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本文介绍了超球面语义轨迹分析（HSTA），一种利用学术预印本和专利文档的语义嵌入来追踪技术扩散的无监督方法。
本文介绍了一个部署的语义用户分析管道，该管道使用基于每个交易模式的LLM推理，在一家大型日本银行将成本降低了三个数量级。
本研究使用词嵌入来分析中文普通话中的重叠结构，揭示了语义和语用分化，并验证了分布语义学在语言研究中的有效性。
SAFEGuard 是一个统一检测框架，利用有害语义分析和流畅度测量来检测针对大型语言模型的基于优化的越狱攻击，性能优于现有最佳基线方法。
本文提出了语义信号辅助决策支持（SSADS）框架，该框架将退货备注转换为状况因子和信号质量评分，以优化逆向物流中的检查与回收分配，在合成基准场景中显示净回收价值有所提升。
本文重新评估了针对大型语言模型的未完成体悖论基准测试，识别出概念和评估上的误规范，并引入了词汇匹配的最小对以揭示模型语义推理中的充分性偏差。
本文利用对超过14,000篇出版物的大规模语义分析，绘制了学习者能动性与自主性的定义图谱，揭示了三个维度，并指出现有量表系统性地低估了社会文化维度。文章指出，当前教育领域的生成式AI研究过度聚焦于学习调控，从而窄化了为AI中介学习环境所设计的行为库。
Decypher 是一款通过执行代码库语义分析来为代理编码提供深层执行上下文的工具，使代理能够回答关于代码结构和交互的查询。
Sem-Detect 提出了一种结合文本特征与声明级语义分析的方法，用于区分AI生成的同行评审与人类撰写的评审。在0.1%假阳性率下，其真阳性率相比基线提升了25.5%，并且表明经过大语言模型润色的人类评审仍保留独特的语义信号，仅有不到3.5%被误判为AI生成。
CodeGraph 是一个开源工具，为代码库预建语义知识图谱，让 Claude Code 直接查图而不是逐文件扫描，从而大幅减少工具调用次数（减少 92%）并提升探索速度（提升 71%），支持 19 种编程语言和 13 个框架。
本文介绍了 PASA，这是一种针对大语言模型（LLM）生成文本的鲁棒性水印算法，它在语义层面利用潜在嵌入空间运作，以抵抗诸如改写（paraphrasing）之类的语义不变攻击。
本论文使用来自 r/politics 的 169.9 百万条 Reddit 评论（2012-2022），测量了阴谋论的语义结构和演变，引入了由语义邻域界定的"语义对象"概念，以追踪阴谋论的含义如何随时间变化，超越了简单的关键词方法。
CodeGraph 是一个开源工具，为代码库创建预索引的知识图谱，使 Claude Code 的探索代理能够即时查询符号关系和调用图，将工具调用次数减少高达 96%，探索时间减少 77%。