本文提出了一种行为引导的镜像-近端时序差分方法（STHTD-MP），通过用行为策略贝尔曼矩阵的对称部分替代协方差度量，改进了传统方法的更新几何，从而实现更稳定和更快速的离策略线性预测。该方法保持单一学习率，并采用预测校正步骤，配合标准随机逼近假设完成收敛性分析。实证分析表明，当行为引导度量提升鞍点结构时，STHTD-MP的收敛速度优于现有方法GT2D-MP，同时也揭示了边界案例和方法适用条件。
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STHTD-MP通过引入行为策略信息优化更新几何，提高了离策略预测的效率和稳定性，对强化学习中评价策略的快速准确估计具有重要意义。
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该论文研究了在带函数近似的离策略时序差分（TD）学习中，通过替换辅助协方差矩阵为行为Bellman矩阵，实现对线性预测设置中辅助几何的行为感知校正，并进一步正则化得到两阶段构造的算法BA-TDC和BA-TDRC。理论分析证明固定点保持性及收敛性，并在多个经典反例和实验中展示行为感知替换在部分任务中的显著收益，同时表明正则化对提升难度任务的稳健性必不可少。
认知范畴变换器（CCT）是一种拥有3.06亿参数的架构，基于预训练的GPT-2 Small，并引入了来自范畴理论和认知科学的认知驱动组件。在WikiText-103数据集上，CCT经过匹配步数训练后，验证困惑度达到21.27，优于同条件下调优的GPT-2 Small基线的24.19，带来了12%的相对困惑度降低。消融实验表明，引入单纯形消息传递是提升性能的主要因素，贡献了84%的改进效果。该研究首次验证了在3.06亿参数规模下，单纯形消息传递能显著改善语言模型困惑度。同时，三种一致性样式的范畴先验未能带来提升，支持了“结构/一致性区分”模式，即增加拓扑结构对语言建模有益，而强制一致性则无效。
电力输电设备缺陷分级对于电能传输稳定性至关重要。现有机器学习方法虽能有效检测缺陷，但难以整合专家经验并应对细化分级中的类别不平衡问题。本文提出基于多模态大语言模型的创新缺陷分级框架，通过上下文学习充分利用商业级MLLM的潜力，生成链式思维问答以减少人工标注成本，并使用低秩适应的有监督微调训练Qwen3-VL-8B，实现仅微调语言模型层即达到最新性能。多任务联合微调验证了单一轻量级MLLM处理多项分级任务的可行性。