡子代数自中心化假设下证明了最高权定理与完全可约性定理，从而完成了其有限维表示的分类。
Twisting BFSS & IKKT
该论文开启了 BFSS 矩阵量子力学与 IKKT 矩阵模型在 极限下的“扭曲全息”研究，通过 BV-BRST 形式计算其上同调，并将其与 IIA 和 IIB 弦理论的相应扭曲形式及无限维对称代数建立了对应关系。
Weak-Coupling Limit of the Lattice Nonlinear Schrödinger Integral Equation
本文通过匹配渐近展开法研究了弱耦合极限下晶格非线性薛定谔模型（等价于自旋 的各向同性海森堡 XXX 链）的基态积分方程，揭示了其驱动项与积分核的双重奇异性，导出了玻色 - 爱因斯坦分布形式的内层解、对数发散的峰值密度常数及基态能量，并基于边缘边界层的维纳 - 霍夫分解预言了瞬子作用量与复苏瞬级数结构。
🌀 nlin — 17 篇论文
Breathing and Fission of Magnetic Multi-Solitons
该研究在均匀准一维不混溶双组分玻色气体中，通过利用易轴朗道 - 利夫希茨方程与吸引非线性薛定谔方程的规范等价性，首次实验实现了磁多孤子态的确定性制备、观测了其符合可积理论的呼吸行为，并成功通过引入微扰诱导了多孤子的可控裂变，从而揭示了其复合结构并实现了逆散射变换的实验类比。
Chaos and fractals of the black hole photon ring
该论文揭示了克尔黑洞光子环的自相似层级结构在相空间中同样存在，并指出虽然未受扰动的克尔时空下近束缚光线并不表现出混沌，但当背景时空偏离克尔几何时，混沌会在强共振轨道附近产生，导致相空间呈现分形结构。
Deterministic coherence and anti-coherence resonances in two coupled Lorenz oscillators: numerical study versus experiment
该研究通过数值模拟与物理实验，证实了两个耦合的相同混沌洛伦兹振子在未达到完全同步的超混沌区域（伴随间歇性）时，能够同时表现出确定性相干共振与反相干共振现象。
Dynamics and interaction of solitons in the BPS limit and their internal modes
该博士论文利用集体坐标法、微扰技术等工具，深入分析了一维和二维模型中孤子（如扭结、振荡子、涡旋和半 BPS 瞬子）的动力学及其内部模式，首次将辐射模引入集体坐标框架，推广了萨莫尔斯度规，并揭示了振荡内部模式在瞬子衰变中的动态稳定机制。
Energetics-based model for a diffusiophoretic motion of a deformable droplet
本文建立了一个包含表面能和线能的自由能泛函模型，用于描述由化学浓度梯度驱动的表面张力变化所引发的液滴扩散泳运动及其形变，并推导了仅考虑二阶形变模式下的运动方程，揭示了静止圆形、静止椭圆及沿短轴方向运动的椭圆液滴三种稳定状态及其相互转变机制。
GradNet: A Gradient-Based Framework for Optimal Network Science
该论文提出了名为 GradNet 的基于梯度的 AI 优化框架，通过将网络拓扑视为可微对象，在资源约束下自动设计出能优化同步、社会动态及量子纠缠等功能的网络架构，从而揭示了网络结构如何从功能目标与约束中自发涌现。
Impact of magnetic fields on polaron dynamics in low-dimensional systems
该论文通过数值求解离散非线性方程组，研究了外加磁场对强电子 - 晶格相互作用下准一维材料中大极化子（孤子）动力学的影响，揭示了磁场效应不仅取决于场强，还受决定孤子能量、振幅和局域化宽度的系统参数制约，并进一步分析了供体复合物在链上产生的极化子受磁场影响的特性。
Integrable systems approach to the Schottky problem and related questions
本文简要介绍了利用雅可比簇的 theta 函数求解 KP 方程的积分系统方法，并阐述了克里切弗（Krichever）关于韦尔特斯（Welters）三线共点猜想在最退化情形（即挠线情形）下的证明。
Jacobian determinant as a deformation field in static billiards
该论文提出了一种基于雅可比行列式的非正则角坐标框架，揭示了静态台球系统中局部相空间伸缩与全局面积守恒的几何对应关系，并阐明了行列式等于 1 的曲线作为变形边界与不稳定周期点及不变流形之间的内在联系。
Lax Pairs: Integrable, Less Integrable and Nonintegrable Systems
本文综述了具有 Lax 对表述的系统中，在初值问题与初边值问题下分别表现出的规则可积行为与不规则“分形混沌”行为，并将其与实轴上扰动 Lax 对方程的现有理论建立联系。
Modular families of elliptic long-range spin chains from freezing
本文通过“冻结”方法，利用模群作用下的椭圆 Ruijsenaars-Schneider 系统平衡构型，构建了具有实谱且能插值于近邻与长程相互作用的量子可积椭圆长程自旋链家族，统一了包括 Heisenberg、Inozemtsev 及 Haldane-Shastry 链及其多种 q-形变在内的已知模型，并展示了其在混合可积系统框架下的适用性。
Quadratic Bureau-Guillot systems with the first and second Painlevé transcendents in the coefficients. Part I: geometric approach and birational equivalence
本文通过 Okamoto 初始条件空间几何方法和迭代多项式正则化技术，揭示了包含第一和第二 Painlevé 超越函数系数的二次 Bureau-Guillot 系统的双有理等价性，并证明了其中与第二 Painlevé 方程相关的系统可转化为一种新的三次 Bureau 哈密顿系统。
Swinging Waves in the Ablowitz-Ladik Equation
本文构建了阿布拉莫维茨 - 拉迪克方程中一类具有非线性时空依赖相位（即“摆动”特性）的新型精确行波解，包括具有非平凡渐近行为的暗孤子，并建立了闭合环上波速的显式量子化规则。
Symmetry-driven layered dynamics in the Kuramoto-Sivashinsky equation
本文揭示了具有周期边界条件的 Kuramoto-Sivashinsky 方程状态空间中存在由初始条件和粘度控制的分层组织，其中混沌吸引子与周期轨道共存，且其动力学行为与连续空间平移对称性及 Lyapunov 谱的简并性密切相关。
The Dynamics of the intermittency maps reveal the existence of resonances phenomena, interesting hybrid states and the orders of the phase transitions in a finite Z(3) spin model in 3D Lattice
该论文通过数值模拟揭示了三维晶格上有限尺寸 Z(3) 自旋模型中由间歇性混沌动力学引发的复杂行为，包括具有共振现象的二级相变滞后区、平均场与 3D 伊辛普适类的混合态以及通过三临界交叉的弱一级相变。
Understanding the temperature response of biological systems: Part II -- Network-level mechanisms and emergent dynamics
本文作为系列第二部分，在回顾前作的基础上，重点探讨了通过确定性动力学与随机框架等网络级机制，如何将单个反应的阿伦尼乌斯温度依赖性转化为系统层面的非阿伦尼乌斯标度、热极限及温度补偿等涌现动态，从而为理解生物系统的鲁棒性、扰动响应及进化约束提供了从经验曲线到分子组织的机制性桥梁。
`Relativistic' propagation of instability fronts in nonlinear Klein-Gordon equation dynamics
本文利用 Whitham 调制理论研究了广义 Klein-Gordon 方程中不稳定性波前的传播，发现在大时间自相似极限下，不稳定性波前以最大群速度传播。
⚛️ nucl-ex — 6 篇论文
Calculation of Particle Pair Correlation Functions with Classical Trajectory Approximation
该论文提出了一种基于经典轨迹近似的新蒙特卡洛模型，通过自洽地结合热平衡发射源与三体末态相互作用，成功拟合实验数据并揭示了费米能区重离子碰撞中粒子对关联函数对源时空尺度的高度敏感性，从而为提取发射源的时空演化信息提供了新途径。
Fragmentation of Nuclear Remnants in Electron-Nucleus Collisions at High Energy as a Nonextensive Process
该论文通过非等概率分割法预测了高能电子 - 原子核碰撞中核残留物（如Be、C和O）的碎片多重数分布，并结合团簇模型与Tsallis统计框架，论证了该核碎裂过程本质上是一个非广延过程。
Isotopic Measurements of SNM using a Portable Neutron Resonance Transmission System for Arms Control
该研究开发了一套便携式中子飞行时间系统，通过中子共振透射分析（NRTA）在短短两小时内成功对高浓铀、贫铀和反应堆级钚进行了无损测量，并利用 REFIT 工具将 235U 富集度和钚同位素组成的预测误差分别控制在 5% 和 6% 以内，验证了其在军控核查中的可行性。
Mass measurements of Yb identify an anomalous proton-neutron interaction
该研究利用先进的稀有同位素产生与质谱技术，首次精确测量了Yb 核素的质量，揭示了Pb 以下“空穴 - 空穴”区域存在反常强的质子 - 中子相互作用，并指出当前平均场模型未能准确重现该异常，从而为改进 r-过程等待点附近的核结构描述提供了关键基准。
Measurement of Kaon Directed Flow in Au+Au Collisions in the High Baryon Density Region
STAR 合作组在 = 3.0–3.9 GeV 的 Au+Au 碰撞中测量了奇异介子的快度奇向流，发现其斜率具有显著的横向动量依赖性，且 JAM 模型表明旁观者阴影效应是导致低动量区域介子出现反流现象的关键因素。
Overview of recent UPC measurements
本文综述了 ALICE 实验在 LHC 超周边碰撞中进行的近期光子诱导过程测量结果，涵盖了从铅 - 铅碰撞中相干与非相干矢量介子光致产生、核碎裂机制研究，到 Run 3 数据下的包容性光子核相互作用及光子 - 光子相互作用等多个方面，为理解核内胶子结构、粒子产生机制及集体效应提供了重要见解。
⚛️ nucl-th — 4 篇论文
Architecture as physical prior: cooperative neural network for nuclear masses
该论文提出了一种名为“合作神经网络”（CoNN）的架构，通过将液滴模型趋势、壳层效应、区域集体关联和奇偶效应等物理先验直接嵌入网络结构，仅利用质子数和中子数即可在无特征工程的情况下高精度预测原子核质量，并成功从数据中自动学习出幻数和奇偶交替等物理规律。
Effects of shape coexistence and configuration mixing on low-lying states in tellurium isotopes
该研究利用基于自洽平均场微观计算的相互作用玻色子模型，揭示了碲同位素低能态中正常扁椭球构型与激发长椭球构型之间的强混合及其导致的形状共存抛物线行为。
Microscopic Investigation of Fusion and Quasifission Dynamics
该论文利用含时密度泛函理论（TDHF）研究了超重元素合成中的熔合与准裂变动力学，其中Ca+U反应的模拟结果与实验数据吻合良好，而针对Ca+Bk的准裂变过程则揭示了张量力通过增强球形壳效应显著影响碎片分布。
Probing Strange Dark Matter through -mode Oscillations of Neutron Stars with Hyperons and Quark Matter
该论文研究了假想的玻色子暗物质（六夸克）与超子及夸克物质共同作用下的中子星状态方程，发现这些奇异成分虽使-模振荡的准普适关系需要更高阶多项式拟合，但仍保持紧密且与组分无关，表明未来引力波探测有望通过精确测量-模来揭示中子星内部的暗物质及奇异物质信号。
🔬 physics — 38 篇论文
A GEMM-based direct solver for finite-difference Poisson problems in non-uniform grids
本文提出了一种基于 GEMM 的直接求解器，用于在三维非均匀笛卡尔网格上高效求解泊松方程，该方法通过张量形式将算子对角化并结合矩阵乘法优化，在大规模并行模拟中展现出优于几何多重网格和传统 FFT 方法的鲁棒性与时间效率。
A multi-phase-field model for fiber-reinforced composite laminates based on puck failure theory
本文提出了一种基于 Puck 失效理论并结合网格叠加法的多相场模型，通过引入两个独立的相场变量和特征长度尺度，成功实现了对不同铺层方向纤维增强复合材料层合板中纤维与基体主导失效模式的独立触发与相互作用模拟，并在多种基准算例中验证了其预测精度。
A spatio-temporal random synthetic turbulent velocity field: The underlying Gaussian structure
本文发展并扩展了 Chaves 等人关于三维湍流随机速度场的初始构想，重点构建了基于高斯框架的时空模型，该模型通过满足无散度分形高斯场描述空间结构、利用与波矢幅度成反比特征时间尺度的奥恩斯坦 - 乌伦贝克过程描述时间演化，从而在二阶统计量上复现了均匀各向同性湍流的特性，并实现了与约翰斯·霍普金斯数据库直接数值模拟结果的一致性。
Aliasing and phase shifting in pseudo-spectral simulations of the incompressible Navier-Stokes equations
本文针对伪谱法模拟不可压缩纳维 - 斯托克斯方程中传统 2/3 截断去混叠计算成本过高的问题，系统推导并分析了相位移动去混叠机制，在开源框架 Fluidsim 中首次实现了多种相关算法，并通过测试证明该方法在保持精度的同时能显著提升计算效率（最高提速 3 倍）。
Butter on a hot pan: self-regulating dynamics of melt-lubricated sliding
该研究通过冰和石蜡在温控斜坡上的实验，结合无拟合参数的理论模型，揭示了固液相变滑动中熔层厚度、滑动速度与热传递之间的自调节反馈机制，成功预测了从 0.01 米/秒到 2 米/秒的终端速度。
CTPX1: A Highly Integrated and High-Throughput Data-Driven Camera Based on Timepix4
本文介绍了一种基于 Timepix4 芯片的 CTPX1 高集成度、高通量数据驱动相机，该系统通过创新的并行处理架构实现了高达 1.17 Ghits/s 的事件读取率，成功解决了中国散裂中子源二期升级后 ERNI 仪器面临的数据饱和挑战，并验证了其在高分辨率中子成像及飞行时间谱分析中的优异性能。
CZT Detectors for kaonic atoms spectroscopy
