Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院）

A Randomized Linearly Convergent Frank-Wolfe-type Method for Smooth Convex Minimization over the Spectrahedron

一种随机线性收敛的Frank-Wolfe型方法用于平滑凸函数在谱hedron上的最小化

Dan Garber

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种随机线性收敛的Frank-Wolfe型方法，用于在谱hedron上高效最小化平滑凸函数。

Comments Accepted to Mathematical Programming SERIES A

QKV Projections Require a Fraction of Their Memory

QKV投影需要部分内存

Malik Khalaf, Yara Shamshoum, Nitzan Hodos, Yuval Sieradzki, Assaf Schuster

机构 * Department of Computer Science Technion, Israel Institute of Technology（计算机科学系技术离子理工学院） 纠错

AI总结 本文提出PAMM技术，通过压缩QKV投影的激活值，显著降低内存消耗，同时保持模型性能，适用于高效的大语言模型训练。

Comments Accepted to ICLR 2026

Decoding Open-Ended Information Seeking Goals from Eye Movements in Reading

从阅读中的眼动解码开放性信息寻求目标

Cfir Avraham Hadar, Omer Shubi, Yoav Meiri, Amit Heshes, Yevgeni Berzak

机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion - Israel Institute of Technology（数据与决策科学学院，技术离子-以色列理工学院） 纠错

AI总结 本研究首次通过阅读中的眼动数据自动解码开放性信息寻求目标，开发了多模态LLM模型并展示了在目标选择和文本重构上的显著成果。

Comments Accepted to ICLR 2026

FSW-GNN: A Bi-Lipschitz WL-Equivalent Graph Neural Network

FSW-GNN: 一种双向Lipschitz的WL等价图神经网络

Yonatan Sverdlov, Yair Davidson, Nadav Dym, Tal Amir

机构 * Faculty of Mathematics, Technion–Israel Institute of Technology, Haifa, Israel.（数学系，技术ion-以色列理工学院，海法，以色列） 纠错

AI总结 FSW-GNN是一种首次实现完全双向Lipschitz的MPNN，通过避免过平滑和过挤压提升长距离图学习任务的准确性。

Comments Accepted at the Fourth Learning on Graphs Conference (LoG 2025)

GLEE: A Unified Framework and Benchmark for Language-based Economic Environments

GLEE：语言经济环境的统一框架和基准

Eilam Shapira, Omer Madmon, Itamar Reinman, Samuel Joseph Amouyal, Roi Reichart, Moshe Tennenholtz

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

AI总结 GLEE提出统一框架和基准，用于研究语言驱动的经济环境中的代理行为，评估效率与公平性，并揭示经济参数对结果的复杂影响。

A Graph Meta-Network for Learning on Kolmogorov-Arnold Networks

一种用于Kolmogorov-Arnold网络学习的图元网络

Guy Bar-Shalom, Ami Tavory, Itay Evron, Maya Bechler-Speicher, Ido Guy, Haggai Maron

机构 * Technion（技术学院） ； Meta ； Ben-Gurion University of the Negev（贝内尔-加利利大学） 纠错

AI总结 本文提出WS-KAN，一种用于Kolmogorov-Arnold网络学习的图元网络，通过利用其排列对称性提升模型表达能力，并在多种任务中超越基线模型。

MAPSS: Manifold-based Assessment of Perceptual Source Separation

基于流形的感知源分离评估

Amir Ivry, Samuele Cornell, Shinji Watanabe

机构 * Electrical and Computer Engineering, Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院电子与计算机工程系） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出基于流形学习的感知分离和匹配度量方法，用于更准确评估音频源分离系统的感知性能。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026