分布式计算、博弈论、信息论等。
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说明在线性修复下达到割集界的里德-所罗门码最小子包化
简介本文研究在有限域上的里德-所罗门码中，能以线性方式精确修复每个坐标、且达到割集最优的最小子包化参数。作者给出下界 sG_s(d+1)，并在 d(d+2)≥4(n+1) 时证明该下界可取等号，即 sG_s(n)，同时给出 G_s(n) 的有限公式和关于子包化增长的渐近结果。文中还构造了一个仿射平面例子说明 sG_s(n) 并非普遍适用，并提出了一个猜想。
说明面向高效混合大模型推理的请求自适应执行方案
简介本文提出Morph系统，联合设计模型架构与运行时，使混合大模型的推理结构可以按请求动态选择。模型在每个模块中同时包含注意力层与状态空间模型层，并通过预填充阶段的门控为每个请求确定固定的层布局。实验表明，在六个数据集上，Morph的质量与效率权衡优于静态混合基线，系统吞吐量最高提升3.87倍，并显著降低推理延迟。
说明基于用户中心分簇的无蜂窝大规模MIMO空中计算联邦学习隐私保护方案
简介本文研究无蜂窝大规模MIMO网络中带差分隐私的联邦学习跨层设计，采用空中聚合方式汇总各用户的模型更新。作者利用无线接收中的热噪声辅助隐私保护，减少甚至免去人工噪声，并联合优化接入点与用户的关联、发射功率和人工噪声方差以降低聚合方差。仿真结果显示，聚合方差较传统基线最多降低89%，在MNIST上测试准确率达97%，在CIFAR-10上也有一致提升。
说明带合谋、鲁棒和拜占庭服务器的编码存储私有信息检索容量
简介本文研究从 MDS 编码数据库中进行私有信息检索的问题，其中包含 T 个合谋服务器、U 个鲁棒服务器和 B 个拜占庭服务器。作者给出了线性、满支撑秩方案下的容量表达式，并在 K=1 或 T=1 时说明该结果不受线性和满支撑秩限制。此外，论文将构造扩展到从 M 个文件中检索 P 个文件的情形，并指出在 P≥M/2 且 K=1 或 T=1 时该多文件方案可达到容量。
说明空间色彩模型中4单元连通不相交簇的编码唯一性
简介本文研究空间色彩模型（SCM）中的编码问题，SCM是一种以实体为导向的空间数据模型，其每个子空间（单元）都带有色彩编码。作者在此前已证明2单元和3单元连通不相交簇编码唯一性的基础上，证明了4单元连通不相交簇色彩编码的唯一性。
说明TAO：面向基于大语言模型的智能体服务的工具感知联合调度
简介论文提出TAO，一个用于大语言模型智能体服务的工具感知联合调度框架。它同时考虑工具返回的就绪时间、节点相关的缓存收益（带时间衰减）以及token占用，并通过动态规划在容量约束下选择并放置等待中的会话。在12组已报告的模型、工作负载与并发设置中，相对于每项指标上表现最好的已评估基线，TAO最多降低延迟26.8%，最多降低首token平均时间36.3%，最多提高解码吞吐量29.5%。
说明PipeLink：基于契约的GPU内核组件链接方法
简介本文提出PipeLink，一种面向GPU内核组件的契约引导链接器。每个组件被单独编译为携带需求与承诺契约的LTO目标文件，PipeLink检查契约、统一求解流多处理器资源的放置，并生成组件间的数据传输。在Hopper和Blackwell GPU上的51种配置中，链接后的内核性能与整体编译版本相差在0.2%以内，并支持多种新的组合方式。
看点提出契约引导的GPU内核组件链接器，解决组件无法独立编译与替换的问题；在51个配置上验证，性能与单元编译相差不超过0.2%，并有多个实际组合的加速案例。
说明基于互易性的空中分割学习在信道老化下的负面结果：稳定性、对齐与几何
简介该论文研究基于互易性的空中分割学习，其中信道老化会使返回发射端的导数信号发生旋转和衰减。作者通过七个案例研究，结合数值预测、机制检验和相互竞争的预测进行分析，结果表明多数训练效果预测未获支持，但部分局部物理关系成立。
说明深孔与孔径：格点采样随机波场经验相关的符号规律
