分词是语言建模流程中的关键环节，通常固定不变，尽管它对跨语言模型性能影响显著。本文研究了联合优化分词与语言建模时所学习的词元类型，比较了无分词器方法（如SSLMs和H-Nets）与固定分词器在18种类型和书写系统多样的语言上的表现。结果显示联合优化根本改变了词元结构：SSLMs恢复了形态学对齐且上下文高效的词元，H-Nets则优先考虑字节级效率，生成较长且与标准子词表重叠极低的词元。不同语言类型的分词行为也有差异，黏着语的分割更动态。下游评估表明，基于SSLM的预分词能持续降低语言模型困惑度，并在下游任务中达成竞争性性能，尽管词汇表截然不同。总体而言，无分词器方法优化了上下文和计算效率，获得了根本不同但有效的词汇表。
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该研究揭示了联合优化分词与语言建模方法能生成不同于传统固定分词器的新型词元结构，显著影响模型性能和效率，尤其是在多语言和不同语言类型下。这为设计更高效语言模型和跨语言应用提供了新思路。
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在现代智能交通系统中，准确估计车辆位置尤为重要，特别是在车联网车辆与传统车辆混行的环境下。本文提出了一种多观测者车辆定位框架，将静态路边雷达和配备激光雷达的车联网车辆的目标级检测结果进行融合。通过在芬兰赫尔辛基城市路口收集的真实数据进行验证，比较了基于扩展卡尔曼滤波器的两种融合策略，并分析了多种感知条件和车辆运动状态下的表现。结果表明，在完整激光雷达可用时，融合效果主要受激光雷达观测驱动，雷达仅带来有限改进，但融合策略在部分场景下仍展现场景相关的优势。研究成果及数据集已开源，支持后续研究。
蓝莓成熟度通过浆果颜色、果穗组成及植株中不同成熟阶段的分布来判断，但公开含密集成熟阶段掩码的温室蓝莓图像资源有限。本文发布了AerialYield-B2D数据集，包含514幅RGB图像和30,195个注释蓝莓实例，覆盖五个成熟阶段：绿色未熟、淡粉色、粉变紫、完全成熟和过熟。数据集提供类别二进制掩码、整体浆果掩码、语义标签图、图像级计数表、SHA-256哈希、源元数据及推荐的训练/验证/测试划分和技术验证。虽然名为AerialYield，该数据集不含收获重量、水果质量或单位面积产量测量，计数标签应理解为图像级浆果数量而非产量估计。图像来源包括424张智能手机采集的温室图、67帧视频画面和23帧DJI Fly视频画面，适用于成熟度分割、浆果计数及类别不平衡分析的研究。
该论文提出个人人工智能系统需建立用户目标、限制及承诺的模型来代表用户规划与行动，且模型质量受限于系统观察能力。简单增加观察范围并不提升辅助效果，因系统必须为任务选择和压缩信息。文中提出“合作观察”框架，强调系统部分建模用户生活，用户评估系统行为，并通过同意与控制影响系统未来观察。该机制通过效用和信任维护或拓展观察，失败时用户可调整或撤销。论文报告了原型Organizm单人六个月的初步应用，并提出评估观察质量对个人智能影响的方向。