期刊&会议
Conference on Neural Information Processing Systems · 会议 · Machine Learning
Harmonic: 用于高效长上下文语言建模的分层状态空间模型
机构 * Independent Researcher（独立研究员）
AI总结 提出分层状态空间模型Harmonic，通过堆叠三个不同时间尺度的循环层，每层接收下层预测误差而非原始隐藏状态，在长序列上显著优于Transformer和Mamba，并消除了RoPE位置编码限制。
Comments 12 pages, 8 figures. NeurIPS 2024 format
无形之手：通过目标身份重新关联攻击操纵模型公平性和SHAP
机构 * National University of Sciences and Technology (NUST)（国立科技大学（NUST））
AI总结 提出目标身份重新关联（TIRA）攻击，通过概率性微扰操纵模型输出，在不留痕迹的情况下扭曲公平性指标和SHAP解释。
Comments Accepted at NeurIPS Workshops 2025
用于3D视觉感知的双流脑电解码
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 提出一种模仿生物视觉腹侧和背侧通路的双流脑电解码模型，通过圆形回归预测角度和EEG条件多视图扩散实现3D重建，揭示了时间动态的通道参与模式。
Comments 17 pages, 4 figures. Accepted at the Symmetry and Geometry in Neural Representations Workshop (NeurReps), NeurIPS 2025. To appear in Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
多模态概念瓶颈模型
机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
AI总结 提出多模态概念瓶颈模型（MM-CBM），利用双概念瓶颈层对齐图像和文本嵌入，实现可解释的零样本分类和图像检索，在四个基准上平均准确率提升高达51.26%。
Comments Present at NeurIPS 2025 Mechanistic Interpretability Workshop
ThousandWorlds: 一个用于潜在宜居系外行星气候模拟的基准数据集
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学）
AI总结 为加速系外行星气候模拟，提出ThousandWorlds基准数据集，包含五个全球气候模型的约1800次模拟，用于评估机器学习模拟器在低数据、多模拟器参数到场回归任务中的性能。
Comments 10 pages main text, 26 pages references/appendix, plus NeurIPS checklist. Data at https://doi.org/10.57967/hf/8695. Code at https://github.com/edstevenson/ThousandWorlds
ERQA-Plus：具身AI推理的诊断基准
机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）
AI总结 提出ERQA-Plus基准，包含1766个基于机器人中心图像的问答实例，覆盖感知、动作、社交、导航和常识推理，用于诊断具身AI的推理能力。
Comments under review at NeurIPS
MGUP：一种用于随机优化的动量-梯度对齐更新策略
机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 提出MGUP机制，通过按固定比例选择参数施加大步长、其余参数用小步长，增强动量优化器，理论保证收敛，实验表明提升训练效率与稳定性。
Comments Published in NeurIPS 2025
SkillVetBench: 基于LLM评判的多维安全风险评估开源LLM智能体技能
机构 * SUPREME Lab, University of Texas at El Paso, Texas, USA（SUPREME实验室，德克萨斯理工大学埃尔帕索分校，德克萨斯州，美国）
AI总结 提出SkillVetBench，利用LLM作为评判器对开源LLM智能体技能进行多维安全风险评估，引入五维技能智能体风险评分（SARS）和CVSS v4.0向量分解，在78个恶意技能上实现零假阴性，22个良性技能上零假阳性。
Comments The main research paper is submitted to NeurIPS 2027, it is in under review
压缩计算（可能）不是叠加计算
机构 * Metamorphic ； Independent（独立研究者） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； Apollo Research
AI总结 通过分析压缩计算（CC）模型，发现其性能提升源于标签中的混合矩阵，而非真正的叠加计算，SNMF基线可复现其损失特征。
Comments Presented at the Mechanistic Interpretability Workshop at NeurIPS 2025
数字本身已携带其嵌入
机构 * Department of Mathematics, Korea University（高丽大学数学系）
AI总结 提出无训练嵌入方法AOE，同时保留数字的实数值与p-adic模签名，实现即插即用并在代数组合基准上首次达到完美精度。
Comments Presented at the MATH-AI Workshop at NeurIPS 2025
大型语言模型中的预填充感知
机构 * Constellation University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校星座研究所） ； Constellation Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院星座研究所） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所）
AI总结 研究大型语言模型能否识别并响应其助手消息被预填充或篡改，发现前沿模型具有显著预填充感知能力，可能影响安全评估方法。
Comments Submitted to NeurIPS 2026
NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: 面向文本到文本轨道的上下文优化多智能体RAG系统
机构 * NightFeats
AI总结 提出一种结构化多智能体RAG系统NightFeats，通过检索、策展和组合三阶段分解知识合成，引入时序语义重排序、矛盾协调和引用保留架构，在MMU-RAGent竞赛中超越商业基线。
Comments 5 pages, 1 figure, 1 table. NeurIPS 2025 Competition Track (MMU-RAGent). System developed October 2025
一般ReLU的鲁棒回归与查询
机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 针对高斯分布下一般ReLU的平方损失鲁棒回归，提出首个高效查询算法，使用d polylog(1/ε)+Õ(min{1/p,1/ε})个标签查询达到O(opt)+ε误差，并证明查询复杂度近最优。
Comments Appeared at NeurIPS 2025
交叉编码器特征间的交互：一个紧凑证明的视角
机构 * Anthony J. Leggett Institute for Condensed Matter Theory（安东尼·J·莱格特凝聚态理论研究所） ； MATS ； UK AI Security Institute (AISI)（英国人工智能安全研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Goodfire ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Theorem Labs（定理实验室）
AI总结 本文从紧凑证明角度形式化交叉编码器特征交互，提出交互度量并应用于计算稀疏性、语义聚类和检测休眠代理。
Comments Accepted at the NeurIPS 2025 Workshop on Mechanistic Interpretability
OmniGen-AR: 自回归任意到图像生成
机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Bytedance Seed（字节跳动Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出统一自回归框架OmniGen-AR，通过共享视觉分词器和解耦因果注意力，支持文本、空间信号和视觉上下文等多种条件输入，在多项基准上达到最优或竞争性能。
Comments Accepted by NeurIPS
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