ICLR

Beyond Skeletons: Learning Animation Directly from Driving Videos with Same2X Training Strategy

超越骨架：使用Same2X训练策略直接从驱动视频学习动画

Yuan Zeng, Yujia Shi, Yuhao Yang, Dongxia Liu, Zongqing Lu, Wenming Yang, Qingmin Liao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出DirectAnimator框架，通过驱动线索三元组和Same2X训练策略，绕过姿态提取直接从原始视频学习动画，实现鲁棒且高质量的人体图像动画生成。

Comments Accepted to ICLR 2026

Mechanistic Evidence for Faithfulness Decay in Chain-of-Thought Reasoning

链式思维推理中忠实度衰减的机制证据

Donald Ye, Max Loffgren, Om Kotadia, Linus Wong, Jonas Rohweder

机构 * Fordham University（福特汉姆大学） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） ； Rice University（稻子大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

AI总结 提出归一化对数几率差衰减（NLDD）指标，通过破坏推理步骤并测量模型置信度下降，发现链式思维中超过70-85%长度的令牌对最终答案贡献微弱或负面，揭示了忠实度衰减现象。

Comments 16 pages, 16 figures. Accepted to ICLR LIT workshop. Code: https://github.com/donald-ye/NLDD

Generalization of Diffusion Models Arises with a Balanced Representation Space

扩散模型的泛化源于平衡表示空间

Zekai Zhang, Xiao Li, Xiang Li, Lianghe Shi, Meng Wu, Molei Tao, Qing Qu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 通过分析两层ReLU去噪自编码器，证明记忆化导致局部尖峰表示，而泛化产生平衡表示，并在真实扩散模型中验证，提出基于表示的检测和编辑方法。

Comments Accepted at ICLR 2026. 40 pages, 19 figures. The first two authors contributed equally

DOPPLER: Dual-Policy Learning for Device Assignment in Asynchronous Dataflow Graphs

DOPPLER: 异步数据流图中设备分配的双策略学习

Xinyu Yao, Daniel Bourgeois, Abhinav Jain, Yuxin Tang, Jiawen Yao, Zhimin Ding, Arlei Silva, Chris Jermaine

机构 * Rice University（里士大学） ； Rice Ken Kennedy Institute（里士肯尼迪研究所） 纠错

AI总结 提出Doppler框架，通过双策略网络（SEL选择操作、PLC放置设备）优化异步数据流图中的设备分配，减少执行时间并提高采样效率。

Comments 32 pages, 19 figures

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026