ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Evaluating Pluralism in LLMs through Latent Perspectives

通过潜在视角评估LLM中的多元主义

Laura Majer, Jan Šnajder, Martin Tutek

机构 * University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出一种领域无关的多层无监督框架，从LLM生成文本中提取潜在视角，评估多元主义差距，发现稀有视角仍被不成比例地低估。

Comments Pluralistic Alignment Workshop @ ICML 2026

When Does Routing Become Interpretable? Causal Probes on Block Attention Residuals

路由何时变得可解释？对块注意力残差的因果探针

Aydin Javadov

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究块注意力残差中路由的可解释性，发现仅当路由参与训练时才出现结构化深度路由，且路由权重与因果重要性存在分离，需用因果干预验证。

TetherCache: Stabilizing Autoregressive Long-Form Video Generation with Gated Recall and Trusted Alignment

TetherCache: 基于门控召回与可信对齐的自回归长视频生成稳定性方法

Yu Meng, Xiangyang Luo, Letian Li, Wenyuan Jiang, Chen Gao, Xinlei Chen, Yong Li, Xiao-Ping Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； D-INFK, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） 纠错

AI总结 提出TetherCache，一种无需训练、即插即用的缓存管理策略，通过门控召回（GRAB）和可信对齐编辑（TAME）缓解自回归视频扩散模型中的上下文漂移，实现稳定长视频生成。

Comments 17 pages, 8 figures

Democracy in the Era of Artificial Intelligence

人工智能时代的民主

Evangelos Pournaras, Srijoni Majumdar, Carina Hausladen, Dirk Helbing

机构 * School of Computer Science, University of Leeds, Leeds, UK（利兹大学计算机科学学院） ； School of Energy Systems, LUT University, Finland（芬兰LUT大学能源系统学院） ； Computational Social Science, University of Konstanz, Konstanz, Germany（康斯坦茨大学计算社会科学学院） ； Computational Social Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院计算社会科学学院） ； Complexity Science Hub, Vienna, Austria（维也纳复杂科学中心） 纠错

AI总结 本文探讨如何利用人工智能升级民主制度，增强集体智慧、审议民主和自治系统，同时应对隐私、偏见和虚假信息等风险。

How Useful is Causal Invariance for Domain Adaptation in Finite-Sample Settings?

因果不变性在有限样本设置中对领域适应有多大用处？

Julia Kostin, Kasra Jalaldoust, Elias Bareinboim, Samory Kpotufe, Fanny Yang

机构 * Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Causal Artificial Intelligence Lab, Columbia University（哥伦比亚大学因果人工智能实验室） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） 纠错

AI总结 研究线性回归中因果不变性如何提升监督领域适应，通过候选预测器的目标风险边界和有限样本估计误差推导匹配上下界，证明当边界足够大时自适应聚合可避免负迁移。

GeoDial: A Multimodal Conversational Tutoring Dataset for Geometry Problem-Solving with Visual Tutor Turns

GeoDial：面向几何问题求解的多模态对话式辅导数据集，包含可视化辅导轮次

Sankalan Pal Chowdhury, Junling Wang, Donya Rooein, April Yi Wang, Mrinmaya Sachan

机构 * 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） ； Bocconi University（博科尼大学） 纠错

AI总结 提出GeoDial数据集，包含1300+几何师生对话，通过可扩展标注协议整合对话行为、视觉高亮和反馈，微调视觉语言模型发现其难以生成准确图解高亮。

Strategic PAC Learnability via Geometric Definability

通过几何可定义性实现策略PAC可学习性

Yuval Filmus, Shay Moran, Elizaveta Nesterova, Nir Rosenfeld, Alexander Shlimovich

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼研究院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 研究个体通过成本修改特征影响分类器决策的策略学习问题，证明在简单情况下策略行为可使易学问题变为不可学，并引入几何可定义性假设以控制样本复杂度。

DiskChunGS: Large-Scale 3D Gaussian SLAM Through Chunk-Based Memory Management

DiskChunGS：基于分块内存管理的大规模3D高斯SLAM

Casimir Feldmann, Maximum Wilder-Smith, Vaishakh Patil, Michael Oechsle, Michael Niemeyer, Keisuke Tateno, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich（机器人系统实验室，瑞士苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 提出DiskChunGS，通过将场景划分为空间块并将非活跃区域存储于磁盘，突破GPU内存限制，实现大规模3D高斯SLAM，在多个数据集上完成全序列重建并提升视觉质量。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 4, 2026

Data-Driven Soft Robot Control via Adiabatic Spectral Submanifolds

基于绝热谱子流形的数据驱动软体机器人控制

Roshan S. Kaundinya, John Irvin Alora, Jonas G. Matt, Luis A. Pabon, Marco Pavone, George Haller

机构 * Institute for Mechanical Systems, ETH Zürich（机械系统研究所，苏黎世联邦理工学院） ； Autonomous Systems Lab, Stanford University（自主系统实验室，斯坦福大学） ； Automatic Control Laboratory, ETH Zürich（自动控制实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 针对软体机器人在非线性区域控制难题，提出基于绝热谱子流形（aSSM）的模型预测控制策略，通过数据驱动构建低维吸引子流形，实现高精度轨迹跟踪，性能提升达10倍。

Comments 41 pages, 24 figures, IJRR (2026) in press

Metriplectic Conditional Flow Matching for Dissipative Dynamics

度量辛条件流匹配用于耗散动力学

Ali Baheri, Lars Lindemann

机构 * Rochester Institute of Technology, Rochester, NY, USA（罗切斯特理工学院） ； Automatic Control Laboratory, ETH Zürich, Switzerland（自动控制实验室） 纠错

AI总结 提出度量辛条件流匹配（MCFM）方法，通过将保守-耗散分解融入向量场和结构保持采样器，学习耗散动力学，保证能量单调递减和长期稳定性。