ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Invariant Learning Dynamics of Transformers in Inductive Reasoning Tasks

归纳推理任务中Transformer的不变学习动态

Tiberiu Musat, Tiago Pimentel, Nicolas Zucchet, Thomas Hofmann

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford（斯坦福大学） 纠错

AI总结 该研究提出理论框架解释Transformer语言模型归纳推理能力，研究广义归纳任务，证明其训练动态可限制在低维不变流形，刻画数据统计对学习竞争的影响，探讨初始化作用并展示坐标框架用途，向Transformer学习预测理论迈进。

Smooth Operator: A Real-Time Sampling-Based Algorithm for Kinematic Hand Retargeting

平滑算子：一种基于实时采样的运动学手部重定向算法

Robert Jomar Malate, Erik Bauer, Norica Bacuieti, Stefanos Charalambous, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann, Benedek Forrai

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； mimic robotics（模仿机器人公司） 纠错

AI总结 针对基于梯度的手部重定向算法易收敛到不同局部最小值影响数据质量的问题，提出基于采样的无梯度重定向方法SBR，经模拟和真实用户研究评估，其总体任务成功率最高且显著降低操作员疲劳，为灵巧操作提供高效重定向器及基准测试方法。

Comments Minor cosmetic updates to figures

Neuro-Symbolic ODE Discovery with Latent Grammar Flow

基于潜在语法流的神经符号微分方程发现

Karin Yu, Eleni Chatzi, Georgios Kissas

机构 * ETH AI Center and Institute of Structural Engineering（苏黎世联邦理工学院人工智能中心和结构工程研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center（瑞士数据科学中心） 纠错

AI总结 本文提出Latent Grammar Flow框架，通过生成微分方程来理解系统，结合符号方法与深度学习，实现可解释性和迁移性。

Comments Accepted to the Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling Workshop at ICML 2026 in Seoul, South Korea