本文报告了 SIDDHARTA-2 计划中新型碲锌镉（CZT）探测器在 DANE 对撞机运行环境下的校准结果，证实了该探测器具有优异的线性度、稳定性及适用于中等质量范围介子原子光谱测量的性能。
Chemically-polarized material for nuclear and particle physics
该论文首次展示了化学极化方法 SABRE 在核与粒子物理实验中的潜力，证实了其在强辐射环境下（高达 3 千戈瑞）能保持自旋极化且不发生去极化，同时可作为闪烁体或切伦科夫探测器介质使用。
Coupling the Minkowski's theory with the Maxwell's equations for a mechano-driven media system for engineering electromagnetism
本文在低速近似下，通过将闵可夫斯基理论与麦克斯韦方程组耦合，推导出了适用于含边界加速运动介质的机电耦合系统的本构方程与边界条件，从而实现了将介质形变、应变梯度及旋转动力学等机械因素纳入工程电磁学完整计算的理论框架。
Demonstrating a broadband Photon Detection Efficiency model on VUV sensitive Silicon Photomultipliers
该论文提出了一种通用的解析模型，用于描述 VUV 敏感硅光电倍增管的光子探测效率，并通过实验验证了其在液氙和液氩等介质中的预测能力，从而为粒子物理和量子计算等应用中的器件优化与性能评估提供了有力工具。
Development of Readout Electronics for a High-Speed Event-Driven Neutron Imaging Detector Based on Timepix4
针对中国散裂中子源二期工程对高能率中子成像探测器的需求，本文介绍了一种基于Timepix4芯片的高性能读出电子学系统，该系统利用单颗ZYNQ-MPSOC芯片实现了紧凑化设计，具备160 Gbps的满带宽读出能力，并已成功完成16个数据通道在5.12 Gbps速率下的稳定运行及初步X射线功能验证。
Droplet impact on a superhydrophobic surface under shear airflow: Lattice Boltzmann simulations and scaling analyses
该研究利用伪势多相格子玻尔兹曼方法，结合能量分配分析与修正的复合标度律，系统揭示了剪切气流下液滴撞击超疏水表面的动力学机制，阐明了气流对液滴铺展、反弹及脱离角度的影响规律，为气动环境下的液滴行为预测与表面设计提供了理论指导。
Efficient Monte-Carlo sampling of metastable systems using non-local collective variable updates
该论文提出了一种针对非线性集体变量和欠阻尼朗之万动力学的非局部更新蒙特卡洛采样通用算法，通过证明其可逆性并展示其在数值示例中的显著性能提升，有效解决了复杂分子系统的亚稳态采样难题，并借助生成式机器学习扩展了其在高维真实分子系统中的应用潜力。
Empirical validation of the polarization transition in a double-random field model of elections
该研究通过建立双随机场伊辛模型并校准美国众议院选举数据，验证了当竞选支出超过约 180 万美元的临界值时，选举系统会经历相变进入极化状态，此时结果不再取决于总支出而是由选民阵营比例决定，且存在由在任者优势主导的滞后区域。
Experimental Challenges in Determining Heat Transfer Efficiency Scaling in Highly Turbulent Cryogenic Rayleigh-Benard Convection
本文针对布拉格圆柱形容器内的高湍流低温瑞利 - 贝纳德对流实验，系统分析了测量不确定度、寄生热泄漏及非奥伯贝克 - 布辛涅斯克效应等关键修正因素，强调了严谨的不确定度评估对于区分湍流热输运的“终极状态”本征动力学与实验假象的必要性。
Feasibility of Concurrent 1H MRS & 31P MRSI at 7T: Brain Energy Metabolism Responses to Hyperglycemia
该研究通过在 7T 磁共振成像平台上实施 interleaved 多核 MRS 协议，成功在单次实验中同步监测了健康成人高血糖钳夹过程中脑内葡萄糖水平与高能磷酸盐代谢的动态响应，证实了该技术在无创评估脑能量代谢方面的可行性。
Formulation of entropy-conservative discretizations for compressible flows of thermally perfect gases
该研究提出了一种针对热力学完全气体的可压缩欧拉方程的新型空间离散方法，该方法在局部守恒框架下不仅保证了离散层面的熵守恒，还同时维持了线性不变量和动能的守恒，并在精度与鲁棒性上优于现有方案。
Immiscible two-phase flow in porous media: a statistical mechanics approach
本文综述了一种基于香农信息熵的统计力学方法，该方法成功构建了多孔介质中不混溶两相流的连续尺度描述，不仅克服了传统相对渗透率理论的局限性，还引入了共动速度等新的涌现变量，从而建立了与孔隙尺度物理直接关联且复杂度可控的热力学形式体系。
Improving boundary-layer separation prediction by an IDDES turbulence model using a pressure-gradient sensor
本文通过将压力梯度传感器扩展至 IDDES 湍流模型并调整其长度尺度项，显著提升了风能与航空航天领域翼型在失速及后失速状态下的分离预测精度，同时保持了附着流和深失速区域的预测性能，从而构建了一个能够统一预测多种流动工况的改进模型。
Infrared spectroscopy of protonated water clusters via the quantum thermal bath method and highly accurate machine-learned potentials
该研究结合高精度机器学习势函数与量子热浴方法，成功模拟了从单体到四聚体质子化水团簇的红外光谱，提供了一种比传统方法更经济且准确的替代方案。
Initial Performance of a Long Axial FOV PET with TOF and DOI capabilities: IMAS system
本文介绍了 IMAS 系统的设计、构建及初步性能评估，该长轴向视野 PET 原型机首次实现了同时具备飞行时间（TOF）和深度相互作用（DOI）能力的全身成像，并在临床试点中展示了优于传统商业扫描仪的肿瘤识别能力。
Kinematics of Single-Winged Spinning Seeds: A Study on Mahogany and Buddha Coconut Samaras
该研究利用高速成像技术揭示了一翅型翅果（如 mahogany 和 Buddha Coconut）在稳态飞行中关键运动参数存在显著时变特性，从而挑战了传统模型中参数恒定的简化假设，并基于观测到的正弦变化规律提出了更贴近实际的代数化建模新路径。
Methodological opportunities for mitigating climate change in complex food systems
本文提出了一套跨学科的共同方法论，旨在通过分析复杂食品系统中的有序性与随机性来预测关键转折点，从而指导在气候变化背景下对食品系统及其相关社会经济系统进行同步重构与干预。
Mode-Selective Laser Propagation and Absorption in Strongly Magnetized Inhomogeneous Plasma
该研究通过解析建模与粒子模拟，系统阐明了强磁场非均匀等离子体中圆偏振激光的传播与碰撞吸收机制，揭示了左旋波吸收随磁场增强而显著提升、右旋波在强磁场下可转化为无截止的哨波模式从而穿透超临界密度等离子体并实现深层能量沉积的规律。
Modeling resonance characteristics of the Chang'e-7 lander modulated by solar panel rotation under lunar south-pole thermal environment
该研究建立了嫦娥七号着陆器的高保真有限元模型，揭示了在月球南极极端热环境下，太阳能帆板旋转与温度变化（-180°C 至 +80°C）导致其基频在 0.64 Hz 至 0.87 Hz 范围内显著漂移（主要由热致刚度变化驱动），这一现象与地震观测频段重叠，为未来从月球南极地震数据中识别和滤除着陆器噪声提供了关键理论依据。
Modelling wetting-bouncing transitions of droplet impact on random rough surfaces
该研究通过数值模拟揭示了随机粗糙疏水表面上液滴撞击的润湿 - 反弹转变机制，发现最大铺展系数随粗糙度线性减小，接触时间保持恒定，且较大的粗糙度会推迟润湿 - 反弹转变的发生。
Multi-Kernel Gated Decoder Adapters for Robust Multi-Task Thyroid Ultrasound under Cross-Center Shift
该论文针对甲状腺超声多任务学习在跨中心域偏移下几何与纹理特征退化不一致的问题，提出了一种基于多核门控适配器（MKGA）的轻量级解码器方案，通过融合互补感受野与语义门控机制，有效提升了分割与恶性风险评估的跨中心鲁棒性。
Network modelling of yield-stress fluid flow in randomly disordered porous media
该研究开发了一种包含壁面滑移效应的二维无序多孔介质屈服应力流体孔隙网络模型，通过物理驱动的喉道压降关系揭示了近屈服状态下压力损失主要由喉道最小宽度统计特征而非障碍物尺度决定的规律。
Nonlinear generation of global zonal structures in gyrokinetic simulations of TCV and ASDEX Upgrade magnetic configurations
本文利用 ORB5 回旋动理学粒子模拟代码，在 TCV 和 ASDEX Upgrade 磁位形下证实了高湍流谱通过非线性机制自洽地产生径向延伸的全局带状结构，并通过天线模拟复现了这一生成过程。
Optical frequency comb double-resonance spectroscopy of the 9030-9175 cm states of ethylene
该研究利用光学 - 光学双共振（OODR）技术，结合频率梳与连续波探针，首次测量了乙烯分子在 3000 cm⁻¹至 9000 cm⁻¹能级间的热带跃迁，获得了 90 条阶梯型跃迁的中心频率与相对强度，并确定了 18 条 V 型跃迁的归属。
Saturation of magnetised plasma turbulence by propagating zonal flows
该论文提出并验证了一种由湍流非线性支撑的“环向次级模”传播型极向流新机制，该机制通过剪切小尺度湍流涡旋来调节强驱动离子尺度湍流，从而确立了湍流热通量、涨落谱及极向流幅值的标度律。
Sparse identification of effective microparticle interaction potential in dusty plasma from simulation data
本文提出利用基于弱形式的稀疏非线性动力学识别（SINDy）方法，从含噪模拟数据中有效反演尘埃等离子体中微粒的相互作用势（如 Yukawa 势），并探讨了该方法在 PK-4 等实验数据处理中的应用前景。
Spherical compression of an applied magnetic field in inertial confinement fusion
该研究提出了一种解析模型，揭示了在惯性约束聚变中，外磁场随等离子体压缩后在热点核心与边缘呈现不同的拓扑结构，其中初始镜像磁场配置能提供最优的热损失抑制效果。
Stable Boundaries of Opinion Dynamics in Heterogeneous Spatial Complex Networks
该论文通过在几何非均匀随机图模型上研究多数派投票动力学，结合模拟与平均场理论分析，揭示了复杂网络的空间异质性能够阻止意见凝聚，使局部意见域稳定共存并维持社会观点的多样性。
Swirl flow in microchannels: patterned slip walls enhance heat transport
该研究提出了一种通过在直微通道内设计滑移/无滑移壁面图案来诱导旋流的新策略，在不增加泵送功率的前提下显著提升了微通道散热器的传热效率。
The Architecture of Inter-Level Representation
该论文提出“桥接理论”作为连接动力学理论与观测理论的缺失环节，通过定义划分、量度与闭合三个条件来构建包含偶然空间的架构，从而解释科学中跨层级表征的普遍模式、区分封闭与引入规则，并为涌现现象提供三分法分类。
Theory of zonal flow growth and propagation in toroidal geometry
该论文提出了一种适用于环向几何的广义二次不稳定性理论，揭示了径向磁漂移对非线性地转流演化的显著影响，并发现环向性会催生一种由湍流非线性支撑的新型传播模式——环向二次模。
Virality detection and control strategies in rumor models
该论文基于修正的 Maki-Thompson 模型，通过分析自相关振荡模式区分谣言传播的自然增长与人为注入，并利用网络干预策略有效调控谣言的寿命。
🔬 physics.app-ph — 6 篇论文
A Stable, High-Order Time-Stepping Scheme for the Drift-Diffusion Model in Modern Solar Cell Simulation
本文提出了一种结合结构保持有限体积法与高阶 L-稳定隐式 Runge-Kutta 时间积分器的漂移 - 扩散模拟框架，该方案在确保局部电荷守恒和界面处理能力的同时，实现了高精度收敛，并成功应用于有机和钙钛矿太阳能电池中激子动力学及离子迁移引起的迟滞现象模拟。
Interface Engineered Moiré Graphene Superlattices: Breaking the Auger Carrier Multiplication Limit for Infrared Single-Photon Detection
该研究通过构建双层 10°扭转及五层堆叠的莫尔石墨烯超晶格，利用界面局域态密度增强和热化光学声子瓶颈效应，实现了高达 10³ 的载流子倍增增益，从而突破了传统限制并开发出具有超高信噪比（>100 dB）的近红外单光子雪崩探测器。
Magnetically Driven Elastic Microswimmers: Exploiting Hysteretic Collapse for Autonomous Propulsion and Independent Control
本文提出了一种由三个磁性珠子和两个弹性连接组成的磁驱动弹性微游泳器，其利用外部振荡磁场诱导的滞后性非互易折叠与展开机制实现净推进，并通过优化几何结构与磁场参数实现了对不同微游泳器的独立控制，为靶向药物输送等微创医疗应用提供了可行方案。
Non-Hermitian-induced higher-order topological phases in acoustic fractal lattices
该研究通过在声学分形晶格中引入损耗对比度，提出了一种非厄米诱导机制，实现了高阶拓扑相的连续调控及零能模的局域化，从而填补了非整数维度下非厄米拓扑态研究的空白。
Transition Waves in Mechanical Metamaterials with Neighbor-Programmable Energy Landscapes
