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🧪 ICML2026 · 2 篇论文解读

Joint Model and Data Sparsification via the Marginal Likelihood: JMDS 通过最大化边缘似然的统一目标同时实现模型和数据稀疏化——避免分阶段优化的次优性，在 CIFAR / ImageNet / WikiText 上以 5-10× 联合压缩比下保持优于独立稀疏化的性能。
Meta-learning Structure-Preserving Dynamics: 把 modulation-based 元学习（hyper-network 把 latent code \(\bm{z}^{(k)}\) 映射成层级调制参数）系统性地引入 Hamiltonian / GENERIC 神经网络，提出两种新颖调制——latent multi-rank (MR) 与 latent SVD-like 调制，让一个共享网络在不知道系统参数 \(\bm{\mu}\) 的情况下少样本适配整族新参数实例，同时严格保持能量守恒 / 耗散结构。