hierarchical

介绍了层次化实验者智能体（HExA），这是一个基于上下文、以实验为中心的自我改进框架，使LLM智能体能够设计实验、学习可复用技能，并在新领域回答查询，在Interphyre物理模拟基准上取得了显著优于基线的改进。

HiComm是一种面向合作多智能体强化学习的即插即用通信模块，它将消息嵌入到发送者的分层观测结构中，采用接收者驱动的查询和三阶段解码，可将通信量减少高达23倍。

FoggyTrust是FLTrust的分层扩展，它将信任计算本地化到雾节点，提升了异构联邦学习场景下对拜占庭攻击的鲁棒性，在CIFAR-10上针对Krum和Trim等具有挑战性的攻击实现了超过50%的性能提升。

本文介绍了简化稀疏注意力（SSA），一种在持续预训练中使用Gist令牌的方法，能够在推理时无需架构更改即可实现高效的分块选择，取得了高压缩比，并在LongBench和检索增强生成等长上下文任务上优于基线。

本文介绍了SCOPE-FL，一种分层联邦学习框架，使用Top Trading Cycle算法来确保客户端选择中的抗策略性和帕累托最优性，通过Shapley值近似进行奖励分配，并基于区块链执行。

本文提出了HyGRAG，一种层次化图RAG框架，整合了上下文与关系信息以支持多跳推理，在现有方法基础上实现了平均准确率提升9.7%。

介绍了ProHiFlo，一种用于从头蛋白质生成的分层流匹配框架，具有从粗到细的生成、功能引导和SE(3)等变架构，以4倍更少的采样步骤实现了最先进的性能。

介绍ArabiGEE，这是首个全面的阿拉伯语语法错误解释分类法，采用分层结构，涵盖拼写、形态、句法和词汇维度，包含27种错误类型、140种修正类型和324个解释。

提出了一种多粒度推理网络（MGRN），该网络显式利用层次语义特征进行自然语言推断，在多个基准测试中优于强基线模型。

我们提出了用于多维函数逼近和随机场学习的层级RBF-KAN和RBF-SKAN架构。这些框架具有通用逼近性质，并能部分缓解维度灾难，实验结果表明其准确性优于现有方法。

CHAM-net提出了一种对比分层自适应元网络，能够捕捉站点特定和跨年动态，用于稳健的全球甲烷通量预测，在模拟和观测数据集上均优于基线方法。

本文介绍了 CosmicFish-HRM，这是一个紧凑的 8277 万参数语言模型，配备层级推理模块，在推理过程中动态分配推理计算资源，并根据输入复杂度学习何时停止。

介绍BOHM，一种针对复合AI系统的零成本层次归因方法，从路由权重中提取归因，在许多实际部署中优于基于Shapley的方法。

Maestro是一个基于强化学习的框架，能够动态组合冻结的专家模型和技能集成，处理多模态任务，使用4B参数编排器实现70.1%的平均准确率，超过GPT-5和Gemini-2.5-Pro。

介绍了NOML，一种用于连续飞行控制的自定义强化学习算法，它采用分层actor、锚定策略和镜像学习来防止振荡并提高稳定性。该代码已在GitHub上开源。

Lighthouse Attention是一种基于选择的分层注意力机制，通过在前向+反向传播中实现约17倍的速度提升（在512K上下文下），并在98K上下文中实现1.4–1.7倍的端到端加速，从而加速长上下文预训练。该机制使用Llama-3 530M模型在50B token上进行了验证。