Google（谷歌）

Toward Simultaneously Optimal Regret in U-Calibration

面向同时最优遗憾的U-校准

Rafael Frongillo, Haipeng Luo, Nishant A. Mehta, Jon Schneider

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德穆尔分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 提出一种基于自和谐噪声的FTPL变体，实现对所有有界适当损失的最优$\tilde O(\sqrt{T})$遗憾和对光滑损失的对数遗憾。

Comments 30 pages; to appear at COLT 2026

NeuMesh++: Towards Versatile and Efficient Volumetric Editing with Disentangled Neural Mesh-based Implicit Field

NeuMesh++：基于解耦神经网格隐式场的多功能高效体积编辑

Chong Bao, Yuan Li, Bangbang Yang, Yujun Shen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Yinda Zhang, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院CAD&CG国家重点实验室） ； Ant Research（蚂蚁研究院） ； Google（谷歌） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出一种基于网格顶点的解耦神经辐射场表示，实现几何、纹理和语义引导的高效体积编辑，包括网格引导几何编辑、纹理交换填充绘制及语义编辑。

Comments TPAMI 2025; Project Page: https://zju3dv.github.io/neumeshplusplus/

Physics-IQ Verified

物理智力验证

Tim Rädsch, Yuki M Asano, Hilde Kuehne, Stefan Bauer, Priyank Jaini, Robert Geirhos, Carsten T. Lüth

机构 * Anates Labs（Anates实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） ； Tuebingen AI Center, University of Tuebingen（图宾根大学人工智能中心） ； Helmholtz AI, Munich（慕尼黑海德堡人工智能研究所） ； Google DeepMind research（谷歌DeepMind研究） 纠错

AI总结 本文提出Physics-IQ Verified基准，通过改进提示和地面真实质量及引入样本级评分系统，提升视频生成模型对物理现实的理解评估，验证结果表明基准提升了57.6%的样本和34.8%的提示。

Private Learning with Public Feature Conditioning

基于公共特征条件化的私有学习

Shuli Jiang, Walid Krichene, Nicolas Mayoraz

机构 * Microsoft（微软） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 针对标签差分隐私回归问题，提出Cond-DP方法，利用公共特征矩阵的结构信息构造条件化矩阵以加速优化，在凸、强凸和非凸设置下提供收敛保证，并在线性回归中实现比DPSGD更快的收敛速度。

Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 26 pages, 9 figures