ICML

Explaining is Harder Than Predicting Alone: Evaluating Concept-based Explanations of MLLMs as ICL Visual Classifiers

解释比单独预测更难：评估基于概念的MLLM解释作为ICL视觉分类器

Carmen Quiles-Ramírez, Leticia L. Rodríguez, Nicolás Martorell, Natalia Díaz-Rodríguez

AI总结 本文通过五种形式化程度递增的条件，系统评估多模态大语言模型在少样本上下文学习中的基于概念的可解释性，发现解释比预测更难，且强制生成形式化解释会降低预测准确性。

Comments Accepted to the CompLearn Workshop at ICML 2026

Upper-Linearizability of Online Non-Monotone DR-Submodular Maximization over Down-Closed Convex Sets

在线非单调DR-子模最大化在下闭凸集上的上线性化

Yiyang Lu, Haresh Jadav, Mohammad Pedramfar, Ranveer Singh, Vaneet Aggarwal

机构 * Purdue University（普渡大学） ； IIT Indore（印度理工学院Indore） ； Mila - Quebec AI Institute/McGill University（魁北克AI研究所/麦吉尔大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种将非单调DR-子模最大化问题转化为在线线性优化的方法，实现了O(T^{1/2})的静态后悔和改进的动态后悔保证。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026): https://icml.cc/virtual/2026/poster/64472

Latent Thoughts Tuning: Bridging Context and Reasoning with Fused Information in Latent Tokens

潜在思维调整：通过潜在令牌中的融合信息连接上下文与推理

Weihao Liu, Dehai Min, Lu Cheng

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 研究提出潜在思维调整（LT-Tuning）框架，通过重新定义潜在思维构建与部署方式，引入上下文预测融合机制，结合三阶段课程学习，实现潜在与显式思维模式动态切换，优于现有潜在推理基线，有效缓解特征崩溃并提升推理精度。

Comments In Proceedings of the Forty-third International Conference on Machine Learning