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PolyUQuest 是一个可验证、结构感知的 Web RAG 框架，利用异构图统一超链接拓扑、DOM 层次结构和实体关系知识，在答案正确性、覆盖率和忠实度方面优于现有系统。
提出M-QCDNet，一种结构感知的深度学习架构，嵌入多层Q矩阵以增强认知诊断中的心理测量可解释性。
提出SAOT，一种用于自监督持续图学习的结构感知最优传输框架，能够跨任务保留关系结构。在多个基准测试中相较于现有最佳方法取得了显著性能提升，其中在Products-CL上改进幅度高达15%。
本文介绍了Sesame，一个基于扩散的分子生成模型，该模型通过空间密度图对部分分子结构和蛋白质口袋进行条件化，从而实现从头生成和片段条件的先导化合物优化，用于药物设计。
IV-CoT 将视觉条件分解为结构和语义级联，以改进结构感知的图像生成，使用仅训练阶段的草图监督来指导结构查询。在 GenEval 和 T2I-CompBench 上达到了最先进的结果。
提出了CodeBlock，一种用于代码大语言模型监督微调的结构感知稀疏监督框架。它选择高质量的指令-响应对，并将代码响应划分为语法连贯的编码项，仅对选中的项应用损失，从而在使用仅1.9%的监督响应令牌的情况下实现更强的pass@1率。
BrickAnything是一种自回归框架，通过点云和结构感知树标记化，从多种3D表示中生成物理可构建的砖块结构，确保几何保真度和结构稳定性。
DPR-BAG 是一种无需训练、零样本的框架，通过将全文分解为修辞层面、使用 LLM 对每个层面进行摘要并精炼以提高连贯性，从而生成连贯的生物医学摘要，在保持事实一致性的同时，新颖性优于基线方法。