Causally Evaluating the Learnability of Formal Language Tasks
因果评估形式语言任务的可学习性
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学）
AI总结 通过引入分箱半环控制目标属性频率，结合因果图模型和分解KL散度，证明标准相关性评估在形式语言任务可学习性分析中存在混淆偏差。
高校专区
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
Preserving Plasticity in Continual Learning via Dynamical Isometry
通过动态等距保持持续学习中的可塑性
机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 本文通过动态等距机制保持深度神经网络在持续学习中的可塑性，提出等距正则化方法和AdamO优化器，在多个基准上匹配或超越现有方法。
Comments ICML26
Journal ref Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
HDSL: A Hierarchical Domain-Specific Language for Structured 3D Indoor Scene Generation and Localized Editing with LLM Agents
HDSL：一种用于结构化3D室内场景生成和基于LLM智能体局部编辑的层次化领域特定语言
机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 提出HDSL语言，以树结构表示室内场景，结合LLM智能体生成、多模态检索和力导向布局优化，实现结构化场景生成与局部编辑，显著提升对象覆盖率和编辑效率。
Dense Force Estimation with an Event-based Optical Tactile Sensor
基于事件的光学触觉传感器的稠密力估计
机构 * Sony Advanced Visual Sensing, Zurich, Switzerland（索尼高级视觉传感公司，苏黎世，瑞士） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 提出首个利用事件相机重建稠密3D力场的方法，通过事件数据估计表面位移并映射为力，平均误差(0.14N,0.10N,0.93N)，工作频率100Hz。
Now You (Still) See Me: Detecting Evasive Steganographic Payloads in LLMs
现在你（仍然）能看到我：检测大语言模型中的隐蔽隐写载荷
机构 * UCL Centre for AI（UCL人工智能中心） ； University College London（伦敦大学学院） ； ML Alignment Theory Scholars（机器学习对齐理论学者） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； School of Computing and Communications（计算与通讯学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Sussex（Sussex大学） ； Imperial College London & University of Oxford（伦敦帝国学院与牛津大学）
AI总结 针对大语言模型隐写外泄风险，提出一种基于非线性MLP探针的对抗性微调方法可系统规避现有线性探针检测，但通过信息论指导的数据级干预可恢复检测能力。
Can we stabilize an inverted pendulum with feedback from a time-of-flight camera?
我们能否利用飞行时间相机的反馈来稳定倒立摆？
机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院动态系统与控制研究所）
AI总结 本文证明低成本、低分辨率的飞行时间相机能够提供足够反馈，可靠且精确地平衡推车上的倒立摆，挑战了其无法用于精确反馈控制的普遍观点。
Counterfactual Transport Flows for Offline Conservative Trajectory Refinement
反事实传输流用于离线保守轨迹细化
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出反事实传输流框架，通过检索高反馈轨迹构建局部偏好对，实现离线决策的保守轨迹细化，在D4RL基准上提升历史回报表现。
Comments accepted at RLxF @ ICML 2026
Active Flow Expansion for Out-of-Distribution Discovery: from Theory to Molecules
主动流扩展用于分布外发现：从理论到分子
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH AI 中心） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Caltech（加州理工学院） ； FutureHouse
AI总结 提出Active Flow Expansion (ActFlow)方法，通过验证器反馈和主动探索扩展预训练流模型的生成集，覆盖更多有效设计空间，理论证明统计学习保证，在分子和蛋白质任务上优于现有方法。
Segment-level Tree Search for Long Meeting Document Summarization
长会议文档摘要的段级树搜索
机构 * GSAI, POSTECH（浦项科技大学人工智能研究院） ； CSE, POSTECH（浦项科技大学计算机科学与工程系） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； Agentic AI Lab, KT（KT公司智能体人工智能实验室） ； LILT（LILT公司）
AI总结 提出基于蒙特卡洛树搜索的段级摘要框架S3，无需训练即可组合段级候选摘要，使用7B模型达到72B模型性能。
Comments INTERSPEECH 2026
Cutting LLM Evaluation Costs with SySRs: A Bandit Algorithm that Provably Exploits Model Similarity
利用SySRs降低LLM评估成本：一种可证明利用模型相似性的Bandit算法
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Centrale Supélec（中央理工-高等电力学院） ； ENS de Cachan（卡尚高等师范学校） ； MPI for Intelligent Systems, Tübingen（马克斯·普朗克智能系统研究所，图宾根）
AI总结 提出SySRs算法，通过配对比较和自适应分配评估预算，利用模型相似性降低LLM评估成本，在15个基准上平均错误率最低。
Comments Published at ICML 2026
GNSS-FM: A Self-Supervised Foundation Model for Daily GNSS Displacement Time Series
GNSS-FM：用于日常GNSS位移时间序列的自监督基础模型
机构 * Institute of Geodesy and Photogrammetry, ETH Zurich（大地测量与摄影测量研究所，苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH人工智能中心）
AI总结 提出GNSS-FM自监督基础模型，通过双流输入和掩码潜在预测预训练，在位移预测和地震阶跃定位任务上优于强基线。
Subtitle-Aligned Fine-Tuning of Whisper for Swiss German ASR: Benchmark Contamination, Convention Mismatch, and an Honest Baseline at 25.6% WER (13.8% cWER)
针对瑞士德语音识别的Whisper字幕对齐微调：基准污染、惯例不匹配以及25.6% WER（13.8% cWER）的诚实基线
机构 * Independent Researcher, Zurich, Switzerland（独立研究员，瑞士苏黎世） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； FHNW（西北应用科学与艺术大学） ； CeTIM Leiden/Munich（CeTIM 莱顿/慕尼黑）
AI总结 通过1,367小时广播语音与标准德语字幕的弱监督，系统微调Whisper large-v3用于瑞士德语音识，发现公开结果因基准污染被高估，并发布两个诚实评估的模型。
Comments 15 pages, 21 tables. Models available at https://huggingface.co/Flix-AI