该研究通过实验和数值模拟展示了一种新型机械超材料，其单稳态单元的能量景观可通过邻居状态进行编程，从而实现了由几何设计和质量分布控制的、高度离散且方向无偏的过渡波传播，为超越传统内禀多稳态结构的超材料设计开辟了新途径。
Vibrational strong coupling influences product selectivity in a model for post transition state bifurcation reactions
该研究通过经典与量子动力学模拟，证实了振动强耦合（VSC）能显著调控后过渡态分叉反应中的产物选择性，使分支比提升近两倍，并揭示了腔体频率与分子模式匹配在重塑复杂势能面反应动力学中的关键作用。
🔬 physics.atom-ph — 7 篇论文
Black hole scalar sirens in the Milky Way
该论文提出了一种名为“黑洞标量汽笛”的新型天体物理源，指出银河系中大量孤立恒星级黑洞可通过超辐射不稳定性持续发射标量粒子，从而产生远超宇宙学预期的可观测信号，为探测暗物质候选粒子及研究不可见黑洞种群提供了独立于早期宇宙条件的独特途径。
Commissioning of a fast fine-step electron-energy-scan system for electron-ion crossed-beams experiments
本文报道了吉森交叉束实验中新型快速电子能量扫描系统的调试工作，该系统通过多电极设计实现了电子能量与密度的解耦，并配备了相应的控制系统以支持电子碰撞电离截面的测量。
High-Order Matrix Numerov for Singular Potentials
本文通过引入解析近原点信息修正标准矩阵 Numerov 方法中的隐式边界假设，成功解决了奇异势（如库仑势）下低角动量态收敛阶数下降的问题，在保持计算高效性的同时恢复了甚至提升了数值精度。
Muonium Hyperfine Splitting Uncertainty Revisited
该论文重新审视了缪子基态超精细分裂理论预测的不确定性，并将其与最近两次 CODATA 基本物理常数调整中的相关讨论进行了比较。
Saturated absorption and electromagnetically induced transparency of residual rubidium in dense cesium vapor
该研究利用全蓝宝石密封铯蒸气池中约 1% 的残留铷原子，在高温缓冲环境下成功观测到饱和吸收与电磁诱导透明现象，并据此估算了铯 - 铷碰撞截面，证明了残留原子在高温蒸气池中可用于光谱与非线性光学研究。
Strong Electron Correlation Identified in Planetary Atomic Structure
该研究通过对冷锶原子的完全运动学实验，揭示了非顺序双电离过程中由双激发态介导的强电子关联特征及其独特的能带结构，从而深化了对原子结构中强电子关联机制的理解。
The ultrafine splitting of heavy quarkonium with next-to-next-to-next-to-next-to-leading-order accuracy
该论文计算了具有四阶精度（N⁴LO）的 P 波重夸克偶素超精细分裂并处理了对数重求和，进而对底偶素、粲偶素、 系统以及正电子素、μ 子素、氢原子和μ 子氢原子进行了唯象分析。
🔬 physics.optics — 20 篇论文
A scalable and programmable optical neural network in a time-synthetic dimension
该论文首次实验演示了一种基于时间合成维度的全光可编程光学神经网络，通过利用时间反射与折射机制及原位训练框架，克服了传统空间编码架构的扩展性瓶颈并消除了背散射误差，为下一代光子 AI 系统提供了高可扩展、紧凑且无背散射的解决方案。
Compact MHz high repetition rate EUV to soft x-ray free electron laser
该论文提出了一种利用超导加速器和衍射极限存储环技术、占地不足 100 米且重复频率达兆赫兹的紧凑型 EUV 至软 X 射线自由电子激光概念设计，旨在大幅降低建设与运营成本，使此类先进光源能够部署于大学及研究机构并扩展至硬 X 射线波段。
Experimental Characterization of Biological Tissue Dielectric Properties through THz Time-Domain Spectroscopy
该研究利用太赫兹时域光谱技术，在 0.1 至 11 THz 频段内对作为人体组织替代品的猪肉皮肤进行了全面的介电特性实验表征，提取了折射率、吸收系数及复介电常数等关键参数，为太赫兹波段体内纳米传感器网络的信道建模提供了重要的扩展频率数据集。
Geometric Realism Without Angular Resolution Structural Classification of Multilayer Kubelka-Munk Theory within Radiative Transport
该论文证明了多层 Kubelka-Munk 理论本质上是辐射传输方程在半球基函数上的秩 2 Galerkin 投影，从而在数学上确立了其作为低角分辨率输运近似而非经验模型的严谨地位，并揭示了投影误差由约化光学厚度主导的规律。
Germanium-Based Mid-Infrared Photonics
本文综述了锗基光子集成电路在中红外波段的研究动机与最新进展，涵盖了从材料平台到有源及非线性器件的各个方面，并通过传感实例展示了其应用潜力，最后探讨了从实验室演示迈向工业化应用所面临的挑战。
High-Performance Wavelength Division Multiplexers Enabled by Co-Optimized Inverse Design
该研究提出了一种共优化逆设计波长分复用器与分布式布拉格光栅的新方法，在硅基和氮化硅基集成光子器件中实现了 15 nm 信道间隔下低于 -40 dB 的串扰，同时保持了低插入损耗并具备跨平台和多信道扩展的灵活性。
High-Resolution Multi-Target DOA Estimation for Resonant Beam Systems
本文提出了一种名为 RB-HWDOA 的高分辨率宽视场谐振光束测向系统，该系统通过结合利用二维傅里叶谱幅度信息的 OSB-DOA 算法与用于校正相位和方向失配的望远镜调制（TM）结构，有效克服了传统方法在角分辨率和视场范围上的限制，实现了对复杂物联网环境中多目标的高精度无源测向。
Layered Dielectric Characterization of Human Skin in the Sub-Terahertz and Terahertz Frequency Ranges
本文建立了一个结合多德拜弛豫理论与有效介质公式的综合介电模型，通过整合细胞参数实现了对人体皮肤在亚太赫兹及太赫兹频段频率相关介电常数的准确预测，为下一代非侵入式诊断与成像技术的设计优化奠定了物理基础。
Meta-cavity Quantum Electrodynamics
该研究通过在半导体量子点中嵌入几何相位超微腔，成功在仅 200 纳米厚的单片器件中实现了兼具珀塞尔增强发射与可定制波前（如自旋动量锁定辐射、涡旋光束及全息图案）的触发式单光子源，从而克服了传统腔量子电动力学中增强效应与波前控制难以兼得的挑战。
ReDON: Recurrent Diffractive Optical Neural Processor with Reconfigurable Self-Modulated Nonlinearity
本文提出了一种名为 ReDON 的新型架构，通过引入可重构的自调制非线性机制，克服了传统衍射光学神经网络缺乏高效非线性响应和可重编程性的局限，在几乎不增加功耗的情况下显著提升了图像识别与分割任务的准确率。
Recent application studies of an INTPIX4NA SOIPIX detector-based X-ray camera using an SiTCP-XG 10GbE-based high-speed readout system at KEK facilities
本文介绍了由 KEK 开发的基于 INTPIX4NA SOIPIX 探测器及 SiTCP-XG 10GbE 高速读出系统的 X 射线相机，并报告了其在 X 射线变焦显微镜、相位衬度成像以及利用μ子 X 射线无损检测锂离子电池电极材料等三项最新应用研究。
Simultaneous Self-Localization and Base Station Localization with Resonant Beam
本文提出了一种分布式谐振光束定位（DRBP）系统，通过在 GPS 拒止环境中同时估计基站与移动目标的位置，实现了无需固定基站数量的动态覆盖扩展，并达到了 0.1 米的定位精度和 2 度的旋转精度。
Stokes and skyrmion tensors and their application to structured light
该论文通过将斯托克斯矢量推广为张量形式，引入了极坐标分量并导出了描述结构光偏振分布的斯凯米子场，从而为非傍轴光学及坡印廷矢量等电磁理论领域提供了更广泛的应用框架。
Topologically constrained high intensity light propagation in air
该研究通过实验证实，时空光学涡旋（STOVs）通过产生具有特定拓扑荷的环状涡旋对并使其在脉冲前后分离聚集，从而调控高强度激光在大气中的长距离成丝传播，形成周期性的能量沉积峰和时域强度梳结构。
Topologically enhanced optical helicity density in the thermal near field of twisted bilayer van der Waals materials
该研究基于涨落耗散定理建立了扭曲范德华双层材料热近场光学螺旋度密度的理论框架，揭示了其光学螺旋度密度与极化子色散拓扑相变角之间的强相关性，并阐明了极化子定向传输对增强热辐射角动量的关键作用。
Toroidal helical pulses
该论文提出并实验实现了一种结合同轴喇叭发射器与等角螺旋光栅的新型单周期脉冲，成功构建了兼具非横场拓扑、时空不可分性及可控手性的传播型环状手性电磁波，为光与物质相互作用及数据传输等先进应用开辟了新途径。
Trifolium nanocavity metasurfaces on single-crystal Au(111) for depth-tunable optical-variable reflection
该研究通过在单晶 Au(111) 表面加工三叶草形纳米腔阵列，实验证实了这种对称性破缺结构具有深度可调的反射光谱特性及方位角依赖性，为结构色、紧凑型滤光片及光学可变防伪技术提供了新途径。
Vehicle-Mounted Mid-Infrared Dual-Comb Spectroscopy for On-Road Trace Gas Detection
该研究首次展示了车载中红外双梳光谱系统，实现了在真实道路环境下（包括时速 100 公里的快速路）对大气痕量气体的连续监测、天然气泄漏源定位及甲烷浓度场的二维重构。
Vortex beams with tunable "all-with-visible-light" dye-doped liquid crystal q-plates for broadband application
该研究通过理论分析与实验验证，展示了利用商业可变螺旋板结合光取向技术制备的染料掺杂液晶q波片，能够在可见光全波段内实现无需复杂旋转系统或空间光调制器的宽带可调谐涡旋光束生成，并证实了二向色性效应不影响其全光谱功能与消色差性能。
Wideband Gaussian Noise Model of Nonlinear Distortions From Semiconductor Optical Amplifiers
本文针对半导体光放大器，基于 Agrawal 模型推导出了宽带高斯噪声模型，获得了一个在带宽与增益恢复时间乘积大于 100 时误差小于 0.1 dB 的非线性噪声功率谱密度闭式解析表达式，并揭示了增益压缩效应会使非线性噪声较一阶微扰理论结果增加 $1+P_\text{out}/P_\text{sat}$ 倍。
🧬 q-bio — 19 篇论文
A Biologically Plausible Dense Associative Memory with Exponential Capacity
该论文提出了一种具有阈值非线性的新型联想记忆网络，通过支持隐藏层的分布式表示而非胜者通吃机制，实现了在可见神经元数量充足时记忆容量随隐藏神经元数量呈指数级增长，从而克服了现有生物可塑模型的容量限制。
A Dynamical Systems and System Identification Framework for Phase Amplitude Coupling Analysis
本文提出了一种基于非线性系统识别的动力学系统框架，通过构建生成模型来准确检测和表征相位 - 振幅耦合（PAC），有效克服了现有方法对滤波器带宽敏感及易产生虚假耦合的局限，并在模拟与真实局部场电位数据中验证了其抗噪性与鲁棒性。
Association of Radiologic PPFE Change with Mortality in Lung Cancer Screening Cohorts
该研究通过分析两项大型肺癌筛查队列的纵向低剂量 CT 数据，证实了胸膜肺纤维弹性增生（PPFE）的影像学进展与全因死亡率及呼吸系统不良临床结局的独立关联，表明定量评估 PPFE 进展可作为筛查人群中识别高危个体的潜在影像学生物标志物。
Automated Classification of Homeostasis Structure in Input-Output Networks
本文提出了一种基于 Python 的自动化算法，通过扩展理论框架至多输入节点网络，能够直接从网络拓扑结构出发，高效识别并枚举复杂生物系统中的稳态子网络及其机制，从而克服了传统组合枚举方法在处理大规模网络时的计算瓶颈。
Compact Dynamical Mean-Field Theory of Oscillator Networks
本文提出了一种针对具有相干平均场耦合和淬火随机性的大规模相位振荡器网络的紧凑动力学平均场理论，该理论通过保持相位 $2\pi$ 周期性的路径积分表述，将系统简化为受确定性平均场和自洽有色高斯噪声驱动的单振荡器随机方程，不仅重现了无 Disorder 极限下的 Ott-Antonsen 约化及标准神经群方程，还建立了从单神经元相位响应曲线到任意相位可约化振荡器网络同步阈值等宏观预测的直接定量联系。
Curvature Blindness from Polarity Breaks and Orientation Channel Fragmentation in V1
该论文提出了一种基于初级视觉皮层（V1）的数学模型，通过解释对比度极性分离导致的侧向连接断裂以及中等对比度下方向通道在半个波长内的碎片化，揭示了正弦波在交替对比度下被感知为锯齿状折线的“曲率盲”错觉机制。
Diffusion of Neuromodulators for Temporal Credit Assignment
该论文提出了一种受生物神经调质扩散启发的学习机制，通过让误差信息在局部网络中扩散，使稀疏反馈下的脉冲神经网络能够有效地解决时间信用分配问题并提升学习性能。
Domain-aware priors stabilize, not merely enable, vertical federated learning in data-scarce coral multi-omics
该研究提出了一种名为 REEF 的领域感知垂直联邦学习框架，通过结合梯度显著性引导的特征选择与生物学先验，在珊瑚多组学极端小样本（N=13, P>9 万）场景下显著提升了模型稳定性与可解释性，使其性能远超通用及现有最先进方法。
Dreaming improves memorization in a Hopfield model with bounded synaptic strength
该研究表明，在引入突触强度有界（即“截断”）以消除灾难性遗忘的霍普菲尔德模型中，交替进行学习与“做梦”（即随机模式去学习）阶段，不仅能进一步提升记忆容量，还能使模型的性能优化更符合进化视角。
