ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Rethinking Evaluation Paradigms in IBP-based Certified Training

重新思考基于IBP的认证训练中的评估范式

Konstantin Kaulen, Hadar Shavit, Holger H. Hoos

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 针对认证训练中自然精度与认证精度的权衡问题，提出基于Pareto前沿的多目标超参数优化方法，实现公平的方法间比较，并发现先前配置的欠调优现象，建立新的最优性能。

Comments ICML 2026

Self-Distillation Enables Continual Learning

自蒸馏使持续学习成为可能

Idan Shenfeld, Mehul Damani, Jonas Hübotter, Pulkit Agrawal

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Improbable AI Lab（Improbable AI实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 自蒸馏微调通过直接从演示中进行基于策略的学习，有效减少持续学习中的灾难性遗忘，提升新任务准确性。