EnsembleSHAP: Faithful and Certifiably Robust Attribution for Random Subspace Method
EnsembleSHAP：为随机子空间方法提供可信且可验证的属性分配
AI总结 本文提出EnsembleSHAP，为随机子空间方法提供高效且安全的特征属性分配，具备本地准确性并能抵御隐私保护攻击，首次证明了对解释保护攻击的鲁棒性。
Comments Published at ICLR 2026
期刊&会议
ICLR
International Conference on Learning Representations · 会议 · Machine Learning
Tracking Equivalent Mechanistic Interpretations Across Neural Networks
在神经网络中跨机制解释的等价性追踪
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所）
AI总结 本文提出通过机制等价性确定不同模型是否共享共同解释，发展算法并分析Transformer模型，为MI评估和自动解释发现提供基础。
Comments 32 pages, 5 figures, ICLR 2026
Real-Time Explanations for Tabular Foundation Models
表格基础模型的实时解释
机构 * Kunumi Institute（Kunumi研究所） ； Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）
AI总结 本文提出ShapPFN，通过将Shapley值回归整合到架构中，实现预测与解释的单次前向传递，提升解释效率和质量。
Comments Accepted at the 2nd DATA4Science Workshop at ICLR 2026, Rio de Janeiro, Brazil. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=StSMBSZqxx
Task Scarcity and Label Leakage in Relational Transfer Learning
关系迁移学习中的任务稀缺性与标签泄漏
机构 * Kunumi Institute（Kunumi研究所） ； Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）
AI总结 本文研究了关系迁移学习中任务稀缺性和标签泄漏问题，提出通过梯度投影方法抑制标签泄漏，提升模型在同构数据集上的迁移性能。
Comments Accepted at the 3rd DATA-FM Workshop at ICLR 2026, Rio de Janeiro, Brazil. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=nI2nsMMHXp
Training-Free Dynamic Upcycling of Expert Language Models
无需训练的动态专家语言模型再利用
机构 * Gensyn
AI总结 本文提出DUME方法，通过动态添加不同领域训练的密集专家，构建统一的MoE模型，无需额外训练即可保持原有能力，在语言建模和推理任务中表现优异。
Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Scaling Post-training for LLMs
A Comprehensive Information-Decomposition Analysis of Large Vision-Language Models
大型视觉-语言模型的全面信息分解分析
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本文通过信息分解方法分析大型视觉-语言模型的信息谱，揭示任务模式和模型策略，为模型设计提供新视角。
Comments Accepted at ICLR 2026. Project page: https://riishin.github.io/pid-lvlm-iclr26/
ProxyAttn: Guided Sparse Attention via Representative Heads
ProxyAttn: 通过代表性头实现引导稀疏注意力
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Baidu Inc.（百度公司）
AI总结 本文提出ProxyAttn，一种无需训练的稀疏注意力算法，通过压缩注意力头维度实现更精确的块估计，结合代表性头得分和多头动态预算，提升长文本任务的效率和性能。
Comments ICLR 2026 camera ready
CreatiDesign: A Unified Multi-Conditional Diffusion Transformer for Creative Graphic Design
CreatiDesign: 一种统一的多条件扩散变换器用于创意图形设计
机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海市多模态具身人工智能重点实验室） ； Bytedance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院）
AI总结 本文提出CreatiDesign，一种统一的多条件扩散变换器，解决多条件控制问题，通过多模态注意力掩码机制和自动化数据集构建，提升图形设计生成的准确性和和谐度。
Comments Accepted by ICLR 2026
Neural Graduated Assignment for Maximum Common Edge Subgraphs
神经渐进分配用于最大公共边子图
机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院）
AI总结 本文提出神经渐进分配方法，解决最大公共边子图问题的可扩展性挑战，提升计算效率和性能。
Comments Published at ICLR 2026
