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Traj2Action：利用共去噪框架跨形態傳遞人類操作軌跡至機器人

Traj2Action 針對人機形態差異提出以 3D 軌跡為中介的技能傳遞框架，先生成粗略軌跡作高階規劃，再在共去噪環節合成機器人專屬動作，實驗證明在 Franka 手臂上提升 27% 與 22.25% 的表現，且隨資料增長效益持續提升。

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PACO：利用自適應規劃與 MCTS 實現多屬性可控摘要

隨著可控摘要需求提升，研究提出PACO框架利用自訂蒙特卡羅樹搜尋逐層調整屬性順序，無需額外微調，即可在多屬性限制下產出高品質摘要，實驗顯示即使使用1B參數模型亦能匹敵70B基線，此方法隨模型放大能進一步提升控制精度，超越所有現有競爭者。

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CoA‑LoRA：即時適應多種量化位寬的低秩微調技術

隨著大型模型需在邊緣裝置上部署，量化與 LoRA 結合成為關鍵。CoA‑LoRA 透過配置感知模型即時映射任意位寬組合至低秩調整，並以 Pareto 搜尋優化配置集。實驗證明其效能與現有多配置微調方法持平或更佳，且無額外時間成本。

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AR‑KAN：自迴歸加權增強 Kolmogorov‑Arnold 網路在時間序列預測的突破

傳統神經網路難以捕捉近週期訊號頻譜結構。研究者提出結合自迴歸模組與 Kolmogorov‑Arnold 網路的 AR‑KAN，理論上誤差上界較低，實驗驗證其在合成與實際資料上皆優於現有模型，顯示出卓越的預測效能。

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可證明的後訓練量化：OPTQ 與 Qronos 的誤差上界理論分析

後訓練量化是降低深度模型資源需求的關鍵技術。研究提出 OPTQ 與 Qronos 的誤差上界，說明迭代量化過程與正則化參數的影響，並證實特徵排序與參數選取的合理性，為實務應用提供理論依據。

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聆聽者增強 GRPO 提升影像偏好對齊的視覺語言模型準確性

為解決影像生成模型偏好對齊的挑戰，研究者引入聆聽者回饋式強化學習框架，讓獨立視覺語言模型評估推理鏈的信心。此方法在 ImageReward 基準上取得 67.4% 的最高準確率，並在大型人類偏好資料集上提升最高 6%，同時減少推理矛盾，展示了可擴展的對齊路徑。

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NeuronLens：以激活範圍提升大型語言模型概念解釋與精準干預

大型語言模型的多義性削弱了單一神經元的概念歸屬。研究發現神經元在不同概念下的激活幅度形成低重疊的高斯分佈。基於此提出 NeuronLens，以激活範圍進行解釋與干預，實驗證明可更精準控制概念且副作用更小。

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OmniPrism：概念解耦與擴散模型結合的多概念影像生成技術

隨著創意影像生成需求增加，現有方法多受單一概念限制或易被多概念干擾。OmniPrism 透過自然語言引導與多模態特徵，使用對比正交訓練解耦內容、風格與構圖概念，並將其注入擴散模型。實驗證實其在概念分離與圖像品質上優於傳統方案，顯示出對創意生成的顯著提升。

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Neuralink 轉向語音腦機介面：從光標控制到語音復原的技術迭代

Neuralink 受腦機介面領域競爭刺激，將焦點從腦控光標轉向語音復原。公司於2025年在阿聯酋與美國啟動臨床試驗，使用相同硬體將思維轉為語音。此轉向顯示語音BCI在臨床與商業前景上可能優於傳統運動型介面。

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群體感知協調圖提升多代理強化學習協同效能的研究

本研究針對合作式多代理強化學習的資訊交換問題，提出群體感知協調圖（GACG），同時捕捉即時觀測的兩兩協作與跨群體行為相似性，並使用圖卷積促進決策資訊流通。實驗於星際爭霸 II 微操任務驗證其優於現有方法，顯示此圖結構可提升多代理系統效能。

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Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning 框架：解決任務分佈偏移與模型污染

無數據元學習旨在利用預訓練模型在缺乏原始數據的情況下學習新任務。然而，該技術面臨任務分佈偏移導致的災難性遺忘，以及不可信模型造成的數據污染風險。本研究提出一套包含合成任務重建、記憶插值與自動模型篩選的魯棒框架，有效提升了模型在複雜環境下的穩定性，為安全且高效的少樣本學習提供了新路徑。

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前景理論於大型語言模型的決策穩定性：認知不確定性下的實驗分析

研究背景指出，前景理論常用於模擬人類在不確定情境下的決策，但其在大型語言模型上的適用性尚未明確。作者先以經濟問題估測模型的 PT 參數，接著將認知不確定性標記的機率映射注入提示詞，觀察參數是否穩定。結果發現，模型間 PT 參數差異顯著，且在語意不確定性干擾下不穩定，提醒實務上需慎用 PT 框架。