ICLR

Sparse probes and murky physics: a case study of interpretability challenges in a foundation model for continuum dynamics

稀疏探针与模糊物理：连续介质动力学基础模型可解释性挑战的案例研究

Katherine Rosenfeld, Maike Sonnewald

机构 * Gates Foundation（盖茨基金会） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 本研究通过稀疏自编码器探针分析连续介质动力学基础模型Walrus的内部机制，发现其内部特征与物理分解不完全一致，并存在输出级偏差，揭示了科学基础模型可解释性的关键挑战。

Comments 8 pages, 5 figures

Journal ref ICLR 2026 Workshop on Foundation Models for Science

ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward

ProcessThinker: 通过基于展开的过程奖励增强多模态大语言模型推理

Jingpei Wu, Xiao Han, Weixiang Shen, Boer Zhang, Zifeng Ding, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI）） 纠错

AI总结 提出ProcessThinker，一种无需显式过程奖励模型的后训练方法，通过步骤标记格式和基于展开的过程奖励，为多步推理提供密集的步骤级奖励，提升多模态推理一致性。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. 7 pages, 1 figure

FOCUS on Contamination: Hydrology-Informed Noise-Aware Learning for Geospatial PFAS Mapping

聚焦污染：基于水文信息与噪声感知的地理空间PFAS测绘学习

Jowaria Khan, Alexa Friedman, Sydney Evans, Rachel Klein, Runzi Wang, Katherine E. Manz, Kaley Beins, David Q. Andrews, Elizabeth Bondi-Kelly

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Environmental Working Group（环保工作组） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 提出FOCUS框架，结合稀疏PFAS观测与水文连通性等环境先验，通过噪声感知损失实现鲁棒训练，在PFAS污染测绘中优于传统方法。

Comments Best Paper Award at ICLR 2026 Machine Learning for Remote Sensing Workshop

DASH: Deterministic Attention Scheduling for High-throughput Reproducible LLM Training

DASH：确定性注意力调度用于高吞吐量可重复LLM训练

Xinwei Qiang, Hongmin Chen, Shixuan Sun, Jingwen Leng, Xin Liu, Minyi Guo

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学智源学院） 纠错

AI总结 本文提出DASH算法，通过优化计算和梯度缩减阶段调度，解决确定性注意力训练中的性能损失问题，提升LLM训练效率。

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

Grounding Computer Use Agents on Human Demonstrations

基于人类演示的计算机使用智能体基础构建

Aarash Feizi, Shravan Nayak, Xiangru Jian, Kevin Qinghong Lin, Kaixin Li, Rabiul Awal, Xing Han Lù, Johan Obando-Ceron, Juan A. Rodriguez, Nicolas Chapados, David Vazquez, Adriana Romero-Soriano, Reihaneh Rabbany, Perouz Taslakian, Christopher Pal, Spandana Gella, Sai Rajeswar

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； École de Technologie Supérieure（高级技术学院） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） 纠错

AI总结 为解决桌面环境高质量基础数据稀缺问题，构建了包含87个应用、56K截图和3.56M人工标注的GroundCUA数据集，并基于此训练GroundNext模型，在5个基准上以少于先前十分之一的数据取得最优结果。

Comments Accepted at ICLR 2026

Moving Beyond Diffusion: Hierarchy-to-Hierarchy Autoregression for fMRI-to-Image Reconstruction

超越扩散：层级到层级自回归用于fMRI到图像重建

Xu Zhang, Ruijie Quan, Wenguan Wang, Yi Yang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, China（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，中国） ； ReLER, CCAI, College of Artificial Intelligence, Zhejiang University, China（ReLER、中国人工智能学会、人工智能学院、浙江大学、中国） 纠错

AI总结 提出MindHier框架，通过层级fMRI编码器、层级对齐和尺度感知粗到细引导策略，实现从粗到细的fMRI到图像重建，优于扩散方法。

Comments ICLR 2026

Neuron-based Personality Trait Induction in Large Language Models

基于神经元的大语言模型人格特质诱导

Jia Deng, Tianyi Tang, Yanbin Yin, Wenhao Yang, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Institute of Statistics and Big Data, Renmin University of China（中国人民大学统计与大数据研究院） 纠错

AI总结 提出基于神经元的大语言模型人格特质诱导方法，通过构建PersonalityBench数据集、识别人格相关神经元并调整其值，实现无需训练的参数级控制，效果媲美微调模型。

Comments 25 pages. Published at ICLR 2025

Journal ref The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), 2025