ICLR

Selective Rotary Position Embedding

选择性旋转位置嵌入

Sajad Movahedi, Timur Carstensen, Arshia Afzal, Frank Hutter, Antonio Orvieto, Volkan Cevher

机构 * ELLIS Institute Tübingen（图宾根埃利斯研究所） ； LIONS, EPFL（日内瓦理工学院LIONS实验室） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Max-Planck-Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； Prior Labs（Prior实验室） 纠错

AI总结 本文提出选择性RoPE，一种输入依赖的旋转嵌入机制，适用于线性和softmax变压器，通过任意角度旋转提升语言建模和复杂序列任务性能。

Comments ICLR 2026

Riemann-Bench: A Benchmark for Moonshot Mathematics

Riemann-Bench: 面向登月级数学的基准测试

Suhaas Garre, Erik Knutsen, Sushant Mehta, Edwin Chen

机构 * Surge AI 纠错

AI总结 提出Riemann-Bench基准，由专家设计研究级数学问题，评估AI系统超越奥数水平的推理能力，结果显示前沿模型得分低于10%。

Comments Accepted to Logical Reasoning of Large Language Models, ICLR 2026

ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs

ParallelBench: 理解扩散大语言模型中并行解码的权衡

Wonjun Kang, Kevin Galim, Seunghyuk Oh, Minjae Lee, Yuchen Zeng, Shuibai Zhang, Coleman Hooper, Yuezhou Hu, Hyung Il Koo, Nam Ik Cho, Kangwook Lee

机构 * FuriosaAI ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； KRAFTON ； Ludo Robotics Project（Ludo机器人项目） 纠错

AI总结 针对扩散LLM并行解码导致生成质量下降的问题，通过信息论分析和合成实验揭示其根本限制，并提出首个专门基准ParallelBench，系统评估发现并行解码在现实任务中质量损失严重，且现有策略无法根据任务难度调整并行度。

Comments Accepted at ICLR 2026. Project Page: https://parallelbench.github.io