📚 学科: cs.* (计算机科学)
本周亮点：本次 CS 领域的论文质量极高，涵盖了 GUI 智能体定位、多智能体协同、LLM 内部机制剖析以及视觉重照明技术。特别是 CVPR 和 ICML 的多篇入选论文分别解决了 GUI 定位中的精度偏置（BAMI）、LLM 注意力汇聚的机械原理、以及多智能体系统的联合提示优化（MASPO）。这些研究深入到模型结构的微观层面及复杂任务的宏观协作，代表了当前 AI 领域的前沿突破。
BAMI: Training-Free Bias Mitigation in GUI Grounding
提出 BAMI 框架，通过粗到细的聚焦和候选选择缓解 GUI 定位中的精度偏置和歧义偏置，无需训练即可显著提升各种 GUI 定位模型的准确性。
MASPO: Joint Prompt Optimization for LLM-based Multi-Agent Systems
引入 MASPO 框架，通过联合评估机制和数据驱动的进化束搜索，在基于大语言模型的多智能体系统中实现跨整个系统的自动且迭代的提示词优化。
The Structural Origin of Attention Sink: Variance Discrepancy, Super Neurons, and Dimension Disparity
揭示了大语言模型中注意力汇聚现象的结构根源，追踪到自注意力机制中的方差差异和前馈网络层内超级神经元的激活放大效应。
Relit-LiVE: Relight Video by Jointly Learning Environment Video
提出 Relit-LiVE 视频重照明框架，通过显式引入原始参考图像和环境视频预测公式，产生物理一致且时间稳定的重照明结果。
Multi-Robot Coordination in V2X Environments
提出车联网通信框架，使社交机器人在复杂城市交通环境中实现去中心化协作，支持角色感知和事件驱动的低延迟机动协调。
📚 学科: eess.* & math.* (工程与数学)
本周亮点：本次 eess 领域论文涵盖了语音信号处理、无线通信效率、电力系统稳定性、系统控制及机器人监控。研究重点在于结合生成式先验提升语音增强性能（如 SIPS 框架），以及在计算资源受限环境下通过门控融合和主动学习实现高效的系统建模与控制。数学方面，关注点集中在几何问题的非迭代求解、双层优化收敛率加速以及最优传输在动力系统中的应用。
Predictive-Generative Drift Decomposition for Speech Enhancement and Separation
提出 SIPS 框架，通过生成式语音先验增强预测方法，将插值动力学分解为任务特定的漂移和随机去噪组件，提升语音增强和分离的知觉质量。
Resource-Efficient CSI Prediction: A Gated Fusion and Factorized Projection Approach
提出资源高效的信道状态信息预测器，结合 GRU 编码器、Luong 注意力机制、瓶颈门控融合模块和维度可分离线性头，实现准确性与效率的权衡。
Probabilistic Assessment of Rare Transient Instability Events via Kriging-based Active Learning Framework
提出基于 Kriging 的主动学习框架，准确表征输入不确定性空间内的罕见不稳定区域，估算小概率不稳定事件，仅需有限数量的高昂时域仿真。
Solving Minimal Problems Without Matrix Inversion Using FFT-Based Interpolation
提出基于采样的免矩阵求逆方法，使用稀疏隐变量结式构造求解器，通过 IFFT 插值高效重构行列式多项式，提升数值稳定性和运行时间。
Second-Order Bilevel Optimization with Accelerated Convergence Rates
提出全二阶双层近似方法 FSBA，在非凸-强凸双层优化中实现加速收敛，并引入延迟变体 LFSBA 降低计算复杂度。
📚 学科: q-bio.* (生物科学)
本周亮点：本周定量生物学领域关注蛋白质序列优化与生物行为建模。MP2D 框架利用条件离散扩散与蒙特卡洛树搜索解决了多目标蛋白质设计的权衡难题；另一项研究则重新审视了细菌趋化性的感官极限，提出鲁棒性并非仅取决于信息效率，还源于运动策略与对称性平均的平衡。
MP2D: Constrained Monte Carlo Tree-Guided Diffusion for Multi-Objective Protein Sequence Design
提出 MP2D 框架，集成条件离散扩散、受限蒙特卡洛树搜索和全局迭代优化，解决多目标蛋白质序列设计中的权衡难题，无需重新训练生成模型。
Robust chemotaxis beyond sensing limits: signal, noise, and strategy
重新审视细菌趋化性的感官极限，提出趋化性能不仅由信息传输和噪声决定，还受到运动策略本身的影响，低信息效率可能反映鲁棒性与功能的平衡。
📚 学科: astro-ph.* (天体物理)
本周亮点：本次天文物理选取的论文聚焦于观测技术、探测管线与物理特性分析。涵盖了 LIFE 空间任务的干涉仪基线优化、多星湍流监测仪的性能评估、贝加尔湖中微子望远镜的轨道重建、极高 [OIII]/[OII] 比例星系的化学丰度研究，以及利用深度学习自动识别 LoTSS-DR3 巡天中的弥散射电辐射。
A preliminary exploration of the effects of baseline length for the LIFE space mission
探索 LIFE 空间任务中消零基线长度的影响，发现可以利用相当短的基线范围甚至离散基线而不会损失太多性能，需在性能和实施简化之间权衡。
Atmospheric turbulence profiling with the Multistar Turbulence Monitor
对多星湍流监测仪进行全面研究，证明反演管线在现实噪声下能稳健地恢复积分视宁度和垂直湍流剖面，实测数据与同步 DIMM 结果高度一致。
Muon Track Reconstruction Procedures at the Baikal-GVD Neutrino Telescope
讨论贝加尔湖中微子望远镜中 μ 子轨迹方向、能量重建及中微子候选事件选择的方法，展示 2019 至 2021 观测季数据的初步分析结果。
Galaxy clusters in the LoTSS-DR3: Catalogues and detection pipeline for diffuse radio emission
开发自动化管线，利用 Radio U-Net 从 LoTSS-DR3 图像中构建托管弥散射电辐射的星系团目录，验证探测率随质量和红移而增加。
📚 学科: stat.* & econ.* (统计与经济)
本周亮点：统计学领域的论文关注点涵盖了深度神经网络的机制解释与实际生物营养学中的贝叶斯建模。研究揭示了 Transformer 架构中"注意力汇聚"现象背后的统计方差失衡机制。经济学领域收录了一篇关于计算方法创新的论文，提出了一种基于特征值的快速蒙特卡洛算法，显著提升了计算效率。
Bayesian Fractional Polynomials for Optimal Dosage Estimation with Fish Nutrition Applications
介绍灵活的贝叶斯分数多项式框架，用于对非线性剂量-反应关系进行建模，允许通过贝叶斯模型平均进行模型不确定性量化和稳健预测。
Fast Monte-Carlo
提出基于特征值的小样本近似方法改进 MCMC 算法，将所需路径数量从多达 1,000,000 条减少到最少 10 条，显著降低平稳分布的方差。