Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Wait, Wait, Wait... Why Do Reasoning Models Loop?

等等，等等，等等……为什么推理模型会循环？

Charilaos Pipis, Shivam Garg, Vasilis Kontonis, Vaishnavi Shrivastava, Akshay Krishnamurthy, Dimitris Papailiopoulos

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 研究揭示了推理模型循环的原因，指出学习中的错误是关键因素，并提出温度调节和训练干预可减少循环现象。

Comments Published as Spotlight at ICML 2026. Code: this https URL (https://github.com/microsoft/llm-looping)

Three-Stream Temporal-Shift Attention Network Based on Self-Knowledge Distillation for Micro-Expression Recognition

基于自知识蒸馏的三流时域移位注意力网络用于微表情识别

Guanghao Zhu, Lin Liu, Yuhao Hu, Haixin Sun, Fang Liu, Xiaohui Du, Ruqian Hao, Juanxiu Liu, Yong Liu, Jing Zhang

机构 * MOEMIL Laboratory, School of Optoelectronic Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 611731, China（电子科学与技术大学光电科学与工程学院） ； School of Optoelectronic Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学光电科学与工程学院） ； UESTC-MIT Joint Institute of Intelligent Microtechnique, Yibin, 644000, China（UESTC-MIT智能微技术联合研究所） 纠错

AI总结 该研究针对微表情强度低、公开数据集规模小的问题，提出基于自知识蒸馏的三流时域移位注意力网络，经5个公开微表情数据集验证，性能优于现有方法且达到新的最优。