简介该论文研究高斯随机波场在有限孔径内按格点采样后，经验滞后相关在Voronoi胞内是否保持正实部。作者给出了方形、六角、简单立方和体心立方等格点的符号类数量，并推导了失效概率的渐近与非渐近孔径规律。文中还讨论了带瑞利衰落镜面路径时失效地板出现的条件。
说明计算二元信念传播不动点的个数：一般次数、合冲与实解
简介本文研究二元成对模型上信念传播（belief propagation）不动点的个数。在复参数下，作者给出有限无环多重图对应代数族的一般次数，它是对不含度为一顶点的边集求和的图状态和。文中给出两种几何实现，并在强场下分析实不动点的下界及其与最小模生成元个数的关系；相关结论已在 Lean 4 中形式化。
说明基于数字孪生与概率逆学习的无线定位方法
简介该论文研究如何利用特定场景的数字孪生，在简化的分布式基础设施下支持无线定位。作者提出PRISM方法，使用单天线接入点，把定位视为概率逆问题，通过学习用户位置的条件提议分布生成候选位置，并用数字孪生的一致性对候选进行重加权以细化估计。在使用10个单天线接入点时，中位误差约为0.7米，且无需重新训练即可在数字孪生特征退化时保持有效。
说明用于稀疏矩阵乘法的、感知争用的自适应调度（技术报告）
简介本文针对稀疏矩阵乘法（SpGEMM）在数据分布不均时性能下降的问题进行研究，指出其根源包括计算成本、输出密度与数据局部性之间的多维不平衡，以及稠密子结构引起的缓存争用。作者提出自适应morsel调度框架（AMS），结合争用感知负载均衡、数据感知同步多线程激活机制和按morsel选择累加器的混合累加方法。在矩阵平方、关系查询、图分析等任务的评测中，AMS在倾斜负载上明显优于现有方法，在非倾斜负载上性能相当。
说明流体天线系统信道估计新思路：基于物理信息的算子学习
简介本文将流体天线系统的信道估计转化为受亥姆霍兹模型约束的随机逆场重建问题，并基于电磁信息论分析频谱泄漏，指出该问题可归结为频域反卷积。作者提出一种专为噪声与欠定无线环境设计的U形傅里叶神经算子（UFNO），并结合物理感知的Sobolev损失进行训练。仿真表明，该方法在精度上优于现有基准，且在高空间-频率分辨率下推理延迟远低于迭代求解器。
说明33 GHz时变信道中均方根时延扩展估计对功率时延谱阈值的敏感性
简介本文研究在33 GHz毫米波时变信道中，均方根时延扩展估计值如何随相对功率时延谱阈值变化。分析基于动态道路环境（有移动车辆）中的宽带信道探测测量数据。阈值从-20 dB降至-50 dB时，中位数由约140 ns升至168 ns，90百分位数由200 ns升至210 ns；在-40 dB附近两项统计量趋于收敛。结果表明阈值选择对可靠的信道表征和测量结果比较十分重要。
说明代币系统何时趋于稳定：兼容性约束与社区结构
简介本文研究在智能体之间存在兼容性约束时的代币服务交换系统。作者给出了系统稳定的充要条件，并证明选择余额最低的可用提供者的最小代币规则能达到最优稳定区域。随后将该判据应用于由随机块模型生成的随机代币系统，指出阻碍稳定的两类因素：某组社区或单个智能体的服务机会不足。
说明有限域：根集、Frobenius 映射与代数结构（专著）
简介这是一部关于有限域理论的专著，通过根集、Frobenius 轨道、迹对偶和循环模来展开论述，并讨论其在多项式构造和代数编码理论中的应用。书中涵盖循环码与 BCH 码、秩度量码、迹码等内容，并介绍了字符和与 Weil 界的证明。全书强调连接域结构、轨道结构与线性相关性的显式论证。
说明刻画最大纳什福利：无嫉妒与比例性
简介本文研究不可分割物品的分配问题，考察最大纳什福利规则。已知该规则是唯一满足"一件物品内无嫉妒"的福利主义规则。作者证明，这一公平要求可以替换为对任意固定整数k的更弱条件："k件物品内无嫉妒"或"k件物品内比例性"，结论对包含相同物品的偏好组合同样成立。
说明Reed-Muller码RM(m-7,m)的精确重量谱：Carlet-Solé猜想的反例
简介该论文研究布尔函数与Reed-Muller码RM(m-7,m)的重量谱，即各类重量出现的情况。作者结合仿射几何与傅里叶分析，排除了RM(7,14)中原先猜测的八个可能重量，并将结论推广到所有m≥14的情形，从而给出Carlet-Solé猜想的一个反例。