Duality in mass-action networks
该论文探讨了质量作用网络中守恒量与内部循环的对偶性，引入了最大不变多面体支撑的概念，并提出了预簇与最大不变多面体支撑、以及预簇与陷区（siphons）之间存在对偶关系的猜想。
Efficient and robust control with spikes that constrain free energy
该论文提出了一种新颖的脉冲控制框架，通过仅在降低内部表示自由能时触发神经元放电，实现了兼具高效稀疏性、优异性能及对外部与内部扰动高度鲁棒性的控制机制，为理解大脑认知及开发神经形态硬件算法提供了新的数学途径。
Exploring Strategies for Personalized Radiation Therapy Part IV: An Interaction-Picture Approach to Quantifying the Abscopal Effect
该研究提出了一种源自量子力学的相互作用图景变换方法，用于在个性化超分割立体定向自适应放疗（PULSAR）背景下，将远隔效应量化为连续随机现象，从而在个体层面精确评估原发与继发肿瘤间的相互作用强度，并推动该效应的标准化报告与跨研究比较。
Integrating Mechanistic Modeling and Machine Learning to Study CD4+/CD8+ CAR-T Cell Dynamics with Tumor Antigen Regulation
该研究提出了一种整合机制建模与机器学习的扩展框架，通过显式模拟 CD4+/CD8+ CAR-T 细胞亚群在肿瘤抗原调节下的动态相互作用，揭示了治疗结果的关键驱动因素，并展示了数据驱动方法如何在参数不确定性下辅助提升预测能力。
Joint Geometric-Chemical Distance for Protein Surfaces
本文提出了名为 IFACE 的框架，通过概率耦合内在几何与空间化学场来对齐蛋白质表面，从而构建了一种能够更有效地区分构象变异与结构分歧、并揭示功能相关相互作用位点的统一几何 - 化学距离度量。
Misspecification of the generation time distribution and its impact on Rt estimates in structured populations
该研究通过理论与模拟分析，揭示了在结构化人群中错误假设统一的代际时间分布会显著影响时变再生数（Rt）的估算结果，并提出了一种修正方法以在简化模型中准确捕捉群体差异，从而强调了收集详细流行病学数据对制定精准公共卫生政策的重要性。
More than a feeling: Expressive style influences cortical speech tracking in subjective cognitive decline
该研究通过对 60 名认知正常老年人的脑电图分析发现，主观认知衰退程度越高，大脑对 prosodically flat（韵律平淡）言语中高层语言特征的皮层追踪能力越弱，这表明该神经指标可作为早期认知衰退的潜在生物标志物。
Sequential learning theory for Markov genealogy processes
该论文提出了一种基于滤过框架的序贯学习理论，通过分解新增分类单元对系统发育动力学推断的方差贡献，揭示了在吸收性估计量下分析师与知晓潜在吸收状态的“神谕”之间存在的不可约差距，从而确立了仅凭序列数据推断潜在基因谱系的根本局限。
The Black Death Anomaly: A Non-Abelian Field Theory of Epidemiological Safe Zones
该论文通过将 14 世纪黑死病的病原体动力学嵌入非阿贝尔规范场论框架，利用 环境规范场将进化漂移转化为空间输运现象，从数学上证明了历史上波兰和波希米亚等“安全区”并非统计异常或完美隔离的结果，而是突变波前相消干涉所形成的拓扑必然空洞。
Understanding the temperature response of biological systems: Part I -- Phenomenological descriptions and microscopic models
这篇综述的第一部分系统梳理了从酶促反应到生物体表现等不同尺度下描述生物温度响应的唯象模型与微观模型，探讨了各类函数形式及其定义的操作参数，并指出微观模型在捕捉协同效应方面的局限性，同时预告第二部分将深入分析系统级温度响应曲线如何由众多基础反应相互作用而产生。
💰 q-fin — 16 篇论文
A stochastic Gordon-Loeb model for optimal cybersecurity investment under clustered attacks
该论文通过引入描述攻击聚集特征的 Hawkes 过程，将经典的 Gordon-Loeb 模型扩展为连续时间随机最优控制问题，从而确定了在动态威胁环境下更有效的网络安全投资策略。
AlgoXpert Alpha Research Framework. A Rigorous IS WFA OOS Protocol for Mitigating Overfitting in Quantitative Strategies
本文提出了 AlgoXpert 阿尔法研究框架，通过结合关注稳定参数区的样本内测试、防信息泄露的滚动样本外分析及严格锁定的最终验证，并辅以多层防御机制，系统性地解决了量化策略从回测到实盘过程中因过拟合和参数选择偏差导致的失效问题。
Caratheodory II: The Geometry of Financial Irreversibility
该论文指出，量子力学与金融中的数币不变性对应于投影弯曲状态空间，其中自旋系统距离展开中的非零立方项所引发的基本不对称性，构成了热力学第二定律、麦克斯韦妖失效及序列交易者局限性的共同几何根源。
Competition between DEXs through Dynamic Fees
该论文通过建立耦合偏微分方程系统，推导了去中心化交易所（DEX）在动态费用竞争下的近似纳什均衡，揭示了竞争如何改变费用切换边界，并指出增加竞争者数量会降低战略交易者的执行滑点，但对噪声交易者的影响则取决于市场活跃度。
Concentration Inequalities for Sub-Weibull Random Tensors
该论文将集中不等式理论推广至具有重尾系数的简单随机张量，通过建立广义最大不等式和基于 Nagaev 型不等式的鞅分析，刻画了亚高斯与重尾机制之间的相变并给出了相应的欧几里得函数集中界。
Conscription and its exemption in 19th Century Japan: Incentivized family head in educational market
该研究利用庆应义塾的个体面板数据发现，19 世纪日本明治政府通过调整征兵豁免规则，成功激励了户长入学，显著提升了教育参与率，但并未实质改善学业表现。
Constructing a Portfolio Optimization Benchmark Framework for Evaluating Large Language Models
该研究提出了一种基于数学解析解的投资组合优化基准框架，用于评估大语言模型在金融决策中的量化推理能力，并通过实验揭示了不同模型在风险与收益目标及约束条件下的性能差异。
Counter-monotonic Risk Sharing with Heterogeneous Distortion Risk Measures
本文研究了具有异质扭曲风险度量（且不一定风险厌恶）的代理人之间的风险分担问题，在温和假设下推导了无约束和反单调 inf-convolution 的显式解，并证明其可表示为扭曲风险度量的推广形式。
Diversification and Stochastic Dominance: When All Eggs Are Better Put in One Basket
该论文通过提出“单篮定理”，揭示了在重尾且均值无限的损失分布下，分散化投资不仅无法降低风险，反而可能在所有阈值上导致比随机集中投资更高的尾部风险，从而颠覆了分散化总是有效的传统认知。
Has the COVID-19 Pandemic Altered the Traditional View about Women's Active Work?
该研究利用2016至2024年的个体面板数据发现，新冠疫情不仅提升了男女对女性积极工作的整体支持度，还逆转了性别态度差异（女性支持度反超男性），并促使老年群体和已婚男性在疫情后更倾向于支持女性工作。
Investor risk profiles of large language models
该论文通过标准化问卷测试发现，GPT、Gemini 和 Llama 三款大语言模型虽普遍倾向于长期投资，但在风险容忍度、回答一致性以及受年龄、财富等特定人设提示的影响程度上表现出显著差异。
LLM-Agent Interactions on Markets with Information Asymmetries
该研究通过模拟 GPT-5.1 代理在信息不对称的信誉商品市场中的互动，发现与人类相比，LLM 市场虽表现出更高的消费者参与度和更低的价格，但欺诈行为更顽固且市场集中度更高，表明针对 AI 代理的市场制度设计需从根本上转向社会偏好对齐，而非依赖传统机制。
Modeling structure and credit risk of the economy: a multilayer bank-firm network approach
该论文提出了一种结合银行与企业资产负债表数据来重构经济多层网络结构并模拟冲击传播的统一框架，利用意大利经济数据识别了系统重要性实体并评估了系统性风险，从而在无需详细网络数据的情况下实现了对经济数字孪生的压力测试。
Perceptions and worldviews of Transgender individuals
该研究利用包含超过 19,000 个观测值的个体面板数据，发现跨性别者在主观幸福感、健康状况及独立职业决策方面显著低于非跨性别者，且在性别议题态度上未呈现预期的进步倾向，同时表现出更高的对他人的不信任感。
Slippage-at-Risk (SaR): A Forward-Looking Liquidity Risk Framework for Perpetual Futures Exchanges
本文提出了一种名为“滑点风险（SaR）”的前瞻性流动性风险框架，通过结合订单簿微观结构、集中度调整及自动去杠杆机制，利用 Hyperliquid 实证数据验证了其作为系统性压力领先指标的有效性，并建立了与最优资本要求的直接映射关系。
Spectral Portfolio Theory: From SGD Weight Matrices to Wealth Dynamics
该论文建立了随机梯度下降（SGD）权重矩阵与投资组合配置矩阵之间的直接对应关系，通过揭示其谱结构如何编码因子分解与财富集中模式，将 SGD 的三种驱动力统一转化为投资组合动态，并提出了谱不变性定理以连接跨截面财富动力学与神经网络诊断。
⚛️ quant-ph — 121 篇论文
-Positivity and high-dimensional bound entanglement under symplectic group symmetries
本文利用辛群对称性，完整刻画了相关线性映射的-正性与可分解性条件及双体量子态的施密特数，不仅构建了最优的-正不可分解映射和高维PPT纠缠态，还验证了PPT平方猜想并解决了Pal和Vertesi关于PPT纠缠下界的猜想。
A Hybrid Quantum-Classical Framework for Financial Volatility Forecasting Based on Quantum Circuit Born Machines
本文提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）与量子电路 Born 机器（QCBM）的混合量子 - 经典框架，通过利用 QCBM 作为高质量先验分布来增强 LSTM 的特征提取能力，从而在上证综指和沪深 300 指数的高频数据上显著提升了金融波动率预测的精度。
A Resolution of the Ito-Stratonovich Debate in Quantum Stochastic Processes
该论文提出了一种基于相空间增广和受控微扰粗粒化的量子噪声均匀化方案，成功解决了由乘性有色噪声驱动的量子随机过程在马尔可夫极限下的伊藤 - 斯特拉托诺维奇歧义问题，并证明其一致的马尔可夫极限对应于具有重整化系数的斯特拉托诺维奇约定以及伊藤约定下的修正项。
A complete classification of 2d symmetry protected states with symmetric entanglers
本文证明了对于可由对称纠缠器从乘积态制备的二维对称保护拓扑态，其分类由群上同调 完全刻画。
A dressed singlet-triplet qubit in germanium
该研究在锗基半导体中实现了一种高相干性的 dressed 单重态 - 三重态（ST）空穴自旋量子比特，通过共振驱动和频率调制技术，在低磁场和低交换相互作用下将相干时间显著延长至 20.3 微秒，同时保持了超过 99.6% 的高保真度门操作。
A manufacturable surface code architecture for spin qubits with fast transversal logic
该论文提出了名为 SNAQ 的自旋量子比特表面码架构，通过利用快速量子比特传输技术实现读出组件的时间复用，在显著降低芯片面积的同时实现了超 10 倍的局部逻辑时钟速度提升，为基于硅自旋量子比特的高性能容错计算提供了一条可制造的路径。
A nonlinear quantum neural network framework for entanglement engineering
该论文提出了一种具有线性可扩展性的低深度非线性量子神经网络框架，通过引入非线性激活函数和优化的电路拓扑，在含噪量子设备上成功实现了多达 20 个量子比特的多体纠缠工程。
An Introduction to the Foundations and Interpretations of Quantum Mechanics
本文综述了量子力学从基础公设到当代诠释的关键发展，系统探讨了包括哥本哈根诠释、隐变量理论、客观坍缩模型、多世界诠释及退相干机制在内的多种理论框架，旨在阐明它们如何回应量子力学关于物理实在本质的核心问题。
An elementary proof of symmetrization postulate in quantum mechanics for a system of particles
该论文通过假设概率密度交换不变性、波函数及其梯度的连续性、构型空间的连通性以及势能的交换对称性，在忽略自旋的三维情形下，为全同粒子系统的波函数必须完全对称或完全反对称这一置换公理提供了初等数学证明。
Analytic formulae for non-local magic in bipartite systems of qutrits and ququints
该论文针对素数维度的双体纯态提出了非局域魔数的解析表达式猜想，并通过数值证据支持了 Schmidt 对齐态在局部幺正变换下最小化的假设，同时指出该结论在复合维度下仅能提供近似解，且高维系统中非局域魔数与纠缠诊断之间的关系与两比特系统存在显著差异。
Benchmarking Quantum Computers: Towards a Standard Performance Evaluation Approach
本文通过回顾经典处理器基准测试的教训并分析量子计算的独特性质，评估了现有量子处理器指标，进而提出了旨在推动建立类似 SPEC 的标准化性能评估组织的通用基准测试指南。
CONQURE: A Co-Execution Environment for Quantum and Classical Resources
本文提出了 CONQURE，这是一个开源的量子与经典资源协同执行环境，通过模块化调度框架和 OpenMP 扩展，实现了将量子内核无缝集成到高性能计算与机器学习工作流中，并显著降低了运行开销。
Can gravity mediate the transmission of quantum information?
