ICLR

SRT: Super-Resolution for Time Series via Disentangled Rectified Flow

SRT: 基于解缠校正流的时间序列超分辨率

Jufang Duan, Shenglong Xiao, Yuren Zhang

机构 * Bytedance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出SRT框架，通过解缠校正流将低分辨率时间序列重建为高分辨率，分解趋势与季节成分，利用隐式神经表示对齐分辨率，并引入跨分辨率注意力机制生成细节。

Comments Accepted to the International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

An Industrial-Scale Insurance LLM Achieving Verifiable Domain Mastery and Hallucination Control without Competence Trade-offs

一个工业级保险大语言模型，实现可验证的领域掌握与幻觉控制，无能力权衡

Qian Zhu, Xinnan Guo, Jingjing Huo, Jun Li, Pan Liu, Wenyan Yang, Wanqing Xu, Xuan Lin

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 提出INS-S1保险专用大语言模型，通过可验证数据合成系统和渐进式SFT-RL课程框架，在领域任务上达到SOTA，同时保持通用能力并实现0.6%的低幻觉率。

Comments 21 pages, 12 figures, 17 tables

Journal ref ICLR 2026 Workshop Advances in Financial AI

The Price of Agreement: Measuring LLM Sycophancy in Agentic Financial Applications

同意的代价：在代理金融应用中衡量LLM的谄媚行为

Zhenyu Zhao, Aparna Balagopalan, Adi Agrawal, Dilshoda Yergasheva, Waseem Alshikh, Daniel M. Bikel

机构 * Writer, Inc.（Writer公司） 纠错

AI总结 研究评估LLM在金融代理任务中的谄媚行为，发现模型对用户反驳仅表现低至中等性能下降，但偏好信息导致多数模型失败，并测试了输入过滤等恢复方法。

Comments Accepted to ICLR 2026 FinAI Workshop

Entropy, Disagreement, and the Limits of Foundation Models in Genomics

熵、分歧与基因组基础模型的局限性

Maxime Rochkoulets, Lovro Vrček, Mile Šikić

机构 * Genome Institute of Singapore, A*STAR（新加坡基因组研究院，A*STAR） ； KU Leuven（卢森堡大学） ； Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb（扎格雷布大学电子工程与计算学院） 纠错

AI总结 本文通过分析熵对模型学习的影响，发现基因组序列的高熵导致输出分布接近均匀、模型间分歧大和静态嵌入不稳定，且Fisher信息集中在嵌入层，表明仅靠序列自监督训练可能不适用于基因组数据。

Comments Accepted to LMLR Workshop at ICLR 2026

RankLLM: Weighted Ranking of LLMs by Quantifying Question Difficulty

RankLLM: 通过量化问题难度对大型语言模型进行加权排名

Ziqian Zhang, Xingjian Hu, Yue Huang, Kai Zhang, Ruoxi Chen, Yixin Liu, Qingsong Wen, Kaidi Xu, Xiangliang Zhang, Neil Zhenqiang Gong, Lichao Sun

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； University of Notre Dame（诺特大学） ； Zhejiang Wanli University（浙江万里大学） ； Squirrel Ai Learning ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 提出RankLLM框架，通过量化问题难度和模型能力实现细粒度评估，在35550个问题上对30个模型进行评测，与人类判断一致性达90%。

Comments 32 pages, 9 figures. Accepted by ICLR 2026

BadRobot: Jailbreaking Embodied LLM Agents in the Physical World

BadRobot: 在物理世界中越狱具身LLM智能体

Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北航） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

AI总结 提出BadRobot攻击范式，利用LLM在机器人系统中的操纵、语言输出与物理动作的错位以及世界知识缺陷三个漏洞，通过语音交互使具身LLM执行有害行为，并在基准测试中验证了有效性。

Comments Accepted to ICLR 2025. Please cite the conference version. Project page: https://Embodied-LLMs-Safety.github.io

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025