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本文提出一个自动研究循环，用于在服务市场中生成服务提供者偏好分类法，利用大语言模型从遗留表单过渡到AI原生匹配，并展示了来自一个主要U.S.市场的部署结果。
EXHOLD是一个两阶段框架，用于大规模网约车匹配中的实时保持控制，提升乘客与司机的体验及市场效率。该框架已在滴滴巴西市场部署，通过体验感知的配对评估和约束优化，降低取消率并提高行程完成率。
APCyc是一个靶点感知的生成框架，通过显式建模环化模式并利用贝叶斯后验引导，设计具有可控理化性质的环肽。
本文提出 ManiF-SMC，一种完全在表征空间中运行的近似机器遗忘方法，通过将擦除样本从其原始学习的流形表征推向保留数据中其最近的语义邻居，并使用由自模式连通性模块引导的基于边界的三元组损失来实现自适应边界。
一篇关于使用自动化提示优化和评估构建前沿智能体的论文已被KDD 2026接收。
KDD 2026 Cycle 2 的论文评审意见已从作者视角消失，但在审稿人视角中仍然可见，这引发了对会议投稿系统可能存在技术问题的担忧。