该论文提出了一种通过“引力诱导透明”现象，利用两个光力系统间的引力耦合来传输光信号，从而在不依赖具体量子引力模型的前提下，通过检测光通道是否具备非经典性（即非纠缠破坏）来验证引力是否具有量子本质的实验方案。
Capacity of Entanglement and Replica Backreaction in RST Gravity
本文在 Russo-Susskind-Thorlacius (RST) 二维引力模型中解析计算了纠缠容量，通过全局求解副本变形揭示了单区间与双区间情形下广义容量的不同行为，并阐明了大尺寸双量子极值面（QES）鞍点竞争如何导致 Page 相变处出现尖锐特征。
Chip-Integrated Broadband Multi-Photon Source for Wavelength-Multiplexed Quantum Networks
该研究利用周期性极化薄膜铌酸锂（LNOI）波导实现了宽带四光子纠缠产生，其高亮度和高保真度特性为构建密集波分复用量子网络提供了可扩展的芯片集成解决方案。
Cluster-Adaptive Sample-Based Quantum Diagonalization for Strongly Correlated Systems
本文提出了一种聚类自适应样本量子对角化（CSQD）方法，通过无监督学习对测量样本进行聚类并采用特定于聚类的粒子数恢复，有效克服了传统全局参考在强关联多模态体系中的偏差，显著降低了 N2 解离和 [2Fe-2S] 团簇等体系的基态能量估计误差。
Compatibility of trapped ions and dielectrics at cryogenic temperatures
该研究证实，在低温表面电极离子阱中，未屏蔽的介电体（如裸光纤）虽会引入随距离变化的杂散电场和运动加热，但其漂移极小且可被完全补偿，从而证明了将此类介电光学元件集成于低温离子阱中的可行性。
Contextuality from Single-State Ontological Models: An Information-Theoretic No-Go Theorem
该论文通过信息论证明，在复用单一本体状态空间的经典模型中，语境性必然导致不可消除的信息成本，而量子理论通过放弃所有测量统计源于单一经典本体变量的假设成功规避了这一限制。
Critical States Preparation With Deep Reinforcement Learning
该论文提出了一种利用深度强化学习优化含时控制哈密顿量的框架，成功在有限时间内将量子系统从非临界态高效制备为高保真度的临界态，并展示了其在量子 Rabi 模型及光 - 物质相互作用系统中的广泛适用性。
Crosstalk in Multi-Qubit Fluxonium Architectures with Transmon Couplers
本文通过数值模拟研究了利用可调谐 transmon 作为耦合器的多比特 fluxonium 架构的可扩展性，指出虽然直接扩展会导致串扰使保真度低于 90%，但通过降低耦合强度并动态将未使用的 transmon 调至关闭状态，可将 spectator 错误抑制到$10^{-4}$以下，同时验证了该方案对直接电容耦合和微波串扰的鲁棒性。
Decoherence-free Behaviors of Quantum Emitters in Dissipative Photonic Graphene
该研究通过解析方法证明，在具有异常环的耗散光子石墨烯中，通过耗散工程可实现量子发射器的无退相干操控，包括单发射器的耗散依赖对数弛豫、量子芝诺效应以及有限晶格中由耗散鲁棒准局域态和暗态介导的无退相干相互作用。
Disorder-Assisted Adiabaticity in Correlated Many-Particle Systems
该研究发现，在相互作用调制的多体系统中，无序强度的增加能有效抑制系统总能量的变化并降低有效温度，从而显著增强系统的绝热响应，且这一效应在不同脉冲形状下均表现出稳健性。
Distributed g(2) Retrieval with Atomic Clocks: Eliminating Conventional Sync Protocols
该论文展示了一种利用紧凑型芯片级原子钟进行精确计时，从而在无需传统同步协议的情况下测量分发至远距离的偏振纠缠光子符合计数的方法。
Efficient Qubit Simulation of Hybrid Oscillator-Qubit Quantum Computation
该论文提出了一种基于位置编码的框架，能够以多项式资源开销在纯量子比特系统上高效模拟混合振荡器 - 量子比特处理器，实现了相比传统福克基编码指数级提升的模拟效率。
Efficient training of photonic quantum generative models
该论文提出了一种基于最大均值差异的线性光学量子生成模型高效训练方案，利用中间复杂度电路可经典模拟的特性实现“经典训练、量子部署”，并通过数值实验验证了初始化策略和 Ansatz 选择对训练效果的影响。
Elementary asymptotic approach to the Landau-Zener problem
该论文提出了一种基于具有时间依赖相位的两个线性独立基元波的渐近方法，通过解析相位中的二次项和对数项，不仅重现了标准朗道 - 齐纳问题的所有特征，还深入揭示了过渡概率幅的起源以及初始时刻有限时的修正结构。
Emergence of Classical Dynamics from a Random Matrix Schrödinger Model
该论文通过在线性薛定谔方程中引入高斯酉系综随机哈密顿量来模拟环境相互作用，并结合状态空间随机游走参数与实验不可区分状态的等价类处理，成功从微观层面推导出了宏观粒子的牛顿运动规律，从而解释了微观与宏观系统行为的差异。
Enhanced security in Quantum Token protocols using Hybrid Spin-Photon Interfaces
该论文提出利用基于金刚石混合电子与核自旋及时间-bin 光子的高保真度混合自旋 - 光子接口，通过三阶纠缠、贝尔态测量和高相干性量子存储，显著增强了量子令牌协议在制备、存储和验证阶段的安全性。
Enhancing light-matter coupling for exploring chaos in the quantum Rabi model
该论文提出利用反压缩变换将弱耦合的双光子驱动 Jaynes-Cummings 模型映射为有效深强耦合量子 Rabi 模型，从而在无需本征超强耦合的条件下实现了对该模型混沌行为的实验探索。
Entanglement and Dynamical Scaling Laws in Quantum Superabsorption
该论文研究了在耗散环境下，基于 Dicke 和 Tavis-Cummings 模型的腔耦合量子电池，揭示了耗散如何稳定纠缠熵并诱导能量、充电时间及最大功率呈现超广延的标度律，从而为可扩展量子电池的实现提供了理论路径。
Evolution of Photonic Quantum Machine Learning under Noise
这篇综述系统分析了光子量子机器学习系统中的噪声来源及其对性能的影响，探讨了相关算法与噪声表征技术，并总结了噪声缓解策略与未来研究方向。
Exact Calculations of Coherent Information for Toric Codes under Decoherence: Identifying the Fundamental Error Threshold
本文首次给出了退相干环面码相干信息的精确解析表达式，从而在理论上严格建立了基本误差阈值与随机键伊辛模型临界性之间的直接联系。
Expanding the Class of Free Fermions via Twin-Collapse Methods
本文提出了一种基于图论的递归“孪生坍缩”算法，通过识别并消除哈密顿量挫折图中的对称顶点对及线图模块，成功将更多自旋和马约拉纳模型映射为非相互作用费米子（自由费米子）可解模型，从而扩展了经典可解模型的类别并提供了新的群论视角。
Experimental demonstration of optimal measurement for unambiguously discriminating asymmetric qudit states
该研究提出了一种优化投影测量方案，并首次利用光子轨道角动量态在实验中实现了对非对称高维量子态的无误差最优区分。
Fictitious Copy Quantum Error Mitigation
本文提出了一种名为“虚构副本量子误差缓解”（FCQEM）的新方法，该方法无需额外量子资源，仅通过对单次噪声电路采样进行经典后处理即可修正期望值，并能与量子计算矩（QCM）等技术互补，在模拟噪声及 Rigetti 84 量子处理器实验上成功恢复了分子和自旋模型的基态能量。
Field Quantisations in Schwarzschild Spacetime: Theory versus Low-Energy Experiments
本文通过计算史瓦西时空远视界区域霍金粒子的传播子，发现基于弯曲时空量子场论框架的结果与描述自由落体及引力诱导量子干涉的路径积分形式不符，从而揭示了该框架在低能极限下与实验观测之间的潜在矛盾。
Formally Verifying Quantum Phase Estimation Circuits with 1,000+ Qubits
本文提出了一种基于无量化位向量逻辑的符号化量子比特抽象方法，成功实现了对包含多达 1,024 个相位量子比特的量子相位估计电路的高效形式化验证，且内存占用低于 3.5 GB。
Fourier analysis of many-body transition amplitudes and states
该论文提出了一种通过对称群 上的傅里叶变换，将多体干涉实验的计数统计分解为不同不可约交换对称性贡献的方法，并将其应用于部分可区分玻色子和费米子的干涉现象，揭示了特定交换对称性下导致完全相消干涉的机制。
Full-stack Physics-level model of cascaded entanglement links
本文介绍了名为"genqo"的 Python 工具包，该工具包作为 QuantumSavory 和 QuantumSymbolics 系统的一部分，利用混合高斯与非高斯表示法对 ZALM 纠缠源进行逐模式物理级建模，从而在保持精度的同时简化计算，并展示了基于该源的完整网络协议。
Generalized Fusion of Qudit Graph States
该论文通过建立广义 II 型融合操作的秩界，证明了在无需辅助光子的情况下无法实现高维簇态的正确融合，并确立了实现该过程所需的最小辅助光子数阈值，从而为基于融合的线性光学高维测量基量子计算设定了明确的资源界限。
Genuinely entangled subspaces and strongly nonlocal unextendible biseparable bases in four-partite systems
该论文针对局部维度不小于 3 的四体量子系统，提出了一种构造强非局域未扩展双可分基（UBB）的方法，并基于此构建了具有全二分可蒸馏性的真正纠缠子空间及其具体正交基，为量子非局域性理论及量子信息处理任务提供了重要的理论基础。
Hamiltonian simulation with explicit formulas for Digital-Analog Quantum Computing
该论文提出了一种多项式时间可解的精确方案，能够将任意两体哈密顿量表示为任意伊辛哈密顿量的局域幺正变换之和（项数至多为系统规模的二次方），从而避免了数字 - 模拟量子计算中耗时的数值优化过程，显著降低了模拟任意相互作用的预处理计算成本。
Has quantum advantage been achieved?
