ICLR

Unmasking LAION-5B: Age, Gender, Race, and Emotion Biases in Large-Scale Image Datasets

揭开LAION-5B的面纱：大规模图像数据集中的年龄、性别、种族和情感偏见

Iris Dominguez-Catena, Daniel Paternain, Mikel Galar

机构 * Institute of Smart Cities (ISC), Department of Statistics, Computer Science and Mathematics（智能城市研究所（ISC），统计、计算机科学与数学系） 纠错

AI总结 本研究利用FairFace、DeepFace和Emo-AffectNet模型分析LAION-5B数据集中的年龄、性别、种族和情感偏见，发现年轻白人男性过度代表，少数族裔和中老年女性不足，以及情感与人口属性的刻板关联。

Comments Published as a paper at 3rd DATA-FM workshop @ ICLR 2026, Brazil

DUET: Decentralized Bilevel Optimization without Lower-Level Strong Convexity

DUET: 无需下层强凸性的去中心化双层优化

Zhen Qin, Zhuqing Liu, Songtao Lu, Yingbin Liang, Jia Liu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of North Texas（北卡罗来纳州立大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 针对去中心化双层优化中下层强凸性限制，提出单循环算法DUET，通过引入递减二次正则化消除该假设，并利用梯度跟踪处理数据异质性，实现近似KKT稳定点收敛。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2025

Journal ref Published as a conference paper at ICLR 2025

Real-Time Procedural Learning From Experience for AI Agents

实时经验学习的AI代理

Dasheng Bi, Yubin Hu, Mohammed N. Nasir

机构 * Altrina（阿尔特里纳） 纠错

AI总结 PRAXIS通过实时存储和检索行动后果，提升AI代理在动态环境中的任务完成效率与可靠性。

Journal ref ICLR 2026 MemAgents Workshop; WWW '26 Agentic Web Workshop

House of Dextra: Cross-embodied Co-design for Dexterous Hands

Dextra之家：为灵巧手的跨具身体验共设计

Kehlani Fay, Darin Anthony Djapri, Anya Zorin, James Clinton, Ali El Lahib, Hao Su, Michael T. Tolley, Sha Yi, Xiaolong Wang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

AI总结 本文提出一种共设计框架，通过学习任务特定的手形态和互补的灵巧控制策略，实现机器人手的高效设计与控制，可在24小时内完成设计、训练、制造和部署。

Comments Code and videos: https://an-axolotl.github.io/HouseofDextra/

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

Understanding and Improving Shampoo and SOAP via Kullback-Leibler Minimization

通过Kullback-Leibler最小化理解并改进洗发水与SOAP

Wu Lin, Scott C. Lowe, Felix Dangel, Runa Eschenhagen, Zikun Xu, Roger B. Grosse

机构 * Vector Institute（向量研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Microsoft（微软） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文通过将估计过程转化为KL散度最小化下的协方差估计，改进了Shampoo和SOAP，提出KL-Shampoo和KL-SOAP方法，在神经网络预训练中表现更优，且无需依赖Adam。

Comments an extended version of the ICLR 2026 paper (added a paragraph in Sec 3.2 about short-sided KL-Shampoo as scaled Muon when momentum is disabled)

OFMU: Optimization-Driven Framework for Machine Unlearning

OFMU：面向机器遗忘的优化驱动框架

Sadia Asif, Mohammad Mohammadi Amiri

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

AI总结 提出OFMU，一种基于惩罚的双层优化框架，通过层次结构优先遗忘并保持保留性能，在视觉和语言基准上优于现有方法。

Comments Under review at ICLR 2026

Johnson-Lindenstrauss Lemma Guided Network for Efficient 3D Medical Segmentation

Johnson-Lindenstrauss引理引导的高效3D医学分割网络

Jinpeng Lu, Linghan Cai, Yinda Chen, Guo Tang, Songhan Jiang, Haoyuan Shi, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Dresden University of Technology（德累斯顿理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出VeloxSeg，通过双流CNN-Transformer架构（PWA和JLC）结合格拉姆矩阵空间解耦知识迁移，在低计算预算下实现多模态3D医学图像高效分割，Dice提升26%，GPU吞吐量提升11倍。

Comments 30 pages, 12 figures. Accepted at ICLR 2026

CATCH: Channel-Aware multivariate Time Series Anomaly Detection via Frequency Patching

CATCH: 基于频率分块的信道感知多变量时间序列异常检测

Xingjian Wu, Xiangfei Qiu, Zhengyu Li, Yihang Wang, Jilin Hu, Chenjuan Guo, Hui Xiong, Bin Yang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出CATCH框架，通过频率分块增强细粒度频率特征捕获，并设计通道融合模块（CFM）利用分块掩码和掩码注意力机制，结合双层多目标优化学习信道相关性，在10个真实和12个合成数据集上达到最先进性能。

Comments Accepted by ICLR 2025

Sensor-Invariant Tactile Representation

不变的触觉表示

Harsh Gupta, Yuchen Mo, Shengmiao Jin, Wenzhen Yuan

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出一种新的方法，用于提取传感器不变的触觉表示，以实现跨光学触觉传感器的零样本迁移。通过基于变压器的架构训练多样化的模拟传感器数据集，实现对新传感器的最小校准泛化。实验结果展示了该方法在多种触觉传感应用中的有效性。

Comments Accepted to ICLR'25. Project webpage: https://hgupt3.github.io/sitr/

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025

From Markov to Laplace: How Mamba In-Context Learns Markov Chains

从马尔可夫到拉普拉斯：Mamba如何通过上下文学习马尔可夫链

Marco Bondaschi, Nived Rajaraman, Xiuying Wei, Kannan Ramchandran, Razvan Pascanu, Caglar Gulcehre, Michael Gastpar, Ashok Vardhan Makkuva

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Télécom Paris（巴黎电信学院） 纠错

AI总结 本文研究Mamba在马尔可夫链上的上下文学习能力，发现单层Mamba能高效学习最优的拉普拉斯平滑估计器，并理论上揭示了卷积在其中的关键作用。

Comments Oral presentation at ICLR 2026