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🔬 ICLR2026 · 15 篇论文解读

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🔥 高频主题： 扩散模型 ×5 · 图像恢复 ×2 · 语音 ×2

Activation Steering for Masked Diffusion Language Models: 首次将激活引导（activation steering）应用于 Masked Diffusion 语言模型（MDLM），发现 MDLM 的拒绝行为也受单一低维方向控制，通过在去噪过程中全局投影可完全绕过安全对齐，且与自回归模型不同，有效方向可从指令前的 token 中提取——反映了扩散模型的非因果并行处理特性。
Are Deep Speech Denoising Models Robust to Adversarial Noise?: 首次系统性评估 4 款 SOTA 深度语音去噪（DNS）模型在对抗噪声下的鲁棒性：通过心理声学约束的 PGD 攻击生成人耳不可感知的对抗噪声，可令 Demucs、Full-SubNet+、FRCRN 和 MP-SENet 输出完全不可理解的 gibberish，实验覆盖多种声学条件和人类评估，同时揭示了目标攻击、通用扰动和跨模型迁移的局限性。
Beyond Scattered Acceptance: Fast and Coherent Inference for DLMs via Longest Stable Prefixes: LSP 调度器通过在每个去噪步骤中原子性地提交最长连续稳定前缀（而非分散接受离散 token），将 DLM 推理加速 3.4 倍，同时保持或略微提升输出质量。
Breaking Scale Anchoring: Frequency Representation Learning for Accurate High-Resolution Inference from Low-Resolution Training: 定义了"Scale Anchoring"新问题（低分辨率训练导致高分辨率推理误差锚定），并提出架构无关的频率表征学习（FRL），通过 Nyquist 归一化频率编码使误差随分辨率提升而下降，在 8 种主流架构上验证有效。
DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation: 提出 DiffusionBlocks，将残差网络的逐层更新解释为连续时间扩散过程的离散化步骤，从而将网络切分为可完全独立训练的 block，在保持端到端训练性能的同时按 block 数 B 倍减少训练显存。
Generalizing Linear Autoencoder Recommenders with Decoupled Expected Quadratic Loss: 将 EDLAE 推荐模型的目标函数推广为解耦期望二次损失（DEQL），在超参数 \(b>0\) 的更广范围内推导出闭式解，并通过 Miller 矩阵逆定理将计算复杂度从 \(O(n^4)\) 降至 \(O(n^3)\)，在多个基准数据集上超越 EDLAE 和深度学习模型。
Horizon Imagination: Efficient On-Policy Rollout in Diffusion World Models: 提出 Horizon Imagination (HI)：让扩散世界模型在单次前向里并行去噪多帧未来观测，配合稳定动作采样抑制带噪帧上动作的无谓翻转、Horizon 时间表把去噪节奏与总预算解耦，从而在每帧不足一步去噪（sub-frame 预算）、算力减半下仍保持 on-policy 想象的控制性能。
InterActHuman: Multi-Concept Human Animation with Layout-Aligned Audio Conditions: 提出 InterActHuman，通过自动推断时空布局的掩码预测器和迭代掩码引导策略，实现多人/人物交互场景下的音频驱动视频生成，支持每个角色独立的语音驱动口型同步和身体动作。
Learning Domain-Aware Task Prompt Representations for Multi-Domain All-in-One Image Restoration: 提出首个多域全能图像复原方法DATPRL-IR，通过双提示池（任务提示池+域提示池）学习域感知的任务提示表征，利用MLLM蒸馏域先验并通过自适应门控融合指导复原，在自然/医学/遥感三域9任务上显著超越SOTA。
Mechanism of Task-oriented Information Removal in In-context Learning: 从"信息移除"的新视角解释 In-context Learning（ICL）的内部机制：发现 LM 在零样本时将查询编码为包含所有可能任务信息的"非选择性表征"（导致随机输出），而 few-shot ICL 的核心作用是模拟一种"任务导向的信息移除"过程——通过识别出的"Denoising Heads"（去噪注意力头）从纠缠的表征中选择性移除冗余任务信息，引导模型聚焦目标任务。消融实验证实阻断去噪头后 ICL 准确率显著下降。
ProtoTS: Learning Hierarchical Prototypes for Explainable Time Series Forecasting: 提出 ProtoTS，通过层级原型学习实现可解释时间序列预测：少量粗粒度原型提供全局模式概览，逐级细分捕捉局部变化，结合多通道嵌入与瓶颈融合处理异质外生变量。在 LOF 数据集上 MSE 降低 48.3%，MAE 降低 20.9%，且支持专家编辑原型以进一步提升性能。
Sharpness-Aware Machine Unlearning: 本文从信号-噪声分解的视角系统分析了 SAM 在机器遗忘场景下的理论特性，发现 SAM 在遗忘集上会"放弃"去噪能力但在保留集上仍维持优势，进而提出 Sharp MinMax 算法——将模型拆成两部分分别做锐度最小化（保留）和锐度最大化（遗忘），达到SOTA遗忘效果。
Skip to the Good Part: Representation Structure & Inference-Time Layer Skipping in Diffusion vs. Autoregressive LLMs: 首次系统比较扩散语言模型（dLLM）和自回归模型（AR LLM）的层间表征结构，发现原生 dLLM 具有更强的层级抽象和早期层冗余性，据此提出静态、任务无关的推理时层跳过策略，在 LLaDA 上跳过 6 层（18.75% FLOPs 削减）仍保持 90%+ 性能。
SoFlow: Solution Flow Models for One-Step Generative Modeling: 提出 Solution Flow Models (SoFlow)，直接学习速度 ODE 的解函数 \(f(x_t, t, s)\)（将 \(t\) 时刻的 \(x_t\) 映射到 \(s\) 时刻的解），通过 Flow Matching 损失 + 无需 JVP 的解一致性损失从头训练，在 ImageNet 256 上 1-NFE FID 优于 MeanFlow（XL/2: 2.96 vs 3.43）。
Trust but Verify: Adaptive Conditioning for Reference-Based Diffusion Super-Resolution: 提出 Ada-RefSR，一个基于"Trust but Verify"原则的单步参考引导扩散超分辨率框架，通过自适应隐式相关性门控（AICG）机制在利用可靠参考信息的同时抑制错误融合，仅增加 0.13% 计算开销。