fMRI基础模型扩展法则实证研究
针对功能性磁共振成像（fMRI）基础模型中数据规模、模型大小与算力关系尚不明确的问题，研究团队进行了一项系统性的对照实证扩展研究。该研究汇聚了超过200个源数据集的预训练数据，消耗逾10,000个GPU时。在固定预训练框架与下游评测协议的条件下，系统探究了数据量、参数量和训练时长的协同变化规律，结果显示下游任务性能总体上随着计算量的增加而提升。
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CELLAUDIT：用于审查智能体发现细胞模型中输入有效性的审计框架
针对 AI 虚拟细胞模型在预测生物干预响应时可能并未真正利用输入信息的“预测-主张差距”，研究团队提出了审计框架 CELLAUDIT。在大模型智能体自动发现和迭代预测模型的场景下，CELLAUDIT 从源码计算路径、拟合依赖性以及实际预测贡献三个维度切入，系统性验证模型对输入扰动信息的使用主张是否属实，以确保智能体生成的科学预测模型具备真正的因果有效性和可靠性。
面向在线自适应的贝叶斯神经网络全协方差平滑算法
该研究提出了一种面向在线自适应的贝叶斯神经网络训练方法。研究将神经网络各层视为状态空间模型的时间步，把贝叶斯训练转化为平滑问题：前向过程传播高斯矩，反向 RTS 平滑过程则以闭式解更新权重后验。这种方法单次遍历即可完成学习，具备不确定性感知能力，且无需梯度迭代或经验回放，非常适用于高数据效率的在线自适应场景。针对以往方法受限于激活对角协方差的瓶颈，该工作展开了全协方差平滑研究。
LLMAE：将预训练大语言模型改造为高保真连续文本自编码器
针对自回归语言模型仅能通过序列分解间接表示全局结构、缺乏类似图像领域的忠实连续表征这一问题，研究人员提出了LLMAE方法。该方法将预训练的仅解码器（decoder-only）大语言模型重新利用为连续文本自编码器，通过在其内部激活状态中构建一个中间固定长度的潜在瓶颈（latent bottleneck），成功为文本生成提供了可操作的高保真连续潜空间表征。
柏拉图表征假设中究竟在收敛什么？结构优先于几何
柏拉图表征假设提出高能力模型会趋向于收敛至共享表征，而近期研究将其范围缩减为共享局部邻域关系，并认为校准后全局相似性趋势大多消失。该研究对这一解读提出质疑，指出以往的局部与全局对比混淆了结构尺度（局部与全局）与对比对象本身的差异，即由样本关联定义的“关系结构”和由距离等量化关系表征的“度量几何”被混为一谈，重新澄清了模型表征收敛的实质。
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