本文针对量子计算优势是否真正实现这一争议，论证了该优势确实已经达成，并提出了理论与实验的后续发展方向。
High-Energy Decays and Weak Quantum Measurements
该论文提出高能粒子衰变天然实现了量子自旋的信息弱测量，通过衰运动学作为连续指针变量编码部分非投影信息，从而将自旋密度重建与阿哈罗诺夫 - 韦德曼弱测量理论相统一，为探测高能过程中的相干性与干涉效应提供了新途径。
High-expressibility Quantum Neural Networks using only classical resources
该研究表明，通过结合矩阵乘积态与 Clifford 门构建的混合模型，仅需经典计算资源即可高效复现量子神经网络的高表达能力，从而在纠缠度和“魔法”资源上快速逼近 Haar 分布。
High-optical-depth, sub-Doppler-width absorption lines at telecom wavelengths in hot, optically driven rubidium vapor
该研究通过在热铷原子蒸气中利用强控制场修饰中间能级，成功在 1529 nm 通信波段实现了兼具高光学厚度（约 4）与亚多普勒线宽（约 17 MHz）的吸收谱线，从而在无需激光冷却的简单实验平台上克服了多普勒展宽的限制。
High-resolution resonant inelastic X-ray scattering study of W-L3 edge in WSi2
该研究利用 SOLEIL 同步辐射 GALAXIES 光束线的高分辨率共振非弹性 X 射线散射技术，成功在 WSi₂ 中分辨出具有固定能量转移的离散 2p-5d 跃迁特征，证实了 WSi₂ 可作为 X 射线量子光学中理想的二能级系统模型。
Hysteretic squashed entanglement in many-body quantum systems
该论文提出了一种名为“迟滞挤压纠缠”（）的新型条件纠缠度量，该度量具备多种优良性质，能够有效剔除经典贡献并探测多体量子系统中的真实量子关联，从而为混合态下拓扑序和临界性的研究提供了新的资源理论途径。
Incoherent Operations Enable State Transformations Impossible under Dephasing-covariant Incoherent Operations
该论文证明了非相干操作（IOs）能够实现退相干协变非相干操作（DIOs）所禁止的态转换，从而解决了 Chitambar 和 Gour 提出的开放问题，并进一步揭示了严格非相干操作（SIOs）和 DIOs 的态可转换性无法仅由相应的单调量完全刻画。
Jensen's inequality for partial traces in von Neumann algebras
受有限维希尔伯特空间最新结果的启发，该论文证明了半有限冯·诺依曼代数中的部分迹满足詹森不等式，并在一般（非迹）冯·诺依曼代数框架下建立了类似的结论。
Laplace expansions and tree decompositions: A faster polytime algorithm for shallow nearest-neighbour Boson Sampling
该论文提出了一种利用树分解和拉普拉斯展开的高效多项式时间算法，通过复用树分解结构显著降低了计算复杂度，从而实现了在深度为 的近邻浅层玻色采样电路中的快速经典模拟。
Large Language Model-Assisted Superconducting Qubit Experiments
该论文提出了一种利用大语言模型通过按需生成工具来自动化超导量子比特控制与测量的框架，成功实现了谐振器自主表征及量子非破坏性测量的复现，为复杂量子硬件的实验部署提供了更灵活、用户友好的范式。
Lattice-Renormalized Tunneling Models for Superconducting Qubit Materials
本文提出了一种基于晶格重整化的隧穿二能级系统（TLS）形式理论，通过引入复合声子坐标准确描述了氢基 TLS 在铌中的隧穿分裂与激发谱，揭示了原子隧穿与晶格声子间的强非谐耦合，并为抑制超导量子比特退相干提供了材料设计指导。
Lindbladian approach for many-qubit thermal machines: enhancing the performance with geometric heat pumping by interaction
本文基于林德布拉德主方程，通过系统展开推导了多量子比特热机的热力学量，揭示了相互作用和不对称耦合如何突破非相互作用系统的几何热泵上限，从而优化驱动量子热机的性能。
Long-range photonic device-independent quantum key distribution using SPDC sources and linear optics
该论文提出了两种仅利用自发参量下转换源和线性光学的实验可行方案，实现了具有平方根信道透射率缩放优势且仅需 80% 探测器效率即可运行的长距离设备无关量子密钥分发，并利用熵累积定理给出了严格的有限尺寸安全界。
Magnetically assisted spin-resolved electron diffraction: Coherent control of spin population and spatial filtering
本文建立自洽的 Maxwell-Pauli 框架，通过数值模拟证实纳米光栅在自由场下为自旋守恒分束器，并提出利用上游均匀磁场实现相干自旋旋转、以及利用下游非均匀磁场诱导自旋依赖的横向动量分离，从而为自由电子束的自旋相干控制与空间滤波提供了一条全磁学途径。
Measurement-Free Ancilla Recycling via Blind Reset: A Cross-Platform Study on Superconducting and Trapped-Ion Processors
该研究通过在 IQM、Rigetti 和 IonQ 等跨平台处理器上评估基于盲重置的测量-free 辅助比特回收方案，揭示了其在特定相干性条件下能显著降低逻辑循环延迟（最高达 38 倍）并维持高清洁度，从而为不同架构下的辅助比特复用策略提供了具体的部署决策依据。
Metrology for Quantum Hardware Standardization -- Charting a Pathway: A Strategic Review
本文综述了量子计算各类模态所需的计量与精密测量能力，探讨了电气及相关计量如何推动量子硬件的开发、表征与可靠运行，并分析了跨平台的标准化机遇及其向量子传感应用的扩展潜力。
Minimal decomposition entropy and optimal representations of absolutely maximally entangled states
该论文提出并应用最小分解熵作为局部幺正不变量，通过开发高效算法分析绝对最大纠缠态（AME）的稀疏最优表示，从而在区分量子与经典构造态及深化 AME 态分类方面取得了进展。
Multi-tasking through quantum annealing
该研究提出了一种多任务量子退火（MTQA）方法，通过将多个优化问题并行嵌入量子硬件的不同区域，在保持解质量的同时显著缩短了求解时间并提升了硬件利用率。
Multiary gradings
本文建立了多元分次多态代数的综合理论，通过引入多元群分次概念并探究运算阶数与分次群运算间的相容性，揭示了超越二元情形的全新现象（如高次幂分次），并给出了量化规则、同态分类及同构定理等核心成果。
Narrowband heralded single photons via Bragg grating inscription in germanium-doped photonic crystal fiber
该论文提出了一种基于掺锗光子晶体光纤中写入布拉格光栅的集成化方案，成功实现了用于量子存储和异构量子比特接口的电信波段窄带 heralded 单光子源。
Nonthermal Dynamics and Scar-Like Spectral Structures in a High-Spin Fermi Gas
该研究利用含时哈特里 - 福克方程发现，高自旋费米气体中的非热化动力学和弱遍历性破缺源于嵌入多体连续谱中的准规则能级结构所引发的集体相位干涉，而非传统的本征态主导的疤痕机制。
Observer effect modulates classification in a quantum epistemic framework
该论文提出了一种量子认知框架，通过将观察者状态与感官信息纠缠，利用 Lindblad 主方程描述数据演化并结合 POVM 进行模糊分类，从而将主观性解释为观察者与系统相互作用的量子概率必然结果。
On Limits on the Provable Consequences of Quantum Pseudorandomness
该论文通过引入基于海拉随机态的量子随机预言机模型，证明了量子伪随机性的不同概念（如 PRFSG、QPRG 和 PRU）之间不存在经典意义上的等价性，并揭示了从对数长度输出构造量子可计算伪随机生成器时误差下界固有的几何障碍。
On the Existence of Algebraic Equiangular Lines
该论文证明了对于任意维度 ，若复空间 中存在 条等角直线，则必然存在一组所有系数均位于数域中的 条等角直线，这一结果源于量子物理中 SIC-POVM 的构造问题及相关猜想。
On the generalized eigenvalue problem in subspace-based excited state methods for quantum computers
该论文通过理论与数值分析指出，基于子空间的激发态量子算法（如 QSE 和 qEOM）因需求解广义特征值问题，在重叠矩阵条件数较高时会因统计采样误差导致特征值误差急剧放大甚至方程无法求解，而采用标准特征值方程的 q-sc-EOM 方法则具有更好的数值稳定性，更适用于含噪声量子计算机上的激发态计算。
Operational bounds and diagnostics for coherence in energy transfer
该论文提出了一种基于资源理论的框架，通过定义“资源影响泛函”来量化初始相干性对特定读出的最大影响，从而为光捕获系统中的能量传输提供了不依赖于具体状态、针对特定观测量的操作型诊断方法和严格界限，以明确界定量子相干性在输运过程中是否具有实际作用。
Optimal Universal Bounds for Quantum Divergences
该论文通过揭示经典散度平滑优化器具有与具体散度无关的“截断概率向量”这一通用结构原理，推导出了包含任意阶量子 Rényi 散度及假设检验散度在内的平滑量子散度的最优通用界，并证明了这些界限在普适且与态无关的不等式意义下是最优的。
Optimization of Quadratic Constraints by Decoded Quantum Interferometry
本文将解码量子干涉（DQI）算法扩展至二次约束优化问题（max-QUADSAT），尽管其中一步骤存在待修正的缺陷，但作者通过引入二次最优多项式交集（quadratic-OPI）问题展示了量子优势，并给出了适用于该算法的满足约束比例“半圆律”的广义证明以确立性能保证。
Parallel iQCC Enables 200 Qubit Scale Quantum Chemistry on Accelerated Computing Platforms Surpassing Classical Benchmarks in Ruthenium Catalysts
该论文提出了一种并行 GPU 加速的迭代量子耦合簇（iQCC）方法，通过克服经典模拟瓶颈并避免 barren-plateau 问题，成功在 100 至 124 量子比特规模下模拟了钌催化剂的电子结构，其精度超越密度矩阵重整化群，表明量子化学优势的实际门槛可能远高于此前预期的 50 量子比特。
Parity-Time Symmetric Spin-1/2 Richardson-Gaudin Models
该论文通过引入复数横向磁场和耦合常数，构建了具有对称性的自旋-1/2 Richardson-Gaudin 模型，证明了其可积性，确立了定义物理内积的度规算符，并揭示了能谱在实数与共轭复数对之间的特征分布及相应的自旋动力学行为。
Polaron effects on the information backflow in Jaynes-Cummings model
该研究探讨了强声子耦合下 Jaynes-Cummings-Holstein 模型中的信息回流，发现极化子 dressing 效应能有效抑制失谐影响并显著降低基于相干性的非马尔可夫性，从而揭示了一种新的动力学机制。
Probing mesoscopic nonlocal screening in van der Waals heterostructures with polaritons
该研究利用声子极化激元作为超灵敏探针，在过渡金属硫族化合物与α-三氧化钼的范德华异质结中揭示了延伸至约 140 纳米的介观非局域屏蔽效应，发现其饱和响应与功函数差呈线性关系，从而修正了传统安德森能带排列模型并为异质结光学设计提供了可跨材料应用的通用度量标准。
Quantum Mpemba effect in long-range spin systems
该研究利用含时自旋波理论揭示了长程自旋系统中量子梅姆巴效应的微观机制，指出磁化强度的量子涨落通过熔化初始铁磁序来驱动自旋旋转对称性的恢复，且该效应在长程相互作用下广泛存在，而在某些短程系统中则缺失。
Quantum Reservoir Autoencoder: Conditions, Protocol, and Noise Resilience
该论文提出了一种名为量子储层自编码器（QRA）的四方程编解码协议，通过构造性证明其存在性，在理想条件下实现了机器精度的输入重构，并揭示了非对称资源分配策略在抑制噪声影响、提升重构性能方面的关键作用，从而确立了 QRA 作为量子储层计算中双向信息转换框架的可行性。
Quantum Sensing of Birefringence Beyond the Classical Limit with a Hyper-Entangled SU(1,1) Interferometer
本文提出了一种利用双折射耦合的超纠缠 SU(1,1) 干涉仪方案，通过偏振纠缠与非线性增益机制，在考虑实际损耗条件下实现了超越散粒噪声极限的双折射测量，理论预测灵敏度可提升 3 至 15 分贝。
Quantum Simulation of Massive Relativistic Fields in 2 + 1 Dimensions
该研究利用均匀二维玻色 - 爱因斯坦凝聚体中两个相干耦合的自旋分量，在二维空间加一维时间的条件下实现了对大质量相对论场（特别是正弦 - 戈登模型）的量子模拟，成功观测到了具有可调质量隙的相对论性色散关系以及拓扑畴壁等非微扰现象，为研究宇宙学相关的预加热、拓扑缺陷动力学及相对论性假真空衰变提供了新途径。
Quantum State Preparation Of Multiconfigurational States For Quantum Chemistry
本文提出并比较了两种用于量子化学多组态态制备的方法，即自动寻找外部控制的多组态 Givens 旋转法与利用波函数稀疏性的替代技术，结果表明后者能通过显著降低电路复杂度而在强关联分子基态、激发态矩阵元及量子子空间方法等多种应用中展现出更优性能。
Quantum algorithm for anisotropic diffusion and convection equations with vector norm scaling
该论文提出了一种用于求解各向异性扩散和对流偏微分方程的量子数值方案，并通过引入向量范数分析证明，相较于传统的算子范数分析，该方法能将扩散和对流方程演化所需的时间步数分别指数级减少 和 倍。