说明基于广义捏合天线的抗自由度损失MIMO设计
简介该论文针对多用户MIMO系统中因用户与基站距离不一致而导致信道矩阵秩亏、空间自由度下降的问题，提出利用广义捏合天线将天线部署在用户附近，使多用户信道Gram矩阵接近对角且条件良好。论文以秩亏概率和中断概率评估性能，分析与仿真结果表明该方法能够保持空间自由度，并支持空间分散的用户实现泛在连接。
说明Agar：微服务应用的假设性（What-If）分析
简介本文提出 AGAR，一种用于微服务应用的反事实性能分析工具。它不预测每个组件的精确数值，而是学习能覆盖所有观测行为、又足够紧致的简单可解释边界，并组合这些边界来回答端到端的服务等级目标（SLO）可行性问题。论文据此把自动扩缩容表述为：满足 SLO 的最小资源分配是多少。在三个微服务应用上，其导出的自动扩缩器相比先进的水平自动扩缩器最多减少 36.8% 的 CPU 分配，同时满足应用的 SLO。
说明噪声如何塑造博弈剩余：对抗无悔学习者的策略博弈
简介本文研究零和博弈中，优化者如何从使用扰动收益信息且学习率递减的无悔学习者（以跟随正则化领导者FTRL算法为例）那里获取超过极小极大基准的累积收益。作者给出三类结果：被动策略仅能获得常数级剩余；知晓更新规则的优化者在平均响应有利可图时可获得Ω(1/η_T)剩余；在平均响应不利可图时，主动交替策略仍可利用学习者的移动获得Ω(∑η_t)剩余。在典型学习率下，作者在均值为零的有限方差扰动下恢复了无噪声情形的Ω(√T)速率。
看点提出噪声下FTRL学习者的新剥削机制，证明在衰减学习率下仍可获得√T级策略盈余，理论结果有实质推进；证据为理论证明，适用面限于零和博弈。
说明多维度防策略操纵设施选址的最优性与不可能性
简介本文研究多维赋范空间中以最小化社会成本（各代理人到最近设施距离之和）为目标的设施选址问题。论文证明在欧氏平面上，单个设施的确定性防策略操纵机制的最优近似比与坐标中位数机制一致，并去除了匿名性假设。论文还指出在某些非欧几里得空间中坐标中位数并非最优，并针对两个及以上设施的情形给出了若干不可能性结果。
说明学习增强的协调机制：利用需求预测改善拥塞博弈中的均衡效率
简介本文研究在资源分配中，自利行为导致效率下降的问题。作者提出学习增强的协调机制，允许机制使用可能不准确的需求预测来修改资源成本，并通过置信参数β在预测准确时接近最优，同时保证最坏情况下仍有较好均衡。文中还给出了相关下界和不可能性结果。
看点将学习增强思想引入拥塞博弈的协调机制，提出兼顾准确预测与最坏均衡的机制，并给出不可能性结果，证明较完整。
说明JustGoal：仅凭一个目标，AI基线即超越专家编写的GPU内核
简介该论文提出JustGoal，一种只给通用智能体优化目标和约束、不提供内核专用知识库或预设流程的基线方法。在NVIDIA B200 GPU上，JustGoal在10个算子中的8个上超过开源库，几何平均加速比为1.14倍至2.34倍，并在9个可比算子中的5个上超过公开发布的最快专用智能体内核。作者认为专用机制应以明确优于同模型、同范围的纯目标基线为前提，并在基础模型更换时重新评估。
说明双站式感知通信一体化在向量信道下的基本极限
简介本文研究双站式感知通信一体化（ISAC）系统在向量信道下的基本性能极限。作者先针对并联信道类别，给出可达性与逆定理，得到容量-失真函数的单字母刻画。对于带加性高斯状态的向量高斯信道，作者证明了高斯叠加编码的最优性，并由此得到容量-失真-功率函数的精确刻画。
看点在向量信道上给出bistatic ISAC容量-失真函数的单字母精确刻画，并以Fisher信息矩阵不等式证明高斯叠加编码最优，理论突破明显。
说明消息传递解码器的热力学刻画：框架与初步研究
简介本文用失配代价框架研究消息传递解码器的热力学效率，该框架可计算不可恢复能量损失的下界。以二进制删除信道上传输的[7,4]汉明码为例，分析信道诱导的初始化统计和解码过程中算法状态分布的逐步演化如何决定总失配代价。结果表明，热力学代价由解码动态、输入统计和硬件特性共同决定，为节能型解码器设计提供了思路。
