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10.0
35

Scaling In-the-Wild Training for Diffusion-based Illumination Harmonization and Editing by Imposing Consistent Light Transport

ICLR 2025OralLvmin Zhang et al.
10.0
23

Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?

NeurIPS 2025OralYang Yue et al.
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Safety Alignment Should be Made More Than Just a Few Tokens Deep

ICLR 2025OralXiangyu Qi et al.
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An analytic theory of creativity in convolutional diffusion models

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Learning Linear Attention in Polynomial Time

NeurIPS 2025OralMorris Yau et al.
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Learning with Expected Signatures: Theory and Applications

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8.7
21

Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free

杰出论文NeurIPS 2025Zihan Qiu et al.
8.5
9

Roll the dice & look before you leap: Going beyond the creative limits of next-token prediction

杰出论文ICML 2025Vaishnavh Nagarajan et al.
8.2
20

1000 Layer Networks for Self-Supervised RL: Scaling Depth Can Enable New Goal-Reaching Capabilities

杰出论文NeurIPS 2025Kevin Wang et al.
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Why Diffusion Models Don’t Memorize: The Role of Implicit Dynamical Regularization in Training

杰出论文NeurIPS 2025Tony Bonnaire et al.
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LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation

杰出论文ICLR 2026Philippe Laban et al.
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Conformal Prediction as Bayesian Quadrature

杰出论文ICML 2025Jake C. Snell et al.

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