ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

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