本文提出能力收敛假说（Capability Convergence Hypothesis, CCH），指出在固定的每步推理预算下，表示收敛并不等同于能力收敛。真正的能力收敛趋向于一种访问完备混合架构，该架构结合了压缩的O(1)状态通道和可扩展的逐字索引通道。通过牛顿苹果问题等基准任务，本文揭示了三大资源壁垒，并通过信息论下界和预注册实验验证了该假说，同时区分了理论证明和经济学动机的猜想。首次小规模预注册测试支持了模型在访问结构影响下的能力提升，表现出超加性特点。
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该研究深入探讨了序列模型能力提升的本质，指出仅靠模型规模扩展无法保证能力全面进步，强调了访问结构设计的重要性。这对于理解大型混合序列模型的性能瓶颈和指导未来架构优化具有重要理论和实践价值。
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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。