На основной конференции ECCV я презентовала статью EquiSteer: Cross-Attention Steering Towards a
Fairer Text-Guided Image Generation. Эта статья — в некотором смысле продолжение статьи CASteer, а точнее, практическое ее применение к задаче debiasing of diffusion models. Честно говоря, мне самой эта статья не очень нравится: она чисто эмпирическая, про практическое применение, а я уже стремлюсь делать более фундаментальный рисерч. Но делала я эту статью изначально еще в октябре 2025 года, когда не знала, примут ли две другие статьи на ICLR/ICML, а для хорошего диссера хотелось иметь несколько публикаций на A/A*. Я понимала, что идея EquiSteer с высокой вероятностью заработает и получится нормальная статья, поэтому решила таки ее сделать. Но в итоге две двугие статьи приняли, и теперь у меня аж 4 статьи на A/A* для диссера, что, в принципе, довольно приятно)

Кроме этого, EquiSteer и CASteer также были на воркшопе LifeGenIIP. CASteer уже была давно принята на ICLR 2026, но этот воркшоп был non-archival и принимал любые статьи, которые куда-то приняли в течение года. CASteer еще и выбрали в качестве oral, а потом еще и выдали Best Paper Award runner-up (то есть, второе место). На фотке — я с этим сертификатом. На мой взгляд, это довольно странно — давать award и oral статье, которая уже была куда-то принята раньше, но на этом воркшопе было в принципе не очень много статей — наверное, причина в этом. Но все равно приятно, че)

А еще в день моего постера EquiSteer прямо перед постерной сессией был keynote talk от ЛеКуна, но я на него не пошла. Я просто об этом забыла и вместо этого гуляла по Копенгагену) Но, судя по всему, ЛеКун рассказывал о своих стандартных темах — Le JEPA и что next-token prediction к реальному интеллекту не приведет, и если вы хотите сделать human-level AI, то вам точно не в LLM. Фотка с ЛеКуном стащена из linkedin