Mila объявила, что её исследователи представят 70 докладов на Международной конференции по представлению знаний (ICLR) 2026 года в Бразилии. Ключевые презентации в первый день будут посвящены достижениям в объединении моделей, обучении графам и обучении с подкреплением. Среди заметных работ — надёжное объединение моделей DisTaC через дистилляцию условных векторов задач и эталонная платформа GraphOmni для оценки больших языковых моделей на задачах теории графов. В области обучения с подкреплением SHAPO представляет оптимизацию с учётом резкости для безопасного исследования, в то время как ARM-FM использует фундаментальные модели для автоматической генерации машин вознаграждения. Генеративные модели увидят инновации, такие как эффективное регрессионное обучение нормализующих потоков для генераторов Больцмана и точное вычисление вероятности в непрерывных потоках от FALCON. Кроме того, Mila представит достижения в области больших языковых моделей, включая визуализацию процессов рассуждения и переосмысление коллапса модели как особенности машинного забывания.