说明INC-MoE：在网络内集合通信与专家计算重叠的专家并行混合专家推理方法
简介该论文提出INC-MoE，一种专家并行的混合专家（MoE）层，把token分发与结果合并两步通信卸载到网络交换机上执行，并让这两类集合通信与专家计算相互重叠。实验在模拟的四节点扩展部署中进行，以OLMoE预填充为例，相对vLLM默认集合通信路径，首token时间最多降低33%，吞吐量最多提升50%，输出结果与之一致。
说明学习如何选择均衡，以及何时导致共谋
简介本文研究在有限状态与动作的无限期折扣马尔可夫博弈中，学习算法的设计如何影响均衡选择。作者证明，随机稳定状态对应近似的平稳纳什均衡，并使所选均衡最大化各参与者中最小的变换后折扣价值。在重复古诺博弈中，所有随机稳定状态都对应近似的公共完美均衡，其各企业的最小折扣利润高于古诺-纳什基准，因此共谋在这些条件下不可避免。
看点通过随机稳定性刻画均衡选择，证明重复古诺博弈中学习动态会必然导致近似共谋，结论新颖且有理论支撑，影响算法共谋研究。
说明对抗无遗憾学习者的策略计算复杂性：易时用纯策略，即使混合也难
简介本文研究在有限时域重复博弈中，针对已知在线学习者的策略优化计算复杂性。结果表明，在一般和博弈中，除非P=NP，多项式时间优化器即使可以使用混合策略，也无法在一个绝对常数c内达到最优纯动作序列的收益。相反，在零和博弈中，确定性的纯动作即可高效获得此前依赖混合策略才能取得的收益保证。
看点将已知的计算硬性结果推广到更广的均值型学习者，并给出零和博弈中纯策略可恢复剩余保证的对比结论，理论贡献突出。
说明显式里德-所罗门子空间设计：最优列表与线解码
简介该论文给出一种显式构造的里德-所罗门码，其码长多项式规模的扩域上，可在码率为R、与列表解码容量差ε的条件下，纠正比例为1-R-ε的错误，列表大小为最优的O((1-R)/ε)。作者还给出了更简单的强显式评估点构造，列表大小为(1/ε)^O(1/ε)，并提供确定性的列表解码算法。
看点给出显式Reed-Solomon码的近最优列表解码与子空间设计构造，把列表大小降至常数，并证明线解码与近似性质，证明完整严格。
说明探究Hylland-Zeckhauser模型的可计算性边界
简介本文研究Hylland-Zeckhauser（HZ）单边匹配机制中均衡的计算难度。已知两值效用可在强多项式时间内求解，本文证明在效用取值集合为{0,a,1}时，计算近似均衡为PPAD难题，从而确定可解与不可解的分界在两值与三值之间。对分段凹效用，两种共同边际斜率可在多项式时间内精确求解，三种则导致PPAD难题。
看点解决了开放问题：证明三个效用值即可导致PPAD难，并刻画了可解与难解的边界，理论证明完整。
说明动态超表面天线中用于能效最大化的世界模型
简介本文针对动态超表面天线（DMA）在时变信道下的数字波束成形与DMA单元权重联合优化问题，以时间平均能效为目标，并考虑发射功率、洛伦兹相位和最低速率约束。作者提出一种世界模型框架，从与环境的交互中学习潜在系统动态，并通过想象轨迹联合优化两类参数，同时引入保持可行性的动作映射和安全代价信号以满足约束。仿真结果显示，该方法相比深度Q网络基线使时间平均能效提升约20%，且样本效率更高、约束满足更可靠。
说明让遥测管道可测量：面向端到端延迟、溯源与能耗基准测试的边缘物联网试验床与数据集
简介本文提出一套以测量为先的边缘物联网试验床及数据集，将时效性、数据溯源和能耗纳入遥测指标。系统采用基于角色的事件驱动架构，使用 Avro 格式的遥测消息封装，并为 MQTT 代理（Mosquitto）增加记录进出时间戳的插件。数据集同时提供可重放的原始事件流和可查询的 Parquet 表格。论文展示了一次部署的延迟、测量上下文与能耗汇总，但并未提出新的归因方法或受控性能基准。
说明面向突发负载的无服务器自动扩缩策略对比评估：统一排队模型框架