Long-Document QA with Chain-of-Structured-Thought and Fine-Tuned SLMs
长文档问答与结构化思维链及微调大语言模型
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； EvenUp, USA（美国EvenUp公司）
AI总结 本文提出LiteCoST框架，通过结构化思维链和微调小语言模型，实现高精度低延迟的长文档问答，采用双支柱方法提升准确性和效率。
Comments 26 pages, 17 figures, 10 tables. Accepted at ICLR 2026
Human-Like Lifelong Memory: A Neuroscience-Grounded Architecture for Infinite Interaction
类人终身记忆：一种基于神经科学的架构，用于无限交互
机构 * Universidad de Guanajuato（瓜纳华托大学）
AI总结 本文提出一种基于神经科学的类人终身记忆架构，通过结合互补学习系统理论、认知行为疗法的信念层级、双进程认知和模糊轨迹理论，解决大语言模型在长期交互和情境敏感检索中的记忆不足问题。
Comments 14 pages, 1 figure. Accepted at the MemAgents Workshop, ICLR 2026
When Test-Time Guidance Is Enough: Fast Image and Video Editing with Diffusion Guidance
测试时指导足矣：基于扩散指导的快速图像和视频编辑
机构 * CMAP, Ecole Polytechnique（巴黎综合理工学院CMAP实验室） ； Institute of Foundation Models（基础模型研究所） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； EPITA（法国高等信息技术学院） ； Sorbonne University（索邦大学） ； Lagrange Mathematics and Computing Research Center（拉格朗日数学与计算研究中心） ； EPITA Research Lab（EPITA研究实验室） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
AI总结 本文提出通过测试时指导实现高效的图像和视频编辑，理论分析并扩展了现有方法，证明测试时指导能与训练时方法媲美甚至超越。
Journal ref ICLR 2026, ReALM-GEN workshop
The Mouth is Not the Brain: Bridging Energy-Based World Models and Language Generation
嘴巴不是大脑：连接基于能量的世界模型与语言生成
AI总结 本文提出'嘴巴不是大脑'原则，通过基于能量的世界模型与语言模型分离，展示在消费者评论领域中，世界模型能提升生成质量与可控性，为语言能力与世界理解分离提供实证支持。
Comments ICLR 2026 The 2nd Workshop on World Models: Understanding, Modelling, and Scaling
MCbiF: Measuring Topological Autocorrelation in Multiscale Clusterings via 2-Parameter Persistent Homology
MCbiF：通过2参数持续同调测量多尺度聚类的拓扑自相关
机构 * Department of Mathematics, Imperial College London, UK（英国伦敦帝国理工学院数学系） ； Department of Mathematical Modeling and Machine Learning, University of Zurich, Switzerland（瑞士苏黎世大学数学建模与机器学习系）
AI总结 本文提出MCbiF方法，利用2参数持续同调分析多尺度聚类序列的拓扑自相关，展示了其在非层次聚类任务中的有效性。
Comments Published as a conference paper at 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026): https://openreview.net/forum?id=E7D6uybODJ
ARROW: An Adaptive Rollout and Routing Method for Global Weather Forecasting
ARROW：一种用于全球天气预报的自适应 rollout 和路由方法
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 本文提出ARROW方法，通过多区间预测模型和强化学习调度器，解决全球天气预报中空间多尺度依赖和rollout策略平衡问题，实现最先进的预测性能。
Comments 25 pages, 16 figures, ICLR 2026 Camera Ready
The Effect of Attention Head Count on Transformer Approximation
注意力头数对变换器近似效果的影响
AI总结 本文研究了变换器中注意力头数对近似性质的影响，推导了参数复杂度的上下界，并通过实验验证了理论结果。
Comments Accepted by ICLR 2026
QuestA: Expanding Reasoning Capacity in LLMs via Question Augmentation
QuestA: 通过问题增强扩展大语言模型的推理能力
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Amazon（亚马逊） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 QuestA通过问题增强策略在训练中引入部分解以降低问题难度，提升大语言模型在数学推理任务中的推理能力，取得新的SOTA结果。
Comments 25 pages, 18 figures, ICLR 2026
