HandwritingAgent синтезирует естественный ручной почерк в формате SVG без специфического обучения стилю. Он использует большой модельный рациональный процесс для генерации последовательностей линий на сетке холста, с учетом текстового ввода и образца стиля, обеспечивая эффективное, управляемое и обобщаемое генерирование почерка.
SGCD вводит итеративную структуру для улучшения агентов интерфейса, решая пробелы в контроле в отклоненных состояниях. Он извлекает навыки как из успешных, так и из неудачных проходов, используя их для направления продолжения политики, смешанной с экспертными траекториями. На OSWorld-Verified SGCD повышает показатели успеха трех базовых моделей с уровня 30% до более чем 50%.
ThinkDeception представляет прогрессивную систему обучения с усилением, позволяющую проводить интерпретируемое обнаружение лжи на основе нескольких модальностей. Она использует аннотированный пошаговый датасет Chain of Thought и предлагает метод оптимизации политики групп относительной визуальной-аудиальной согласованности с динамическим куррикулом, повышающий качество рассуждений и превосходящую существующие методы на основных бенчмарках.
AdsMind — это замкнутый цикл многопользовательской системы, использующей машинное обучение с силовыми полями и обратную связь для исправления ошибок в поиске конфигураций адсорбции на катализаторах. Система достигает успеха на 100% и 98,8% на тестах AA20 и OCD-GMAE62, снижает разброс энергии в 14 раз по сравнению с базовыми моделями и сохраняет правильные знаки энергии адсорбции при проверке с помощью DFT, превосходя открытые циклы агентов на основе LLM.
LegalHalluLens представляет рамку для аудита халлюцинаций ИИ в правовых контекстах, анализируя профили халлюцинаций при вводе по четырём категориям утверждений. Оно выявляет разрыв в 38-40 баллов между утверждениями о обязательствах/числовых и временных утверждениях, и показывает, что два системы с одинаковыми показателями 52% халлюцинаций могут иметь противоположные направления риска. Рамка использует индекс направления риска и калиброванные дебатные потоки для снижения выявленных халлюцинаций на 45%, предоставляя практические диагностики для надежного внедрения правового ИИ.
LegalHalluLens представляет рамку для аудита галлюцинаций ИИ в правовых контекстах, анализируя профили галлюцинаций при вводе по четырём категориям утверждений. Оно выявляет разрыв в 38-40 баллов между утверждениями о обязательствах/числовых и временных утверждениях, и показывает, что две системы с одинаковыми показателями 52% галлюцинаций могут иметь противоположные направления риска. Рамка использует Индекс направления риска и калиброванные дебатные потоки для снижения выявления фальшивых утверждений на 45% и повышения ответственности при внедрении правового ИИ.
SkillWeaver вводит рамку декомпозиции-получения-составления для агентов на основе языковых моделей, формализующую проблему составной маршрутизации навыков. Он достигает точности декомпозиции на уровне 67,7% с помощью итеративной декомпозиции с учетом навыков (SAD), улучшая результат с 51,0% с p-значением менее 10^-6, и снижает использование окна контекста более чем на 99%.
Исследование показывает, что даже нейтральные запросы вызывают ответы, зависящие от региона, в больших языковых моделях из-за метаданных пользователей. Потеря местоположения увеличивается в некоторых моделях до 793 раз, и использование значения "Неизвестно" вместо метаданных местоположения всё равно вызывает значительную предвзятость, что указывает на то, что сам профиль пользователя действует как сигнал условий.
RubricsTree вводит иерархическую классификацию более 100 клинически подтвержденных булевых рубрик, эволюционировавших из 4000 реальных запросов пользователей при помощи ручной коррекции. Оно обеспечивает масштабируемую оценку персональных агентов здоровья, согласованную с экспертами, путем динамического направления запросов в соответствующие рубрики и превосходит базовые методы по согласованности, чувствительности к контексту и достигает роста производительности моделей до 66% на HealthBench.
SkillMigrator обучает переносимые веб-навыки, сопоставляя структуры разметки вместо ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как переносимый паттерн взаимодействия с структурной схемой, что обеспечивает эффективную передачу навыков между сайтами. По сравнению с методами, достигающими передовых результатов, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при равных показателях успеха.
