We are delighted to announce the 16 papers accepted to the Machine Learning Reproducibility Challenge (MLRC) 2026, an official NeurIPS 2026 track. The papers will be presented in person at NeurIPS 2026 in Sydney, Australia (December 6–13, 2026), alongside papers from the Main Track and the Evaluations & Datasets Track. Each paper was first accepted […]

Story with all the numbers: NeurIPS and EMNLP moved closer in 2026 — Hadi Mohammadi

Fairness-accuracy trade-offs are a central concern in the deployment of fairness-aware machine learning methods. When sensitive attributes are unavailable at inference time-the so called unawareness s...

An open-source, Gymnasium-compatible benchmark for active tactile perception tasks including localization, classification, and volume estimation.

I embedded the title and abstract of all 23,984 NeurIPS and EMNLP papers from 2025 and 2026 with Qwen3-Embedding-0.6B and put them on one map. I wanted to know if the two conferences are turning into one. They moved closer, but they are still far from the same. * In 2025, 23% of NeurIPS papers had their nearest neighbour at EMNLP. In 2026 it is 29%. The other way round it went from 22% to 25%. Both use equal-size samples (3,000 papers per side, 50 draws), because NeurIPS is much bigger. * A logistic regression that predicts the conference from the vector gets an AUC of 0.89 in 2026, down from 0.93. * Cutting the 2D map into hexagons, 23% of papers sat in hexagons both conferences share about equally in 2025, and 32% in 2026. Subsampling 2026 to the size of 2025 still gives 31%. * The biggest part of the rise is LLM agents: two thirds of those papers now sit in shared hexagons, up from a third. Benchmarks and LLM judges went from 8% to 40%. * The authors did not converge. At equal size, the share of people with a paper at both did not go up. Abstracts changed style a lot between the two years. “Novel” dropped from a third of NeurIPS abstracts to about one in nine, so I checked that this is not what drives it. A TF-IDF classifier on titles alone also drops, from 0.86 to 0.82, and the nearest-neighbour shares still rise after projecting out the average 2025 to 2026 shift. 30 or 60 topics instead of 40, and EMNLP’s main track only, give the same picture. The 2026 data are pre-release versions of both paper lists. Interactive map (switch years, tap a hexagon to see its papers): Where NeurIPS and EMNLP overlap — Hadi Mohammadi Code and data: GitHub - mohammadi-hadi/ai-conferences: NeurIPS and EMNLP 2025-2026 on one map: did the two conferences move closer? · GitHub One question for people who work with embeddings: is there a better way to measure how much two corpora overlap than nearest-neighbour mixing on equal-size samples? I would like to know what you would use.

