本文提出了LLM-T1D，一种结合强化学习（RL）精度与大型语言模型（LLM）人类化推理的胰岛素泵控制器。通过训练专家RL系统并蒸馏知识至微调后的LLaMA 3.1 8B和Qwen3 8B模型，开发出不仅超越RL性能且能用易懂语言解释决策的控制器。经FDA批准的UVA/Padova模拟器测试，LLM控制器实现了73.5%的血糖控制时间在目标范围内，并通过正式方法严格验证，保证对幻觉信息的安全性。
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由于1型糖尿病胰岛素治疗需要精确且安全的自动化控制，结合强化学习和大型语言模型的LLM-T1D提供了既高效又透明的解决方案，提高了患者和医生的信任度，有望推动临床应用。
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本文提出了一种新颖的三级层次学习架构，适用于执行搜救任务的自主无人机群。该架构结合了三种不同的学习机制，分别对应生物学中的反射、技能和推理层次，包含Hebbian神经可塑性、多智能体强化学习结合图神经网络与行为树，以及基于BDI推理和数字孪生的模型无关元学习。架构通过22个建筑契约保障安全性、预算正确性、最优性、活性等六类形式保证，并引入群体元认知，实现群体自我监控和策略切换。理论分析表明，该架构克服了现有层次强化学习方法的五个根本限制。
本文提出了HG-RAG，一种基于层级知识图谱图遍历的检索增强生成框架。该方法通过解析查询中的命名实体锚点，向上扩展至父节点，横向扩展至关联邻居节点，并在需要时向下扩展至子节点，从而为语言模型提供结构化上下文。实验证明，HG-RAG在处理层级、关系和多跳推理任务时，性能优于传统的扁平文档检索方法，同时有效减少了生成中的幻觉并保持上下文连贯性。
在预测建模中，解释模型为何给出特定预测结果变得越来越重要。IMEX方法是一种可解释预测建模方向，旨在识别对目标预测贡献最大的变量及其交互作用，支持高阶交互分析。IMEX包含静态相关力（PCS）和交互相关力（PCI）两项指标，分别衡量单变量贡献和变量间非加性效应。本文通过与INVASE对比，在三个人工数据集上验证了PCS，表明IMEX能够在非线性、条件及多重共线性关系下准确恢复特征结构。