Imperial College London（帝国理工学院）

ContextBench: Modifying Contexts for Targeted Latent Activation

ContextBench: 为定向激活潜在特征修改上下文

Robert Graham, Edward Stevinson, Leo Richter, Alexander Chia, Joseph Miller, Joseph Isaac Bloom

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

AI总结 ContextBench通过上下文修改方法提升语言模型触发特定潜在特征的能力，结合LLM辅助和扩散模型实现最佳平衡效果。

Comments Published at ICLR 2026

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

Gabor Primitives for Accelerated Cardiac Cine MRI Reconstruction

用于加速心脏 cine MRI 重建的 Gabor 原始要素

Wenqi Huang, Veronika Spieker, Nil Stolt-Ansó, Natascha Niessen, Maik Dannecker, Sevgi Gokce Kafali, Sila Kurugol, Julia A. Schnabel, Daniel Rueckert

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital, Munich, Germany（人工智能在医疗与医学中的chair，慕尼黑技术大学（TUM）和慕尼黑技术大学医院，德国慕尼黑） ； School of Computation and Information Technology, Technical University of Munich, Munich, Germany（计算与信息科技学院，慕尼黑技术大学，德国慕尼黑） ； Institute of Machine Learning in Biomedical Imaging, Helmholtz Munich, Neuherberg, Germany（生物医学影像中的机器学习研究所，海德堡慕尼黑，德国纽赫堡） ； Department of Radiology, Boston Children's Hospital and Harvard Medical School, Boston, USA（放射科，波士顿儿童医院和哈佛医学院，美国波士顿） ； Munich Center for Machine Learning, Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心，慕尼黑技术大学，德国慕尼黑） ； GE HealthCare, Munich, Germany（通用电气医疗系统，德国慕尼黑） ； School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, United Kingdom（生物医学工程与成像科学学院，伦敦国王学院，英国伦敦） ； Department of Computing, Imperial College London, London, United Kingdom（计算学院，伦敦帝国学院，英国伦敦） 纠错

AI总结 本文提出 Gabor 原始要素用于加速心脏 cine MRI 重建，通过调制高斯包络实现灵活频谱支持，提升对光滑结构和锐利边界的表示能力。

SPINE: Token-Selective Test-Time Reinforcement Learning with Entropy-Band Regularization

SPINE：基于熵带正则化的令牌选择性测试时间强化学习

Jianghao Wu, Yasmeen George, Jin Ye, Yicheng Wu, Daniel F. Schmidt, Jianfei Cai

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 SPINE通过令牌选择性和熵带正则化提升测试时间推理稳定性与效果。

Planner Aware Path Learning in Diffusion Language Models Training

扩散语言模型训练中的规划感知路径学习

Fred Zhangzhi Peng, Zachary Bezemek, Jarrid Rector-Brooks, Shuibai Zhang, Anru R. Zhang, Michael Bronstein, Alexander Tong, Avishek Joey Bose

机构 * Duke University（杜克大学） ； Mila ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； AITHYRA ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 本文提出PAPL，一种通过规划感知路径学习提升扩散语言模型训练与推理一致性的方法，实现跨领域性能提升。

Comments Camera ready version for ICLR2026

FindAnything: Open-Vocabulary and Object-Centric Mapping for Robot Exploration in Any Environment

FindAnything: 任意环境中的开放词汇和以对象为中心的映射用于机器人探索

Sebastián Barbas Laina, Simon Boche, Sotiris Papatheodorou, Simon Schaefer, Jaehyung Jung, Helen Oleynikova, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computing（计算学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Patras（帕特拉大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

AI总结 FindAnything通过整合视觉语言信息，实现了大规模未知环境中高效、内存友好的开放词汇映射，适用于机器人探索任务。

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