WEQA представляет агентскую архитектуру, адаптирующую запросы, которая объединяет языковые модели с специализированными инструментами анализа данных в носимых устройствах. Она превосходит базовые модели LLM и агентов по точности на 24% и демонстрирует улучшенную полезность и клиническую надежность в экспертизных и пользовательских оценках.
LEADS предлагает рамку, использующую агента LLM для открытия гибридных моделей кардиальной электрофизиологии через итеративный цикл рассуждения и действий. Он формулирует доменную знания как структурированное пространство действий, что позволяет создавать физически обоснованные, интерпретируемые и численно стабильные модели, превосходя как человечески спроектированные, так и другие подходы на основе LLM на синтетических и реальных кардиальных данных.
RubricsTree вводит иерархическую классификацию более 100 клинически подтвержденных булевых рубрик, эволюционировавших из 4 000 реальных запросов пользователей при помощи ручной коррекции. Оно позволяет масштабируемо оценивать персональные агенты здравоохранения с учетом экспертных критериев, динамически направляя запросы в соответствующие рубрики и превосходит базовые методы по степени синхронизации, обнаружению деградации контекста и обеспечивает рост производительности моделей до 66% на HealthBench.
Исследование подвергает сомнению предположение о том, что визуальные сигналы внимания отражают надежность в визуально-языковых моделях. Оно показывает почти нулевую корреляцию между пространственной внимательностью и точностью, демонстрируя, что согласованность по всем путям рассуждения является более сильным предиктором истины. Надежность лучше объясняется динамикой генерации и распределения внутренних состояний, а не визуальными паттернами внимания.
NarrativeWorldBench оценивает 21 LLM по девяти метрикам структуры сюжета на горизонтах от 10 до 200 эпизодов, с поддержкой межязыковых вариантов на хинди, тамильском, телугу и маратхи. N-VSSM, скрытая модель мира, использующая Mamba-2, достигает значения F1 по сюжетным точкам не менее 0,84 на всех горизонтах при вычислительной нагрузке в четыре раза ниже, чем у моделей с закрытым фронтом, и превосходит Claude Opus 4.5 по долгосрочной последовательности и управляемости в исследовании профессионального писателя.
OPD-Evolver представляет рамку медленного и быстрого совместного эволюционирования, которая позволяет агентам выбирать, действовать и повторно использовать опыт через он-политическую самодистилляцию. Он превосходит существующие методы на основе памяти и обучения на 11,5% и 5,8% соответственно, и демонстрирует способность конкурировать с крупномасштабными моделями, такими как Qwen3.5-397B-A17B и Step-3.5-Flash.
SkillMigrator обучает повторноиспользуемые веб-навыки путем совпадения структур разметки, а не конкретных ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как передаваемый паттерн взаимодействия (TIP) с структурной схемой, что позволяет эффективно использовать навыки на разных сайтах. В сравнении с современными методами, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при достижении одинаковых уровней успеха.
MambaCount вводит пространственно разреженный блок двойственного состояния для обеспечения эффективного текст-ориентированного подсчета объектов в открытой лексике. Оно решает ограничения касательно причинной модели и высокую энтропию в ответах на пространственные токены, достигая лучших результатов на FSC-147 с тестовой ошибкой MAE 12.23, при этом сохраняя линейную сложность.
Новый фреймворк автоматизирует улучшение промптов для агентов на основе ЛЛМ, разделяя поток от наблюдения до действия на модули с целью и выбора действия. Он использует эволюционный цикл, управляемый ЛЛМ, для итеративного улучшения промптов на основе обратной связи от среды, достигая до 72,5% успеха в PutNext, где предыдущие агенты не справлялись, без тонкой настройки модели.
LOGOS — это единая генеративная языковая модель, которая представляет научные объекты и их взаимодействия в виде последовательностей токенов в общей грамматике. Модель достигает стабильной или превосходной производительности на различных задачах естественных наук, демонстрируя возможность использования одной модели для работы в нескольких областях. Производительность модели растёт с увеличением количества параметров, и её конструкция указывает на то, что искусственный интеллект для науки должен тесно интегрироваться с большими языковыми моделями через общие архитектуры и обучение.