Concept-ROT: Poisoning Concepts in Large Language Models with Model Editing
Comments Published at ICLR 2025
期刊&会议
ICLR
International Conference on Learning Representations · 会议 · Machine Learning
Actions Speak Louder Than Words: Rate-Reward Trade-off in Markov Decision Processes
Journal ref The International Conference on Learning Representations (ICLR) 2015
Mentality: A Mamba-based Approach towards Foundation Models for EEG
机构 * Department of Radiology University of California（放射科系 加州大学）
Journal ref In Proceedings of the ICLR 2024 Workshop on Learning from Time Series for Health (2024). Retrieved from https://openreview.net/forum?id=O6T38rRiFp
FinDER: Financial Dataset for Question Answering and Evaluating Retrieval-Augmented Generation
Comments 10 pages, 3 figures, ICLR 2025 Workshop Advances in Financial AI
Beyond Scalar Reward Model: Learning Generative Judge from Preference Data
机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Baichuan AI（拜智科技） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学）
Journal ref The Thirteenth International Conference on Learning Representations 2025
Policy Expansion for Bridging Offline-to-Online Reinforcement Learning
机构 * Horizon Robotics
Comments ICLR 2023
Rethinking Invariance Regularization in Adversarial Training to Improve Robustness-Accuracy Trade-off
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（日本信息处理学会）
Comments ICLR 2025 Accepted. Codes are available here: https://github.com/futakw/AR-AT
GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
机构 * Apple（苹果公司） ； Washington State University（华盛顿州立大学）
Comments ICLR camera ready + additional discussion in the appendix
MeshMask: Physics-Based Simulations with Masked Graph Neural Networks
机构 * Mines Paris - PSL University Centre for Material Forming (CEMEF)（巴黎矿学院-PSL大学材料成形中心（CEMEF））
Journal ref ICLR 2025
Generalization, Expressivity, and Universality of Graph Neural Networks on Attributed Graphs
机构 * Technion – IIT Faculty of Mathematics（技术学院-理工学院数学系） ； MIT Dept of EECS and CSAIL（麻省理工学院电子工程与计算机科学系和计算机科学与人工智能实验室） ； TUM School of CIT MCML MDSI（技术大学计算机信息科技学院MCML MDSI）
Journal ref Proceedings of the Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)
Multi-domain Distribution Learning for De Novo Drug Design
机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院） ； VantAI, Inc.（VantAI公司） ； University of Oxford（牛津大学）
Journal ref ICLR 2025: https://openreview.net/forum?id=g3VCIM94ke
Federated Adversarial Domain Adaptation
机构 * Boston University（波士顿大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Rutgers University（罗格斯大学）
Comments Published as a conference paper at ICLR 2020
RESfM: Robust Deep Equivariant Structure from Motion
机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； NVIDIA（英伟达）
Comments Accepted to ICLR 2025. Project page: https://robust-equivariant-sfm.github.io/
Disentangled Representation Learning with the Gromov-Monge Gap
机构 * CREST-ENSAE ； Helmholtz Munich（海德堡-慕尼黑研究所） ； TU Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center of Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Tubingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； Apple（苹果公司）
Comments ICLR 2025
Feather-SQL: A Lightweight NL2SQL Framework with Dual-Model Collaboration Paradigm for Small Language Models
Comments DL4C @ ICLR 2025
Bridging Context Gaps: Leveraging Coreference Resolution for Long Contextual Understanding
Comments ICLR 2025 camera ready version, with second updated metadata
Tool-Planner: Task Planning with Clusters across Multiple Tools
Comments ICLR 2025 Camera Ready version
Vision Language Models Know Law of Conservation without Understanding More-or-Less
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
Comments Published at the ICLR 2025 Workshop on Bidirectional Human-AI Alignment (BiAlign)
Probing Mechanical Reasoning in Large Vision Language Models
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of North Carolina Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
Comments Published at the ICLR 2025 Workshop on Bidirectional Human-AI Alignment (BiAlign)
Forget the Data and Fine-Tuning! Just Fold the Network to Compress
机构 * Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Complexity Science Hub Vienna（维也纳复杂科学中心）
Comments This paper has been accepted by The Thirteenth International Conference on Learning Representations(ICLR), 2025
Vision Language Models See What You Want but not What You See
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
Comments Published at the ICLR 2025 Workshop on Bidirectional Human-AI Alignment (BiAlign)
Plug-and-Play Posterior Sampling under Mismatched Measurement and Prior Models
机构 * Department of Electrical & Systems Engineering, Washington University in St. Louis, USA（华盛顿大学圣路易斯分校电气与系统工程系） ； Computer Science Department, ENS, PSL University, 75005, France（巴黎高等师范学院计算机科学系） ； MAP5, CNRS, Université Paris Cité, 75006, France（巴黎城市大学MAP5研究所） ； Department of Computer Science & Engineering, Washington University in St. Louis, USA（华盛顿大学圣路易斯分校计算机科学与工程系）
Journal ref (ICLR 2024) The Twelfth International Conference on Learning Representations,
A Closer Look at Machine Unlearning for Large Language Models
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Sea AI Lab, Singapore（新加坡Sea AI实验室）
Comments ICLR 2025
TDDBench: A Benchmark for Training data detection
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
Comments Published as a conference paper at ICLR 2025
Journal ref The Thirteenth International Conference on Learning Representations, 2025
Teaching LLMs How to Learn with Contextual Fine-Tuning
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所）
Comments ICLR 2025
Towards Scalable Newborn Screening: Automated General Movement Assessment in Uncontrolled Settings
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； University of Regensburg（莱茵河畔埃尔兰根大学） ； University Children’s Hospital（儿童医院） ； University Children’s Hospital Regensburg（埃尔兰根儿童医院）
Comments Paper at Proceedings of Machine Learning Research 298 1 22, 2025 Machine Learning for Healthcare. Iterations of previous versions accepted as oral and best paper award at ICLR 2025 Workshop on AI for Children and at the Findings track of the Machine Learning for Health (ML4H) symposium 2024
Journal ref Proceedings of Machine Learning Research 298 1-22, 2025 Machine Learning for Healthcare
Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson-Romberg Extrapolation
机构 * HSE University（俄罗斯高等经济大学） ； Duisburg-Essen University（杜伊斯堡-埃森大学） ； CMAP, UMR 7641, Ecole Polytechnique（巴黎高等理工学院CMAP研究所） ； Mohamed Bin Zayed University of AI（马尔代夫人工智能大学） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃科技研究院） ； Steklov Mathematical Institute of Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院斯克洛夫数学研究所）
Comments ICLR-2025, camera-ready version. Some typos and definitions of constants have been fixed in the appendix
DOTS: Learning to Reason Dynamically in LLMs via Optimal Reasoning Trajectories Search
机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室）
Comments Accepted to ICLR 2025
4D Gaussian Splatting: Modeling Dynamic Scenes with Native 4D Primitives
机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Oxford（牛津大学）
Comments Journal extension of ICLR 2024. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2310.10642
Neuron-based Multifractal Analysis of Neuron Interaction Dynamics in Large Models
机构 * University of Southern California（美国南加州大学） ； University of California（加州大学）
Comments Accepted at ICLR 2025. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=nt8gBX58Kh
