阿尔伯塔大学提出的持续强化学习框架，解决‘学新忘旧’问题
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面向视觉丰富文档的VRAG框架，通过显式上下文选择与整合提升稀疏证据利用效率
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提出损失条件化状态执行方法，为世界模型提供模型无关的更新决策机制
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研究对未对齐长周期智能体的授权委托问题，提出联盟对齐与安全控制机制
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提出自演化智能体搜索框架，突破预设控制流限制，实现跨领域算法自动发现
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面向纵向医疗数据的智能体搜索框架，通过历史引导提升长期结果预测能力
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提出结合动态差分隐私与轻量同态加密的联邦学习框架，提升分布式数据协作训练的安全性
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将离散Beckmann传输模型引入语言建模，实现单步采样与推理
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面向灵巧操作的低延迟、跨平台泛化滑动检测多模态触觉框架
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通过信息空间可达性保障元强化学习在真实场景的安全适应能力
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将实物期权理论引入企业AI采纳决策，建模快速技术进步下的分阶段投资策略
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结合遗传算法与多智能体LLM实现科学假设自主发现
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首个面向代码仓库尺度的智能体漏洞定位评测基准
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解决个性化联邦学习中记录级差分隐私的结构性错配问题，提出紧凑适配与变长高斯通信方案
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提出临床问答中逐声明级引文可验证性评估框架，提升医生决策效率
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通过模拟用户心智状态训练人本感知语言模型，弥合监督鸿沟
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提出发现型基础模型范式，推动AI从问题求解迈向开放式科学发现
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通过方向分解解耦Transformer表征演化路径，建立函数几何分析框架
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证明视频模型中错误运动源于未激活而非未习得，提出因果可写性新概念
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从冻结大模型中激发原生技能路由能力，突破预加载元数据的注意力分散瓶颈
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提出无评判器的策略优化方法BPO，提升LLM在可验证奖励强化学习中的推理能力
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揭示通过计划注入绕过思维链监控的新攻击方法，挑战CoT安全范式
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Sakana AI提出的层本地化替代反向传播方法，支持千层网络高效训练
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提出Harness作为Agent执行层核心组件，强调模型权重与运行时框架共同构成完整Agent
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arXiv预印本论文，提出AI闭环指导材料合成首次即成功的新范式
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TUM Angela Dai教授提出逆向自监督范式，利用物理机制构建3D空间智能结构先验
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NUS Show Lab提出融合自回归与离散扩散的单Transformer具身大模型底座，发表于ECCV 2026
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提出递归循环Transformer（RLT）架构，通过跨token传递decoder状态实现无界时序深度
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探讨AI领域内部人士对系统性风险的警示在科技圈内未获足够重视的现象
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OpenAI首席科学家撰文警示AI逼近递归自我改进临界点，呼吁系统性风险管控
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