EPFL（洛桑联邦理工学院）

Symmetry in language statistics shapes the geometry of model representations

语言统计中的对称性塑造了模型表示的几何结构

Dhruva Karkada, Daniel J. Korchinski, Andres Nava, Matthieu Wyart, Yasaman Bahri

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑分校） ； Johns Hopkins（约翰斯·霍普金斯大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文证明语言统计中的平移对称性（如月份共现频率仅取决于时间间隔）决定了词嵌入模型的高维几何结构，并推导出表示流形的解析形式，该几何在统计扰动下仍保持鲁棒。

Comments ICML 2026

Hierarchical Message-Passing Policies for Multi-Agent Reinforcement Learning

分层消息传递策略用于多智能体强化学习

Tommaso Marzi, Cesare Alippi, Andrea Cini

机构 * IDSIA USI-SUPSI, Università della Svizzera italiana（瑞士意大利语区大学IDSIA USI-SUPSI） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出一种结合分层强化学习和消息传递的多智能体策略学习方法，通过分层图结构实现智能体间的协调与规划，并设计基于优势函数的新颖奖励分配方法，在基准测试中取得优于现有技术的性能。

Position: Collaborative Agentic AI Needs Interoperability Across Ecosystems

立场：协作式自主AI需要跨生态系统的互操作性

Rishi Sharma, Martijn de Vos, Pradyumna Chari, Ramesh Raskar, Anne-Marie Kermarrec

机构 * EPFL, Lausanne, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出通过采用最小标准实现互操作性，以构建开放、安全、可扩展的自主代理生态系统，并设计了名为“代理网络”的架构基础。

Comments Accepted at ICML 2026