Quantum backflow in biased tight-binding systems
本文研究了具有复耦合的紧束缚系统中的量子回流现象，通过考虑不同的边界条件和晶格尺寸，计算了产生最强回流的正动量态叠加，并评估了概率逆向流动的总量界限。
Quantum control of the environment in open quantum systems enables rapid qubit reset
该论文通过精确张量网络模拟和变分方法，揭示了通过时变耦合控制环境动力学以逆转极化子态形成，从而在 10 纳秒内实现激发态布居数低至$10^{-6}$的量子比特快速重置。
Quantum nonlocality: no, yes, how and why
该论文通过区分统计层面的“软”问题与检测序列层面的“硬”问题，论证了贝尔不等式的统计违反并不证明量子非局域性的存在，而基于洛伦兹协变坍缩假设的上下文指令所导致的检测序列非局域性虽无法实验验证，却在计算机模拟中得以体现，且与相对论相容。
Quantum optical impurity models in interacting waveguide QED
该论文通过数值模拟与解析模型，研究了耦合腔阵列中光子局域化与克尔非线性相互作用竞争导致的丰富相图，揭示了从莫特绝缘态到由强相互作用光子流体介导的超流态等量子多体基态。
Quantum state tomography, entanglement detection and Bell violation prospects in weak decays of massive particles
该论文提出了一种基于布洛赫参数化和 Wigner/Weyl 变换的通用方法，用于从角衰变数据中重构多粒子系统的自旋密度矩阵，并展示了该方法在大型强子对撞机（LHC）及希格斯玻色子衰变等双粒子系统模拟中用于检测量子纠缠和验证贝尔不等式违反的可行性。
Quantum-Enhanced Change Detection and Joint Communication-Detection
该论文证明了利用双模压缩真空态的预共享纠缠能显著降低光信道透射率变化的检测延迟，揭示了检测延迟与量子相对熵（在热噪声下呈对数缩放）的反比关系，并提出了实现该性能增益的接收机方案，同时阐明了纠缠在提升通信容量与检测速度之间权衡中的关键作用。
Quantum-enhanced sensing via spectral noise reduction
该研究通过在严格相同的噪声条件下对比单光子和双光子干涉，直接证明了量子关联能在傅里叶域通过降低噪声底而非增加调制峰值来实现 3 dB 的信噪比提升，从而确立了傅里叶域量子超灵敏探测作为精密干涉传感的实用资源。
Quantum-preserving telecom conversion of atomic biphotons
该研究通过基于金刚石型原子系综的频率转换技术，成功实现了原子双光子到电信波段的转换，在保持其时间波形、反聚束特性及强量子关联的同时，建立了原子光源与光纤量子网络之间的高效实用接口。
Qubit discretizations of d=3 conformal field theories
该论文提出了一种利用近中期量子模拟平台上的量子比特系统，通过在多面体晶格上优化耦合来研究三维共形场论标度维度的方案，并在 20 个量子比特的伊辛模型中成功以百分之几的精度提取了标度算符的标度维数，展示了量子模拟解决经典计算机难以处理的三维共形场论问题的潜力。
Qubit reset beyond the Born-Markov approximation: optimal driving to overcome polaron formation
该研究利用数值精确方法超越玻恩 - 马尔可夫近似，通过最优驱动策略克服由系统 - 环境关联（极化子形成）导致的量子比特复位保真度限制，并证明滤波环境及考虑多能级结构时该方法依然有效。
Rényi exponent landscape of multipartite entanglement in free-fermion systems
该论文揭示了自由费米子系统中 Rényi 三阶互信息在小费米动量下表现出独特的依赖性标度行为，指出整数阶 Rényi 指数存在导致无法从整数数据重构冯·诺依曼信号的“副本阻碍”现象，而基于负性的度量则能提供显著增强的信号。
Random layers for quantum optimal control with exponential expressivity
该论文提出了一种名为 RALLY 的量子最优控制新方法，通过将随机脉冲分组为层并仅优化每层的一个参数（如时长或幅度缩放因子），实现了指数级收敛至均匀 Haar 随机系综，从而以极少的优化参数高效探索酉空间，在多项任务中显著优于现有算法并逼近信息论下限。
Recent advances in Ultralong-range Rydberg molecules
这篇综述文章聚焦于双原子里德堡分子，系统总结了其基于电子 - 原子散射、里德堡 - 里德堡静电相互作用以及离子 - 里德堡多极相互作用的形成与结合机制、势能曲线、实验观测及光谱特性等最新理论与实验进展，旨在为该快速发展领域提供全面的现状概述与未来展望。
Reconfigurable Superconducting Quantum Circuits Enabled by Micro-Scale Liquid-Metal Interconnects
该研究展示了基于镓基液态金属的微尺度互连技术，实现了在保持高性能微波特性的同时支持非破坏性模块更换，为可扩展的模块化超导量子处理器提供了可行的可重构解决方案。
Relaxed parameter sensitivity for multiphoton quantum resonances
该论文提出了一种优化参数分段序列（OPSS）策略，通过显著扩展参数容差窗口，有效解决了多光子量子共振对失谐误差高度敏感的问题，从而实现了高保真度的量子态传输和稳定的光子输出。
Rydberg Vision via frugal Quantum Image Fingerprinting
该论文提出了一种基于中性原子模拟量子计算机的量子原生图像匹配框架，通过经典预处理将图像转化为稀疏点云并映射至里德堡原子阵列，利用时间演化后的多体关联指纹（包括皮尔逊归一化相关矩阵和静态结构因子）实现高效图像检索，并初步验证了其在量子储池计算中的应用潜力。
Schwinger's variational principle in EinsteinCartan gravity
该论文通过将施温格变分原理应用于爱因斯坦 - 卡丹引力作用量，推导出了度规张量与挠率张量之间的量子对易关系。
Self-consistent mean-field quantum approximate optimization
该论文提出了一种自洽平均场量子近似优化算法，通过将经典伊辛哈密顿量分解为独立子问题并利用变分量子电路构建自洽环境来模拟相互作用，从而在现有量子硬件限制下有效求解大规模组合优化问题。
Sensing Low-Frequency Field with Rydberg Atoms via Quantum Weak Measurement
该研究利用里德堡原子在电磁诱导透明系统中的探针光偏振变化，提出并实验实现了基于量子弱测量的低频电场传感方案，有效抑制了技术噪声，在考虑玻璃泡内场屏蔽效应后实现了 33 μV·cm⁻¹·Hz⁻¹/²的高灵敏度。
Sensing coherent phonon dynamics in solids with delayed even harmonics
该论文通过理论研究发现，在非共轴泵浦 - 探测设置中，延迟偶次谐波能揭示相干声子动力学，其振荡延迟对声子动力学细微特征及电子 - 电子相互作用高度敏感，为探测动态破缺反演对称性系统中的微观效应提供了新途径。
System-bath model for quantum chemistry
该论文提出了一种受随机相位近似（RPA）启发的近似映射方法，通过将分子哈密顿量简化为仅包含两个轨道（HOMO 和 LUMO）的“系统”与描述其余电子激发的“浴”组成的系统 - 浴模型，从而利用两个量子比特实现对分子垂直激发能的高精度计算，为近期量子计算机上的量子化学研究提供了新思路。
Temporal limitations and digital data processing in continuous variable measurements of non-Gaussian states
该论文通过应用数字数据处理技术分析实验数据，研究了连续变量测量中探测链的时间分辨率和数据处理能力对非高斯量子态采集与重构保真度的关键影响，从而揭示了实际实验资源限制下非高斯态观测与重建的真实约束。
Tensor-network methodology for super-moiré excitons beyond one billion sites
该论文提出了一种结合张量网络编码与切比雪夫算法的实空间方法，成功突破了传统计算限制，实现了对包含超过十亿个格点（希尔伯特空间维度达$10^{18}$）的准晶和超莫尔激子体系光谱的直接计算，从而能够同时解析原子尺度与介观尺度的激子物理特性。
The Structure of Circle Graph States
该论文深入刻画了圆图态的局域等价性，证明了圆图态在-局部补操作下封闭且与平面码态存在一一对应，从而给出了圆图态上测量基量子计算可高效经典模拟的简洁证明，并指出计算与给定图态局域等价的状态数量是-难问题。
The helical quantum two-body problem and its wave packet dynamics
该论文研究了受限于螺旋线上两个库仑排斥粒子的量子二体问题，揭示了螺旋几何参数如何调控有效势中的多势阱结构，并展示了不同初始波包在该非谐多势阱景观中散射时产生的丰富瞬态动力学模式（如振荡、拍频及脉冲发射）。
The uncloneable bit exists
该论文通过利用量子信息原理（特别是纠缠的单体性）证明了无条件安全的量子不可克隆加密方案的存在，确立了自然界中无法被两个非通信 adversaries 同时解密的“不可克隆比特”这一经典密码学无法实现的基本原语。
Thermodynamic Properties of the Dunkl-Pauli Oscillator in an Aharonov-Bohm Flux
本文研究了二维 Dunkl 形变 Pauli 方程在阿哈罗诺夫 - 玻姆磁通作用下的热力学性质，通过构建配分函数推导出内能、熵和热容等物理量，揭示了 Dunkl 反射对称性与磁通相位的相互作用导致热容呈现受磁通调控的肖特基型反常，并在高温下趋于经典振子极限。
Tightening the thermodynamic uncertainty relations with null-entropy events: What we learn when nothing happens
该论文通过引入零熵产生事件的概率，利用涨落定理推导出了更紧致的有限时间热力学不确定性关系，并以量子比特交换引擎为例验证了该框架的有效性。
Time Glasses: Symmetry Broken Chaotic Phase with a Finite Gap
该论文提出了一种名为“时间玻璃”的非周期性物态，其特点是在周期性驱动耗散量子多体系统中，通过内部对称性自发破缺形成空间长程有序，同时表现出寿命随系统尺寸发散的混沌振荡，并揭示了有限李雅普诺夫能隙与宏观持久混沌振荡之间通过量子 Rényi 散度增长而相容的机制。
Time delocalization and causality across temporal quantum reference frames
该论文探讨了在关系量子动力学中，当比较不同时间参考系下的涌现动力学时，事件的时间定域性与因果关系的相互作用，并指出将干预操作纳入约束方程本身的第二种方法不仅能确保多时钟视角下因果关系的自洽性，还能自然地描述具有不定因果顺序的量子场景。
Toda-like Hamiltonian as a probe for quantized prey-predator dynamics
本文通过分析受约束的 Toda 型哈密顿量的相空间特征，揭示了其在模拟经典 Lotka-Volterra 捕食者 - 猎物动力学时，不仅具有经典稳定性，还展现出由量子扭曲和非微扰修正所定义的量子稳定性，从而为描述竞争性微观生物系统中的量子模式提供了首个预测性理论框架。
Topological phase transition of deformed toric code
本文通过构建经典配分函数映射并结合张量网络方法，研究了变形环面码的拓扑相变，揭示了包含三种相态及具有、和临界特性的丰富相图，并指出其因缺乏符号变换对偶性而展现出比情形更复杂的相结构。
Ultra-precise phase estimation without mode entanglement
该论文提出了一种利用单模压缩真空态在单分束器上构建混合态，并通过强度测量实现饱和量子克拉美 - 罗界、且完全依赖非经典光子特性而非模纠缠的超精密相位估计方案。
Universal Family-Vicsek scaling in quantum gases far from equilibrium
该研究在一维光晶格玻色气体中观测到了通用的 Family-Vicsek 标度律，证实了经典表面生长的普适标度行为可延伸至量子多体系统，从而建立了跨越经典与量子系统的非平衡普适性统一框架。
Universal Non-stabilizerness Dynamics Across Quantum Phase Transitions
该论文将非稳定化资源的研究从平衡态拓展至跨越量子相变的含时驱动过程，揭示了在慢速驱动下稳定化Rényi熵和泡利谱累积量随驱动速率呈现普适幂律标度，并发现泡利谱的对数渐近服从高斯分布。
Universal Sample Complexity Bounds in Quantum Learning Theory via Fisher Information Matrix
该论文建立了一个基于费雪信息矩阵的通用框架，推导了量子参数学习中的样本复杂度上下界，揭示了无纠缠和无量子记忆条件下指数级样本复杂度的结构根源，并统一了量子计量学与量子学习理论在渐近小误差 regime 下的核心结论。
Variational Quantum Dimension Reduction for Recurrent Quantum Models
该论文提出了一种变分量子降维框架，通过联合优化解耦单元和压缩循环单元，利用量子保真度散度率指标从数据中自动识别并移除循环量子模型中的冗余记忆自由度，从而在无需显式状态重构的情况下实现高效、可扩展的量子过程压缩。
Velocity Verlet-based optimization for variational quantum eigensolvers
该论文提出了一种受经典分子动力学启发的基于速度 Verlet 算法的优化方法，通过引入惯性“速度”项有效探索复杂能量景观，在 H₂和 LiH 分子的变分量子本征求解器（VQE）模拟中展现出比传统优化器更优的收敛效率与精度。
Verified delegated quantum computation requires techniques beyond cut-and-choose
该论文证明，仅依赖“切割与选择”（cut-and-choose）技术无法同时实现既安全又高效的验证委托量子计算，必须结合其他技术才能达成目标。
Witness High-Dimensional Quantum Steering via Majorization Lattice
该论文提出了一种适用于任意维度和测量设置的主化格框架，用于探测量子 steering，并推导出比现有方法更严格的 steering 不等式，同时表明已知的高维结果是该新方法的近似极限。
ZX-Flow: A Flexible Criterion for Deterministic Computation with ZX-Diagrams
