提出Nimbus Personalizer框架，统一适配冻结EEG编码器与脑状态建模，解决BCI个性化中模型微调不可扩展问题
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提出自校准智能体框架，实现边缘资源自主分配与运行时可靠性保障
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提出动态能力范围控制与三源权限架构，解决企业AI智能体过度授权风险
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提出任务一致且自适应的在线路由框架，优化多LLM协同的智能体部署
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提出测试用例质量挖掘与二分图互验机制，提升LLM代码生成可靠性
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提出κ-LoRA方法，利用条件数动态识别值得更新的LoRA矩阵，提升微调效率
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首个形式化可验证、能自我改进的因果推断自动化研究智能体框架
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首次系统量化技能对LLM智能体的双面影响，揭示‘回归税’现象
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提出技能自博弈框架，通过技能与LLM能力协同进化推动代理能力边界
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WWW 2026最佳长文，提出检索-补全-选择框架解决医疗问答幻觉与缺失问题
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利用Fable 5模型构造反例，推翻87年悬案Jacobian猜想
「数学界里程碑事件，但Fable 5并非公开可商用AI模型，当前无产品化路径，仅具学术传播与人才虹吸价值。」
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面向扩散Transformer的Kronecker结构块变换后训练量化方法
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通过错误定位实现推理时计算扩展的新方法
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面向人机协同写作的细粒度LLM生成token定位检测方法
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提出紧凑潜在协调机制，解决无信号交叉口多车协同的组合动作空间难题
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利用Petri网引导LLM为并发有状态Rust API生成可执行测试，保障资源生命周期正确性
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提出窗口化多令牌预测机制，消除百万级上下文下的草稿KV缓存开销
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提出人类持续参与理论，界定AI自动化不可替代的边界与协作范式
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首创音频-语言模型在线策略对齐蒸馏方法，弥合音频模型逻辑推理短板
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通过跨模态视角对齐（文本/图表/图文）提升VLM几何推理能力，揭示视觉推理瓶颈根源
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提出结构化抵抗与服从框架，超越单一维度的奉承问题，提升LLM道德推理社会校准能力
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首次提出反事实必要性概念，为时序分类器提供既充分又必要的子序列解释
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哈佛Sham Kakade提出极简二次模型可精准预测LLM预训练动态优化效果
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Google提出大模型需具备离线整理记忆与自我训练的‘睡眠’机制以支持持续学习
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提出元学习框架让AI自主筛选高质量训练数据，解决低质数据污染问题
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面向斯里兰卡社会价值观对齐的大语言模型微调方法
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一种面向高维感知数据的全可微神经-软符号演绎推理架构
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融合对比学习与状态空间模型的可解释用户行为序列建模方法
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面向时序建模的物理信息增强检索方法，提升环境系统建模精度
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为大语言模型生成有害输出概率提供严格统计置信界的新框架
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