简介该论文针对无服务器计算平台在突发负载下的自动扩缩策略，比较了按请求扩缩、并发级扩缩和基于指标扩缩三种策略。作者结合解析排队网络模型与用Java建模工具实现的排队Petri网，在两阶段超指数到达下，从吞吐量、平均响应时间、系统人口和系统功率四个指标进行评估。结果显示，按请求扩缩在中等负载下延迟最低但接近容量上限时脆弱，并发级扩缩对配置非常敏感，基于指标扩缩在整个负载范围内QoS最稳定。
说明国际环境协议的形成与收益分配：研究如何让各国达成减排协议并公平分配收益与成本。
简介该论文关注应对气候变化需要各国付出减排代价，但各国都有搭便车的动机。作者指出博弈论适合设计国际环境协议，既有以非合作方式研究环境联盟形成的文献，也有以合作博弈分摊气候变化成本的思路。两种方法各有优缺点。
说明可移动天线抗干扰：局部最优保证设计与统一天线位置优化框架
简介该论文研究利用可移动天线（MA）提升无线通信抗干扰能力。通过联合优化天线位置向量与接收波束成形器，以最大化输出信干噪比（SINR）。针对单干扰源、单视距路径的典型场景，提出阻尼投影梯度下降（DPGD）算法，其复杂度随接收天线数线性增长，并证明该算法几乎必然收敛到局部最小值；针对多路径或多干扰源的一般场景，提出低复杂度的软激活投影梯度（SAPG）算法，同样线性增长，并可适用于MVDR与ZF接收。数值结果表明两种算法在抗干扰性能与计算效率上均有明显提升。
说明数值误差如何随硬件规模变化：用统一资源预算比较算法与硬件的一份短技术笔记
简介这篇短技术笔记讨论如何根据计算资源给数值误差设定上界。作者结合已知复杂度估计的可并行算法与并行化定律，并认为该思路可推广到示例之外。通过为每种配置施加相同的资源或能量预算，再比较所得的数值误差评估，可用于公平比较算法、硬件系统和软件实现。
说明MNL选择模型下的组合优化与匹配统一框架
简介本文提出一个统一框架，用于多项逻辑回归（MNL）选择模型下的产品组合优化与匹配问题。核心是单个顾客的组合问题：企业在产品可用性被揭示之前先确定候选产品。文中给出的简单阈值策略相对于对比基准达到紧致的1/2保证，并可处理基数约束。该框架在多个应用中得到1/2或1/4的近似保证。
看点提出统一框架并给出紧的1/2保证，改进多个应用的近似因子，证明完整但应用多为理论层面。
说明通过低秩奇异值扰动得到的辛交错逆定理
简介该论文证明辛交错定理的逆命题。给定全局辛谱和满足2k步交错不等式的局部辛谱，可以构造实对称正定矩阵，使其具有指定的全局谱，且某个主子矩阵具有指定的局部谱。主要工具是把s主压缩化归为秩k的奇异值扰动。在高斯量子边缘问题中，这表明辛交错不等式是全局与局部模式边缘问题的完整谱兼容条件。
看点证明了辛谱交错定理的逆命题，给出完整的充要刻画，并以低秩奇异值扰动为核心工具，属于突出的理论突破。
说明由权重层与图割空间构造的二进制码的极小性
简介本文研究二进制线性码的极小性，这类码在秘密共享方案中很重要。作者分析了三类已知构造：单一完全汉明权重层构造的码、任意多个此类权重层并集构造的码，以及图割空间码。对单层码给出了完整的极小性判定：当 t 为偶数时该码是极小的。对并集构造，给出了极小性的充要判定，并分析了奇数 k 的情形。文中还将图割码的极小性转化为图论条件。
说明基于平方函数的 p 元自正交码的进一步研究
简介本文研究奇特征有限域上的一类迹码，其定义由两个二次迹条件给出。通过分析相关二次型并计算对应的字符和，论文得到了这些码的参数与完整重量分布。作者还利用定义集的乘法轨道结构构造删余码，并确定其参数、重量分布与对偶距离，同时建立自正交判据，讨论了码的可整除性与射影性。
说明谁为思考买单？模型云合同中隐藏推理词元的计费问题
简介本文研究按词元计费的语言模型服务中，对用户不可见的中间推理与候选答案收费的问题。作者构建了用户、模型厂商与算力云三方服务模型，分析计费方式如何影响供应方的计算预算选择和社会福利。基于 LiveCodeBench 的实验比较了五种模型部署的答案质量、延迟与资源消耗；结论是按计量收费在额外推理产生净社会价值时福利更高，而在其成本超过收益时固定服务定价更优。