Um cão robótico controlado por neurônios humanos cultivados em laboratório pode parecer coisa de ficção científica, mas a demonstração realizada por cientistas da empresa australiana Cortical Labs mostra que a computação biológica começa a ganhar espaço no mundo físico. Em um experimento apresentado na conferência NeurIPS 2026 e publicado na Arxiv, pesquisadores utilizaram células cerebrais vivas para orientar um robô em direção a um alvo. A tecnologia combina neurônios cultivados em laboratório com um chip equipado com eletrodos capazes de transmitir e receber sinais elétricos. A atividade das células é traduzida em comandos para o robô, enquanto informações sobre seus movimentos retornam ao sistema biológico, formando um circuito de comunicação e feedback. A proposta é investigar se sistemas baseados em células vivas podem oferecer uma alternativa aos computadores convencionais, especialmente em tarefas que exigem aprendizado e adaptação. Como o robô funciona? No experimento, os pesquisadores cultivaram neurônios humanos diretamente sobre um chip de silício. Os eletrodos permitem estimular as células e registrar sua atividade elétrica, estabelecendo uma comunicação bidirecional entre o sistema biológico e o robô. Os sinais elétricos são convertidos em comandos que orientem os movimentos da máquina. Ao receber informações sobre o resultado de suas ações, o sistema pode ajustar sua atividade e aprender a navegar pelo ambiente. "O cão robótico é uma demonstração simples de como o progresso nos sistemas biológicos também pode ser aplicado no mundo real, mas ajuda a tornar essa oportunidade tangível", afirmou Brett Kagan, cofundador e CEO da Cortical Labs, ao ScienceAlert. O executivo acrescenta que, no futuro, essa abordagem poderá contribuir para o desenvolvimento de robôs e sistemas autônomos capazes de tomar decisões em ambientes imprevisíveis. Entretanto, embora os sistemas de inteligência artificial tenham avançado significativamente, os pesquisadores apontam que o cérebro humano continua sendo um exemplo de eficiência energética e capacidade de adaptação. A computação biológica busca explorar essas características utilizando células vivas como parte do processamento de informações. Em vez de depender exclusivamente de circuitos eletrônicos convencionais, esses sistemas aproveitam a atividade elétrica dos neurônios para executar tarefas. Antes a Cortical Labs já havia demonstrado que grupos de neurônios cultivados em laboratório podem realizar atividades computacionais, como jogar games famosos, como Pong e Doom. Agora, a empresa investiga como essa tecnologia pode ser aplicada à robótica. Circuitos de feedback de sinais elétricos foram usados ​​para levar o robô até seu alvo Cortical Labs "Robôs que estão se tornando máquinas notavelmente capazes em seu controle físico ainda têm dificuldades com o controle de ordem superior necessário para aprender rapidamente ou se adaptar quando as condições mudam", explicou Kagan. Segundo ele, caminhar, correr e realizar acrobacias são capacidades impressionantes, mas decidir onde e quando executar essas ações continua sendo um desafio para os métodos tradicionais. Mais de 4 mil horas de experimentos A pesquisa também se conecta a uma colaboração entre a Cortical Labs e o Instituto de Pesquisa Honda Europa. Nesse trabalho, os cientistas investigaram a capacidade de neurônios cultivados em laboratório de controlar um agente virtual em uma grade, buscando uma recompensa. O sistema utilizava o mesmo princípio: estímulos elétricos eram enviados às células, que respondiam com sinais próprios. Ao variar os estímulos e fornecer feedback sobre os movimentos do agente, os pesquisadores conseguiram treinar e interpretar as respostas do sistema biológico. Ao longo de mais de 4 mil horas de interações, a equipe testou quase 1.300 combinações diferentes de sinais elétricos. "Essa colaboração em pesquisa nos permite investigar abordagens fundamentalmente diferentes para agentes inteligentes", afirma Daniel Tanneberg, cientista sênior do Instituto de Pesquisa Honda na Europa. Para o pesquisador, o uso de células vivas como base computacional apresenta desafios, mas também oferece potencial em eficiência energética, robustez e adaptação. Quais são os próximos passos? Apesar dos resultados, a tecnologia ainda está em estágio inicial. O sistema não é particularmente rápido ou eficiente, e os experimentos envolvem tarefas relativamente simples, como navegar por uma grade ou alcançar um alvo. Os próximos passos incluem ampliar a capacidade dos chips para executar tarefas mais complexas, reduzir o tempo necessário para o aprendizado e compreender como os neurônios retêm informações. "O desafio não é simplesmente cultivar neurônios em silício: é encontrar maneiras confiáveis de se comunicar com sistemas biológicos, treiná-los e entender quais abordagens produzem resultados consistentes", diz Johnson Zhou, engenheiro de software de pesquisa da Cortical Labs.

A technical blog from the Jittor project presents two ECCV/NeurIPS 2024 human mesh recovery methods, MultiROI-HMR and Meta-HMR, and releases Jittor implementations that report faster inference than PyTorch.

This NeurIPS'26 workshop paper takes TLA+ specs from GitHub, translates them into Verus, and has LLM agents prove the safety and liveness p...