该论文提出了一种名为"ZX-flow"的新判定准则，利用"Pauli 半网”这一 ZX 图特有的装饰结构，使得确定性计算提取在任意 Clifford 重写下均保持不变，并证明了其等价于具有 Pauli 流的图态形式，从而能够高效地将 ZX 图转化为确定性测量计算或量子电路。
📊 stat — 38 篇论文
A Bayesian adaptive enrichment design using aggregate historical data to inform individualized treatment recommendations
本文提出了一种利用归一化幂先验整合外部汇总历史数据（如平均治疗效应）的贝叶斯自适应富集设计，旨在解决亚组特异性参数不可识别的问题，从而在阻塞性睡眠呼吸暂停等试验中实现更高效的个体化治疗推荐，并显著提升统计功效、缩短试验周期及减少样本量。
A Restricted Latent Class Hidden Markov Model for Polytomous Responses, Polytomous Attributes, and Covariates: Identifiability and Application
本文提出了一种结合响应者协变量的受限潜类隐马尔可夫模型，用于处理具有多项属性及协变量的纵向数据，证明了模型的可识别性，并通过模拟研究与数学考试及情绪状态数据的实证分析验证了其有效性。
AgroDesign: A Design-Aware Statistical Inference Framework for Agricultural Experiments in Python
AgroDesign 是一个基于 Python 的统计推断框架，通过将实验设计作为核心规范，自动将结构化农业试验（如随机区组、裂区及多环境试验）转化为有效的线性模型，从而消除手动建模的主观性并确保统计推断的准确性与可重复性。
Anomaly detection using surprisals
该论文提出了一种基于“惊奇度”（surprisal）及其尾部概率的统一定义框架，通过结合经验估计与极值理论，将复杂数据的异常检测转化为对惊奇度分布上尾的估计，从而在模型误设情况下有效识别包括低密度间隙中的“内点”异常。
Bayesian Species Distribution Models using Hierarchical Decomposition Priors
该论文通过将分层分解先验框架适配于潜在高斯物种分布模型，实现了对环境、空间和 temporal 过程方差贡献的直接透明控制，并在 NOAA 底层鱼类数据实证中证明了该方法在保持预测性能的同时显著提升了方差归因的可解释性与先验敏感性分析的透明度。
Calibrated Generalized Bayesian Inference
该论文提出了一种简单且直观的新方法，通过替换后验分布而非依赖显式高斯近似或后处理，为 misspecified 模型及广义（Gibbs）后验提供了准确且可靠的量化不确定性方案。
Central subspace data depth
本文提出了一种名为“中心子空间数据深度”的新框架，该框架将传统数据深度的中心对称性推广至任意维度的子空间，不仅建立了从子空间向外的排序机制，还证明了其在子空间对称分布下的最优性，并探讨了其在投影追踪、降维及欺诈检测等应用中的理论与实证价值。
Conditional Copula models using loss-based Bayesian Additive Regression Trees
本文提出了一种基于损失先验和自适应可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛算法的半参数贝叶斯加法回归树（BART）方法，用于有效建模复杂非平滑的依赖结构并解决过拟合问题，同时通过实证案例展示了其在分析外部变量（如 GDP）对多变量间依赖关系影响方面的优越性。
Constructing Genetic Risk Scores: Robust Bayesian Approach through Projected Summary Statistics and Flexible Shrinkage
该论文提出了一种结合摘要统计量投影技术与灵活贝叶斯桥先验的鲁棒方法（PRS-Bridge），以解决多源数据整合导致的后验非适定性问题，并在多种场景下实现了优于现有方法的遗传风险评分构建性能。
Contrastive Bayesian Inference for Unnormalized Models
该论文提出了一种基于噪声对比估计的完全贝叶斯推断框架，通过将归一化常数视为未知参数并利用 Pólya-Gamma 数据增强技术，实现了无需调参即可对未归一化模型进行有效推断和不确定性量化。
DESA: An R Package for Detecting Epidemics using a School-Absenteeism Surveillance Framework
本文介绍了名为 DESA 的 R 语言软件包，该工具利用小学生缺勤数据对流感等传染病进行建模、预警及评估，并支持社区级疫情模拟，旨在提升公共卫生部门对季节性流行病的早期发现能力。
Distribution-free screening of spatially variable genes in spatial transcriptomics
该论文提出了一种基于新型准似然比统计量（MM-test）和 Knockoff 程序的非参数空间可变基因筛选方法，该方法利用空间距离等辅助信息，在控制错误发现率的同时，能够高效处理二维及三维空间转录组数据，并在理论与实证层面均展现出优于现有方法的性能。
Efficient semiparametric estimation of marginal treatment effects with genetic instrumental variables
该研究提出利用有效影响函数改进基于遗传工具变量的边际处理效应半参数估计方法，以解决遗传依从者比例较小导致的倾向得分尾部估计不确定性问题，并发现最易出现酗酒倾向的个体其血压受到的负面影响最大。
Empirical best prediction of poverty indicators via nested error regression with high dimensional parameters
该论文提出了一种扩展的嵌套误差回归模型，通过引入高效估计算法和针对异质性数据的参数自助法，实现了在小样本区域贫困指标估计中更低的偏差与误差，并有效解决了高维参数下的计算瓶颈及样本外区域预测问题。
Estimation of heterogeneous principal effects under principal ignorability
本文提出了一种在主要可忽略性假设下估计和处理异质性主要因果效应（包括二元处理与二元中介变量情形）的框架，开发了具有不同稳健性特征的多种估计量并建立了大样本理论，同时利用 Camden Coalition 热点干预试验展示了该方法在估计异质性依从者效应中的应用。
Euclidean mirrors and first-order changepoints in network time series
该论文提出了一种基于欧几里得镜像的模型，通过谱估计方法有效定位网络时间序列中由潜在位置过程驱动的一阶变点，并在模拟及类器官网络实证数据中验证了其在捕捉网络演化显著转变方面的有效性。
Evaluating Cooling Center Coverage Using Persistent Homology of a Filtered Witness Complex
该论文利用持久同调和见证复形方法评估冷却中心覆盖中的地理缺口，并通过在四个城市将其与热脆弱性指数进行对比，揭示了从拓扑和人口统计双重视角识别热相关死亡风险区域的互补价值。
Forecasting Causal Effects of Future Interventions: Confounding and Transportability Issues
本文旨在通过建立新的非参数识别公式（g-计算）并阐明必要的结构假设，解决因时变混杂因素和效应修饰带来的挑战，从而构建一个理论框架以将过去观察到的因果效应准确预测并外推至未来人群。
Functional Bias and Tangent-Space Geometry in Variational Inference
该论文建立了一个几何框架，证明变分推断中后验函数量的主导偏差取决于其在变分切空间正交方向上的分量，从而从几何角度解释了均值场变分推断为何会系统性地扭曲跨块依赖关系。
Hippocratic Utility
该论文指出，尽管“希波克拉底效用”函数（即优先珍视因不施加有害治疗而获救的生命，而非因治疗而获救的生命）具有伦理动机，但其适用范围可能因实际案例而受限。
Improving Cramér-Rao Bound And Its Variants: An Extrinsic Geometry Perspective
该论文从外几何视角出发，通过引入统计流形平方根嵌入的第二基本形式所表征的曲率修正，利用 Faà di Bruno 公式和指数贝尔多项式构建了非渐近情形下更紧致的克拉美 - 罗界及其变体，从而显著提升了估计量方差下界的精度。
Inhomogeneous Submatrix Detection
本文研究了在高斯随机矩阵中检测多个具有非均匀均值或方差偏移的隐藏子矩阵的问题，通过证明信息论下界并设计匹配该下界的算法，确定了在任意索引和连续索引两种布局模式下的统计检测极限。
Multidimensional Dickman distribution and operator selfdecomposability
本文将一维 Dickman 分布推广至向量值随机元，通过随机矩阵仿射变换的不动点刻画了该分布，证明了其具有无穷可分性和算子自可分解性，并揭示了其在多维 Lévy 过程小跳跃近似中的极限分布地位。
Murmurations: a case study in AI-assisted mathematics
该论文报告了一种名为“ murmurations"（ murmurations）的全新算术现象，它通过机器学习可解释性工具在大规模算术数据中发现，并揭示了其与 Frobenius 迹、Birch 和 Swinnerton-Dyer 猜想及随机矩阵理论之间的深刻联系。
On the last time and the number of times an estimator is more than epsilon from its target value
本文在弱条件下推导了强一致估计量偏离目标值超过 的最后时刻和总次数经适当缩放后的极限分布，该理论涵盖参数与非参数情形，并应用于比较估计量优劣、构建序贯置信集及检验等统计问题。
Palm distributions of superposed point processes for statistical inference
本文通过建立独立点过程叠加的 Palm 分布的简单混合表示，为受损点过程的最小对比估计、shot noise Cox 过程的高阶 Palm 分布推导以及基于 Janossy 密度的似然推断提供了新的统计理论框架。
Parallel computations for Metropolis Markov chains with Picard maps
本文提出了一种基于 Picard 映射的并行算法，用于模拟针对对数凹分布的零阶（无梯度）Metropolis 马尔可夫链，该算法利用并行计算将收敛速度提升了倍，并在高维回归、无梯度流行病模型及精准医疗等实际应用中展现了高效性。
Refining Cramér-Rao Bound With Multivariate Parameters: An Extrinsic Geometry Perspective
本文利用希尔伯特空间平方根嵌入和半定规划，推导了非渐近情形下基于流形外几何曲率的向量广义克拉美 - 罗界，并通过高斯位置模型和球面多项式模型等实例，证明了该方向性修正及 SOS 认证界能比传统二阶修正更准确地刻画弯曲统计族中的估计极限。
Sampling on Discrete Spaces with Temporal Point Processes
该论文提出了一种基于具有向下封闭支撑的多元时间点过程的新采样方法，通过构建具有离散动量特性的无限服务队列系统，实现了从任意目标多元计数分布的高效采样，并在模拟中展现出优于传统出生死亡过程和 Zanella 方法的性能。
Second order asymptotics for the number of times an estimator is more than epsilon from its target value
本文研究了强相合估计量偏离目标值超过 的次数 的二阶渐近性质，通过计算期望差值的极限提出了“渐近相对不足”概念，从而在渐近相对效率相同的情况下区分估计量优劣，并证明了在正态方差估计中使用分母 优于其他选择。
Shape-constrained density estimation with Wasserstein projection
本文研究了基于-Wasserstein 距离（特别是二次情形）的无参数形状约束密度估计，通过引入位移凸集定义形状约束，证明了非增密度和 log-凹密度情形下投影估计量的结构性质，提出了可求解的离散化方案，并将其与最大似然估计进行了比较。
Sketching stochastic valuation functions
该论文提出了一种高效的随机估值函数草图化方法，通过为每个物品构建支持集大小为 的离散化分布，在满足单调性及次加性或次模性等条件下，实现对任意大小不超过 的物品子集估值函数的常数因子近似，从而显著提升了最佳集合选择和社会福利最大化等优化问题中的评估效率。
Spectral Graph Filtering for Modality-Specific Representation Learning
本文提出了 DELVE 方法，这是一种基于谱图滤波的无监督学习技术，通过构建多模态图并利用其连通性差异来设计滤波器，从而有效提取并保留仅存在于单一模态中的特异性潜在变量，同时抑制跨模态共享信号。
The exact region between Chatterjee's and Blest's rank correlations
本文通过求解受约束优化问题并构建新型极值 copula 族，推导出了 Chatterjee 秩相关系数 与 Blest 秩相关系数 在所有二元 copula 上的精确可行域及其闭式参数化表达式。
Time-to-Event Modeling with Pseudo-Observations in Federated Settings
该论文提出了一种基于伪观测值的一次性联邦学习框架，通过可再生广义估计方程和去偏校正技术，在严格保护隐私的前提下实现了多中心时间 - 事件数据的灵活建模，有效克服了比例风险假设限制并解决了站点异质性问题。
Uncertainty quantification for critical energy systems during compound extremes via BMW-GAM
本文提出了一种基于移动窗口贝叶斯广义加性模型与高斯 copula 的 BMW-GAM 方法，用于对极端天气事件下关键能源系统面临的复合风险进行可解释的不确定性量化分析。
Uniform Lorden-type bounds for overshoot moments for standard exponential families: small drift and an exponential correction
本文研究了标准指数族随机游走在小漂移情形下的过冲矩，通过结合严格上升梯度的更新过程与一致指数收敛估计，推导出了关于障碍 和漂移参数 均一致成立的 Lorden 型矩界，并揭示了在特定条件下经典常数可优化为 1 以及该结果在最优传输视角下的指数收敛性质。
Using the rejection sampling for finding tests
本文提出了一种基于拒绝采样、概念直观且适用于任意维度的新统计检验方法，通过三个实证案例证明其在检验均值差异、均值向量及分布拟合方面具有与最优检验相当的统计功效。