说明BROCADE：面向多机构模型的基于中介的合同设计
简介本文研究一个合同模型中的社会福利最大化问题，其中有 m 个委托人私下评估公共项目成功的价值，n 个代理人付出的努力不可观测。论文提出三项工具：分离委托人付款与代理人收款的中介、刻画优势策略激励相容（DSIC）的 Myerson 引理扩展，以及归约到预算受限单委托人合同设计的黑盒方法。论文给出了确定性与随机化合同在不同基准下的近似比结果，其中一种随机化合同的近似比为与 n 无关的 O(log m)。
说明图编码中避免完全二部差集的紧界
简介本文研究在 [n] 上的所有图中，最多能选取多大比例的图，使得其中任意两个不同图的对称差都不是 K_{s,t}（完全二部图）。作者对每一对正整数 s、t 确定了这一最大密度。若两部分大小均为奇数，密度已知恰为 1/2；否则以 2h 表示最大的偶数部分大小，证明最大密度为 Θ(n^{-h})。上界利用 Frankl–Füredi 禁止交集定理，下界则用 BCH 码构造二进制线性码。
看点确定了所有固定s,t下K_{s,t}差集禁止族密度的精确阶Θ(n^{-h})，改进了Alon的O(1/n)上界，并用BCH码构造下界，证明严格完整。
说明重新审视符号序列的熵及相关量及其估计方法
简介本文回顾了用于分析序列数据的熵、熵密度、有效测度复杂度和信息距离等量，并在信息论与遍历论框架下给出其数学基础。文中以Ziv定理为核心，说明归一化的不同词数与熵密度渐近等价，从而为基于Lempel-Ziv分解的估计提供理论依据，并提出有限序列的估计方法及一个开源并行计算库。文章通过fMRI脑功能连接、耦合非线性振子以及心电图房颤分类三个案例，展示了这些熵类度量的实际应用。
说明由扭曲Reed-Solomon码构造的新型加性非RS MDS码与ACD码
简介本文研究有限域上的单扭曲加性广义扭曲Reed-Solomon（GTRS）码。作者给出了这些码在任意hook和twist参数下成为MDS码的充要条件，并利用Schur平方证明这类加性MDS码与加性Reed-Solomon码不单项式等价。文中还识别出一类对偶仍为加性GTRS码的码，并表明对于特征避开某有限集、且q足够大的素数幂，这类GTRS码可以得到ACD码。
说明面向无服务器函数供给与负载均衡的优先级感知调度器
简介本文提出 SPES-Ext，一种基于规则、感知优先级的调度器，面向内存受限的分布式工作节点。它通过按调用模式对函数分类，结合预测式函数供给、驱逐优化和动态负载均衡三个组件，以降低冷启动问题。文中报告的实验结果显示，相较现有方案，其第 75 百分位冷启动次数减少 80%，内存浪费下降 83.92%，工作节点负载方差提升 52.49%。
说明跟随正则化领导者算法在约束优化中不收敛
简介本文研究在线学习中的基础算法跟随正则化领导者（FTRL）在约束非凸优化中的收敛性。作者构造了一个无限光滑的约束优化问题，证明连续时间FTRL的KKT间隙可能无限期保持在零以上，即无法收敛到一阶驻点。作者同时证明，当目标函数解析时，使用欧氏正则化的FTRL是收敛的。
看点构造无限光滑约束优化问题，证明连续时间FTRL的KKT间隙可永久保持较大，推翻收敛直觉，理论贡献显著。
说明线性码子码中给定 hull 维数的计数：枚举、包含关系与渐近分布
简介本文研究在给定母码内部，具有指定维数、hull 维数与类型的子码数量。作者将母码分解为 LCD 补码与其 hull，利用投影把问题化归到 LCD 补码中，得到可按完全类型细化的显式计数公式，并讨论对偶包含问题及子码维数趋于无穷时的渐近分布。
说明FrontGI：面向芯粒多核系统的架构感知并行图神经网络推理
简介图神经网络（GNN）在大规模图数据上的推理，常规库在上百核的多核系统上扩展性较差。本文提出FrontGI，依据图结构特性与体系结构设计并行策略，以更好地利用多级缓存。在128核AMD EPYC系统上，与DGL相比，GCN、GraphSAGE、GIN、SGC模型分别最高获得3.35倍、3.20倍、2.89倍和3.10倍加速，相对PyG提升更大。
