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Mila 在 ICLR 2026 展示 70 篇论文，覆盖模型合并与图学习等前沿
ME News
2026-06-28 02:49:33
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ME News 消息，4 月 23 日（UTC+8），Mila 宣布其研究人员将在 ICLR 2026（巴西）上展示 70 篇论文。首日亮点包括：模型合并与微调方面，DisTaC 通过蒸馏条件任务向量实现鲁棒模型合并，一项研究采用 epsilon 调度缓解非鲁棒预训练模型微调的次优迁移问题，口头报告揭示单次全局合并策略在去中心化学习中的有效性；图学习领域，GraphOmni 提出评估大语言模型在图论任务表现的基准框架，另一工作澄清 Transformer 过平滑误解；强化学习方面，SHAPO 引入锐度感知优化用于安全探索，ARM-FM 利用基础模型自动生成奖励机，分层值分解离线强化学习方法应用于全身控制，不对称近端策略优化通过小型评论家提升大语言模型推理能力；生成模型领域，Efficient Regression-based Training of Normalizing Flows for Boltzmann Generators 提出高效回归训练方法，FALCON 实现连续流少步精确似然计算，Contractive Diffusion Policies 通过收缩性得分采样增强动作扩散鲁棒性；大语言模型相关：Landscape of Thoughts 可视化推理过程，Model Collapse 被重新定义为机器遗忘特征而非缺陷，Beyond Multi-Token Prediction 通过未来摘要预训练，Visual symbolic mechanisms 探索视觉语言模型符号处理；其他亮点包括高分辨率热带树冠检测数据集 SelvaBox、学习优化器的计算高效元泛化 µLO、面向时序图的高效模块化库 TGM，以及通过因果规则提升奖励建模鲁棒性的 Robust Reward Modeling。（来源：InFoQ）
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