ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

EgoHTR: Egocentric 4D Demonstrations of Human Terrain Traversal

EgoHTR：以自我为中心的人类地形穿越的4D演示

Alex Brandes, Haig Conti Georges Sajelian, Manthan Patel, Dominik Hollidt, Chenhao Li, Matthias Heyrman, Oliver Hausdoerfer, Manuel Kaufmann, Xi Wang, Jonas Frey, Angela P. Schoellig, Christian Holz, Marc Pollefeys, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 研究针对非结构化地形部署人形机器人的问题，提出EgoHTR数据集，通过多传感器设置捕获人类运动序列，经评估有高准确性，还利用数据训练运动策略并实现硬件部署，助力构建上下文感知机器人。

Comments Project webpage: https://egohtr.github.io

Pretraining in Actor-Critic Reinforcement Learning for Locomotion

在机器人运动强化学习中预训练Actor-Critic算法

Jiale Fan, Andrei Cramariuc, Tifanny Portela, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Section of Microengineering, EPFL（日内瓦联邦理工学院微工程系） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

AI总结 本研究提出了一种在机器人运动强化学习中预训练Actor-Critic算法的方法，通过预训练模型提升样本效率和任务性能。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Value Drifts: Tracing Value Alignment During LLM Post-Training

价值漂移：在大语言模型训练后追踪价值对齐

Mehar Bhatia, Shravan Nayak, Gaurav Kamath, Marius Mosbach, Karolina Stańczak, Vered Shwartz, Siva Reddy

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

AI总结 研究大语言模型训练后价值对齐问题，通过实验区分训练后算法和数据集影响，测量价值漂移，发现SFT阶段确立模型价值，后续偏好优化难重对齐，不同算法在偏好数据不变时也有不同结果，为相关选择提供见解。

Comments TACL 2026

Overcoming Language Barriers: Multilingual Analysis of the 2023 Swiss Privacy Law's Impact

克服语言障碍：对2023年瑞士隐私法影响的多语言分析

Luka Nenadic, David Rodriguez, Joseph A. Calandrino

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究2023年瑞士隐私法与欧盟法规对齐对瑞士网站隐私政策的影响，开发基于大语言模型的管道提取法律信息，应用于超35000个网站隐私政策，发现政策中数据主体权利披露增加，还揭示了政策生成器对披露率的影响。

Journal ref Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2026(4) 703-723

DarwinLM: Evolutionary Structured Pruning of Large Language Models

达尔文语言模型：大语言模型的进化结构化剪枝

Shengkun Tang, Oliver Sieberling, Eldar Kurtic, Zhiqiang Shen, Dan Alistarh

机构 * MBZUAI ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ISTA ； Red Hat AI（红帽人工智能） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型计算成本高的问题，提出达尔文语言模型（DarwinLM），基于进化搜索过程，通过变异生成后代模型并经多步训练选择最优者，在多个模型上实验验证，实现结构化剪枝最优性能，压缩后训练所需数据更少。

Comments Accepted by COLM 2026 Code: https://github.com/IST-DASLab/DarwinLM