针对扩散型大语言模型（DLLMs）的机制化安全漏洞挖掘与对抗研究
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面向视觉语言模型的压力测试可扩展自动化基准框架
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面向可靠假设检验训练的LLM智能体强化学习方法
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引入情感敏感性与冲突感知记忆的LLM智能体认知架构
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面向智能体编程的预测性内存管理层，解决上下文与代码通道耦合下的token浪费问题
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面向企业级LLM部署的开源AI风险缓解工具分类学分析
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通过邻近文本梯度下降实现LLM智能体技能自演化的轻量级方法
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揭示AI智能体交互引发非平衡态动态行为的物理机制
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面向长上下文RAG的上下文化信息单元KV缓存复用机制
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可扩展地教导LLM平衡质量、创造力与多样性输出的指令微调方法
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面向镜面反射生成的视频扩散模型优化方法
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面向波动时序预测的混沌门控Quantformer框架
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融合生成式AI、LaTeX与Python的STEM教学设计六阶段架构
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基于欧洲多国调查的LLM价值对齐社会决定因素解耦分析
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面向科研问答的多阶段 grounding 与验证基准
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首次量化AI智能体推理能耗是基础聊天提示的600倍
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提出长程代理轨迹的错误生命周期追踪方法，精准定位导致级联失败的关键初始错误步骤
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提出时间步条件化Transformer架构，突破传统固定步长限制实现全球天气预报精度与效率平衡
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提出DASH方法，通过发散自适应监督范围提升推理模型的在线策略自蒸馏效果
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研究在效用约束下提升合成临床基准的真实性，解决医疗AI代理测试中因数据敏感导致的结构性失真问题
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对“图像思维”范式开展因果审计，发现视觉裁剪缩放等主动操作常带来边际或负向收益，质疑其实际效用
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提出基于克罗内克分解海森矩阵的高效量化方法，加速GPTQ类自适应舍入算法
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融合神经与符号方法的RAG架构，提升问答过程的可解释性，显式呈现中间推理步骤与知识溯源
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提出无监督的在策略自蒸馏方法，摆脱对真实标签、环境反馈或人工指导的依赖，实现纯LLM内生优化
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提出首个聚焦LLM“运行时外壳”（harness）优化能力的评测基准，涵盖提示、工具、控制流等系统级组件
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主张用可解释的代理式操作替代黑盒Top-K检索，在财报、审计报告等结构化长文档场景中提升RAG透明度与可控性
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提出基于排序的奖励构造方法，释放生成式奖励模型在LLM强化学习中的潜力，突破判别式模型瓶颈
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构建面向中国国标文档（GB/T）的规则密集型审查评测基准，填补LLM在专业合规审查能力评估空白
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首次系统评估对话代理基准质量，指出其普遍存在任务不一致、场景简化、策略覆盖不足等问题
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提出交互式神经符号框架，从关系型数据中自动构建分析语义模式，支持自然语言查询与报告生成
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