ICML

A Decomposable Forward Process in Diffusion Models for Time-Series Forecasting

扩散模型中用于时间序列预测的可分解前向过程

Francisco Caldas, Sahil Kumar, Cláudia Soares

机构 * Department of Informatics, NOVA University of Lisbon, Caparica, Portugal（信息学院，里斯本NOVA大学，葡萄牙卡帕里卡） 纠错

AI总结 本文提出了一种可分解的前向扩散过程，通过频谱分解提升时间序列预测的准确性，且计算开销低。

Comments submitted to ICML'26

PATHWAYS: Evaluating Investigation and Context Discovery in AI Web Agents

PATHWAYS：评估人工智能网络代理中的调查与上下文发现

Shifat E. Arman, Syed Nazmus Sakib, Tapodhir Karmakar Taton, Nafiul Haque, Shahrear Bin Amin

机构 * Robotics and Mechatronics Engineering, University of Dhaka, Dhaka, Bangladesh（机器人与机电工程系，达卡大学，达卡，孟加拉国） 纠错

AI总结 PATHWAYS评估了人工智能网络代理在多步骤任务中发现和利用隐藏上下文的能力，揭示了当前架构在适应性调查和判断覆盖方面的不足。

Comments 35 pages, 13 figures

Journal ref Under Review in ICML 2026

Token Hidden Reward: Steering Exploration-Exploitation in Group Relative Deep Reinforcement Learning

令牌隐藏奖励：在组相对深度强化学习中引导探索-利用

Wenlong Deng, Yi Ren, Yushu Li, Boying Gong, Danica J. Sutherland, Xiaoxiao Li, Christos Thrampoulidis

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Amii（阿米人工智能研究所） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 令牌隐藏奖励通过调整组相对策略优化的学习信号，引导探索-利用平衡，提升大语言模型在推理任务中的表现。

Comments Full version of submission to 2nd AI for Math Workshop@ ICML 2025 (best paper)

Geometry-to-Image Synthesis-Driven Generative Point Cloud Registration

基于几何到图像合成的生成式点云配准

Haobo Jiang, Jin Xie, Jian Yang, Liang Yu, Jianmin Zheng

机构 * ANGEL CorpLab and College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（ANGEL CorpLab和计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） ； Alibaba Cloud, Alibaba Group, China（阿里巴巴云，阿里巴巴集团，中国） ； PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University, China（PCA实验室，VCIP，计算机科学学院，南开大学，中国） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology & Schoolof Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室与智能科学与技术学校，南京大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出生成式点云配准方法，通过生成跨视角一致的图像对，结合几何与颜色特征融合，提升3D配准性能。

Comments Journal extension of the ICML 2025 paper "Generative Point Cloud Registration". This version adopts a new title, and includes substantial methodological improvements, additional experiments, and extended analysis. Under review at IEEE TPAMI