ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Generalized Conformal Predictive Systems Under Distributional Shifts

广义共形预测系统在分布偏移下的应用

Jef Jonkers, Johanna Ziegel

机构 * IDLab Seminar for Statistics（统计研究所研讨会） ； Department of Electronics（电子系） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Information Systems Zurich, Switzerland（苏黎世信息系统，瑞士） ； Ghent University（根特大学） 纠错

AI总结 针对分布偏移，通过观测特定置换权重编码偏移，扩展广义共形预测系统，提出偏移感知预测系统，并引入权重不确定性框构建鲁棒共形预测系统包络，提供有限样本或渐近置信保证。

Comments 27 pages, 10 figures

Assessing Automated Prompt Injection Attacks in Agentic Environments

评估智能体环境中的自动化提示注入攻击

David Hofer, Edoardo Debenedetti, Florian Tramèr

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究在智能体环境中，黑盒优化方法（TAP）比梯度方法（GCG）更有效，且攻击效果依赖于攻击者模型，任务通用攻击可迁移但跨模型迁移受限。

5% > 100%: Flatness Preference is All You Need for Multimodal Parameter-Efficient Fine-Tuning

5% > 100%: 平坦性偏好是您进行多模态参数高效微调所需的一切

Yifan Zhu, Can Lin, Hangjie Yuan, Zixiang Zhao, Pengfei Zhang, Tao Feng, Zhonghong Ou

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 揭示参数高效微调方法中普遍存在的平坦性偏好，即少量尖锐维度主导泛化，并提出FlatPO方法优化这些维度以提升泛化性能。

Evaluation Cards: An Interpretive Layer for AI Evaluation Reporting

评估卡：AI评估报告的解释层

Avijit Ghosh, Anka Reuel, Jenny Chim, Wm. Matthew Kennedy, Srishti Yadav, Jennifer Mickel, Yanan Long, Andrew Tran, Anastassia Kornilova, Damian Stachura, Kevin Klyman, Felix Friedrich, Jeba Sania, Jan Batzner, Anoop Mishra, Eliya Habba, Yixiong Hao, Nathan Heath, Shalaleh Rismani, Usman Gohar, Andrea Loehr, David Manheim, Ruchira Dhar, Sree Harsha Nelaturu, Aarush Sinha, Leshem Choshen, Drishti Sharma, Ishan Khire, Amit Saha, Subramanyam Sahoo, Michael Hardy, Michael Alexander Riegler, Kabir Manghnani, Michelle Lin, Yanan Jiang, Yilin Huang, Asaf Yehudai, Jessica Ji, Aris Hofmann, Mubashara Akhtar, Max Lamparth, Nuno Moniz, Yacine Jernite, Stella Biderman, Zeerak Talat, Sanmi Koyejo, Mykel Kochenderfer, Irene Solaiman

机构 * Hugging Face ； Stanford University（斯坦福大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Trustible ； EleutherAI ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Weizenbaum Institute & Technical University of Munich（魏森鲍姆研究所与慕尼黑工业大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Independent（独立） ； Berkeley AI Safety Institute (BASIS)（伯克利人工智能安全研究所） ； Simula ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； ETH Zurich & ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院与ETH AI中心） ； Oxford Internet Institute（牛津互联网研究所） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； University of Nebraska（内布拉斯加大学） ； Syntony Research ； McGill University（麦吉尔大学） ； Evals Consensus ； Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； IOL.Learn & Zuse Institute Berlin（IOL.Learn与柏林祖泽研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Quebec AI Institute, Université de Montréal（魁北克人工智能研究所，蒙特利尔大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； DHBW Stuttgart（斯图加特双元制大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 针对AI评估报告不一致的问题，提出EvalCards作为统一记录层，通过结构化模式、四种解释信号和监控工具，覆盖5816个模型和635个基准，揭示报告实践中的系统性差距。

Revisiting Greedy Decoding for Visual Question Answering: A Calibration Perspective

重新审视视觉问答中的贪婪解码：一种校准视角

Boqi Chen, Xudong Liu, Yunke Ao, Jianing Qiu

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆桑比克人工智能研究所） 纠错

AI总结 针对视觉问答任务，从校准角度理论证明贪婪解码优于随机采样，并提出适用于推理模型的贪婪解码方法，实验验证其有效性。

Informed Asymmetric Actor-Critic: Leveraging Privileged Signals Beyond Full-State Access

知情非对称Actor-Critic：利用超越全状态访问的特权信号

Daniel Ebi, Damien Ernst, Klemens Böhm, Gaspard Lambrechts

机构 * DeepMind（深度Mind） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Geneva（日内瓦大学） 纠错

AI总结 提出知情非对称Actor-Critic框架，允许评论家基于任意状态相关特权信号进行条件化，并证明其产生无偏策略梯度估计；设计两种信息性准则选择最优信号，实验表明精选信号可匹配或超越全状态基线。

Comments Accepted at ICML 2026

Lost in Serialization: Invariance and Generalization of LLM Graph Reasoners

迷失在序列化中：LLM图推理器的不变性与泛化能力

Daniel Herbst, Lea Karbevska, Divyanshu Kumar, Akanksha Ahuja, Fatemeh Gholamzadeh Nasrabadi, Fabrizio Frasca

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究LLM图推理器对图表示对称性的缺乏不变性，通过分解序列化因素并评估微调影响，发现大模型更鲁棒，微调降低节点重标敏感但增加结构和格式敏感，且不保证泛化。

Comments ICML 2026 Workshop on Graph Foundation Models

Position: The ML Community Must Build an AI-Augmented Peer-Review Ecosystem

立场：机器学习社区必须构建AI增强的同行评审生态系统

Qiyao Wei, Samuel Holt, Jing Yang, Markus Wulfmeier, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对ML领域稿件激增导致同行评审危机，本文主张将AI辅助评审作为优先研究课题，提出利用大语言模型作为协作工具，增强事实核查、评审指导、作者改进和决策支持，并强调需要更细粒度的评审数据。

Comments 18 pages, 3 figures. Accepted (Oral) at the ICML 2026 Position Paper Track

LaRI: Layered Ray Intersections for Single-view 3D Geometric Reasoning

LaRI: 用于单视图3D几何推理的分层射线交点

Rui Li, Biao Zhang, Zhenyu Li, Federico Tombari, Peter Wonka

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 提出LaRI方法，通过分层点图预测射线与多个表面的交点，实现单次前馈的完整场景重建，支持物体级和场景级任务。

Comments Project page: https://ruili3.github.io/lari

Journal ref ICML 2026

RAPTOR: Rapid Aerial Pickup and Transport of Objects by Robots

RAPTOR: 机器人快速空中抓取与运输物体

Aurel Appius, Erik Bauer, Marc Blöchlinger, Aashi Kalra, Robin Oberson, Arman Raayatsanati, Pascal Strauch, Sarath Suresh, Marco von Salis, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotics Lab, ETH Zurich, Switzerland（软机器人实验室，苏黎世联邦理工学院，瑞士） 纠错

AI总结 提出一种结合软材料Fin Ray夹爪和Fast DDS中间件的四旋翼平台RAPTOR，实现高速飞行中对不同几何形状物体的灵活抓取，平均抓取成功率83%，有效载荷达先前工作的四倍。

Comments 7 pages, 10 figures, accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2022. Video: https://youtu.be/KHkBlBABsC8 Project page: https://srl-ethz.github.io/RAPTOR