<div dir="ltr"><div><p><b>CoLLAs 2026 (the 5th Conference on Lifelong Learning Agents) </b><b>Call for Papers</b></p><p><b>Full CFP:</b> <a href="https://lifelong-ml.cc/Conferences/2026/call" target="_blank">https://lifelong-ml.cc/Conferences/2026/call</a></p><p><b>Openreview link:</b> <a href="https://openreview.net/group?id=lifelong-ml.cc/CoLLAs/2026/Conference" target="_blank">https://openreview.net/group?id=lifelong-ml.cc/CoLLAs/2026/Conference</a></p><p><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify">The Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs) is an annual gathering of researchers to exchange ideas on all facets of adaptation of ML models, especially, but not limited to, the ability for lifelong learning. The model can be adapted continually during training on new data/tasks/skills, or could just be a one-off fine-tuning or model merging. Adaptation can add new knowledge, or remove/edit outdated undesired behaviors.</span></p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><font color="#000000">Some example research problems within the scope are</font></p><ul style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;list-style-position:initial;margin:0px;padding:0px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">The conception, design, and implementation of memory within machine learning.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Algorithms to learn without forgetting and/or relearn it back whenever necessary.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Improving or understanding learning and optimization of machine learning models, particularly in, but not limited to, non-stationary settings.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Post-processing or altering (using gradients or other inference-time procedures) a model for efficient and effective adaptation.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Post-processing a model to remove or edit the effect of specific data points or knowledge (for example for protecting user privacy, or for making models safer or even simply more accurate.)</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Architectures and / or pre-training procedures that will facilitate later adaptation or increase efficiency in learning as they see more data, e.g. modular or compositional architectures.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Adapting through feedback or through interaction with a (possibly multi-turn) human/agent in the loop.</font></li></ul><div style="text-align:justify"><font color="#000000" face="Helvetica, Arial, sans-serif"><br></font></div><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><font color="#000000">In terms of terminology, the above investigations may fall under the areas of continual and life-long learning, unlearning, meta-learning, few-shot learning, reinforcement learning, model editing, safety alignment, open-ended and open world learning, in-context learning, test-time adaption and active self-improvement among many others. Note that this list is non-exhaustive.</font></p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><font color="#000000">We welcome both theoretical and empirical contributions, across a wide range of problem settings, from simple models to LLMs. Although not restricted to the below, the typical types of CoLLAs papers include a combination of:</font></p><ul style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;list-style-position:initial;margin:0px 0px 0.5rem 1.5rem;padding:0px;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Empirical contributions</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Theory and theoretical analyses</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Applications that relate to and / or require any of the above areas</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Datasets and benchmarks that facilitate studies in the above areas.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Studies of failure modes and critical analyses of methods designed to tackle any of the above issues.</font></li><li style="margin-left:15px;border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box"><font color="#000000">Approaches that draw inspiration from neuroscience, psychology or biological systems</font></li></ul><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><font color="#000000">Submitted papers will be evaluated based on their novelty, technical quality, and potential impact. Experimental methods and results are expected to be reproducible, and authors are strongly encouraged to make code and data available. We also encourage submissions of proof-of-concept research that puts forward novel ideas and demonstrates potential, as well as in-depth analysis of existing methods and concepts.</font></p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><font color="#000000"><b>CoLLAs 2026 will be held in Precis Center, National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest, Romania, and will be an in-person conference.</b></font></p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><font color="#000000">For any questions about the conference, you can contact us at <a href="mailto:contact@lifelong-ml.cc" rel="noreferrer" target="_blank" style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;text-decoration:inherit">contact@lifelong-ml.cc</a>.</font></p><p><b>Dates and Deadlines (Anywhere on Earth)</b></p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><b>Abstract deadline: </b>Apr 10, 2026</p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><b>Submission deadline:</b> Apr 15, 2026</p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><b>Conference: </b>Sep 14, 2026 - Sep 18, 2026</p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify"><br></p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify">Regards,</p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify">Martin Mundt, Eleni Triantafillou</p><p style="border:0px solid rgb(229,231,235);box-sizing:border-box;margin:0px 0px 0.5rem;line-height:1.42857;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;text-align:justify">CoLLAs 2026 Program Chairs</p></div></div>