期刊&会议
International Conference on Machine Learning · 会议 · Machine Learning
迈向真正的多语言ASR：将代码切换ASR泛化到未见语言对
机构 * University of Tokyo（东京大学）
AI总结 通过模型合并和领域泛化方法，研究从有限语言对中学到的代码切换能力能否泛化到未见语言对，实验表明双语CS-ASR模型对未见语言对有一定泛化能力但有限。
Comments ICML 2026 Workshop on Machine Learning for Audio
推理时元素损坏下的分布鲁棒集合表示学习
机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 针对推理时元素损坏问题，提出SW-DRSO分布鲁棒优化框架，通过重心对抗近似最坏情况损失，在四个任务上验证了鲁棒性和性能。
Comments Accepted by ICML'26
CareTransition-Audit：用于高效护理过渡的出院总结审计基准
机构 * Department of Computer Science \& Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minneapolis, USA ； Centific AI Research, Redmond, USA
AI总结 提出基于大语言模型的自动化框架，通过46项检查清单审计出院总结完整性，在MIMIC-IV数据集上基准测试11个模型，最佳模型与临床医生标签的Cohen's kappa约0.5，所有模型难以识别模糊文档。
Comments Accepted as a poster at IEEE-ICHI 2026; Accepted at SD4H@ICML
对目标指令选择的批判性审视：厘清什么重要（以及什么不重要）
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Kempner Institute（凯门研究所）
AI总结 本文系统解构指令微调中目标指令选择的两大核心要素——数据表示与选择算法，发现基于梯度的表示结合贪心轮询选择在低预算下表现最佳，但收益随预算增加而减弱，并统一了多种算法为近似距离最小化。
Comments ICML 2026
LoRDO: 分布式低秩优化与低频通信
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Institute of Science and Technology Austria（奥地利科学与技术研究院） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Flower Labs（Flower实验室）
AI总结 提出LoRDO框架，统一低秩优化与低频同步，通过全秩准双曲更新恢复子空间探索，在125M-720M模型规模下实现与低秩DDP近似的性能，通信量减少约10倍。
Comments Accepted at ICML 2026
一个探针无法捕捉所有：迈向有针对性的欺骗检测
机构 * LASR Labs（LASR实验室） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所）
AI总结 针对线性探针在欺骗检测中的异质性，提出根据具体欺骗类型匹配探针可显著提升性能（AUC提升0.108），建议组织定义威胁模型并部署相应探针。
Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306, 2026
通过增强潜在本征属性将重光照作为视觉先验的探针
机构 * UvA-Bosch Delta Lab, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands（乌得勒支大学阿姆斯特丹分校博世Delta实验室） ； The University of Chicago, Chicago, USA（芝加哥大学） ； Johns Hopkins University, Baltimore, USA（约翰霍普金斯大学）
AI总结 提出增强潜在本征属性（ALI）方法，融合密集像素对齐视觉特征到潜在本征重光照模型，平衡语义与光度保真度，提升复杂材质重光照质量。
Comments Camera-ready version for ICML 2026. Project page: https://augmented-latent-intrinsics.github.io
Bring My Cup! 使用视觉注意力提示个性化视觉-语言-动作模型
机构 * GSAI, POSTECH（POSTECH 人工智能研究所） ； IME, POSTECH（POSTECH 信息媒体研究所）
AI总结 针对VLA模型难以处理个性化指令的问题，提出无需训练的视觉注意力提示（VAP）方法，通过参考图像作为非参数记忆，利用开放词汇检测和嵌入匹配定位个人物品，并以视觉提示注入模型，在多个仿真和真实场景中显著提升成功率和正确物体操作。
Comments ICML 2026. Project page: https://vap-project.github.io/
TransLaw：模拟香港判例法专业翻译的大规模数据集与多智能体基准
机构 * City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学）
AI总结 针对香港判例法英译中资源匮乏、法律术语和格式要求严格的问题，构建了首个大规模句对齐平行语料库HKCFA Judgment 97-22，并提出多智能体框架TransLaw，通过分解翻译任务、集成法律词汇库和检索增强生成，显著提升翻译质量，但仍未达到人类专家的风格自然度。
Comments Accepted at ICML 2026 - AI for Law
MEAL: 持续多智能体强化学习基准
机构 * Eindhoven University of Technology, The Netherlands（埃因霍温理工大学，荷兰） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学，英国） ； University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学，德国） ； King's College London, UK（伦敦国王学院，英国） ； University of Liverpool, UK（利物浦大学，英国）
AI总结 提出MEAL基准，利用JAX和GPU加速实现100任务序列训练，揭示长序列中出现的失败模式。
Comments To be published in the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026
生物声学地理定位：物种声音作为地理信号
机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校）
AI总结 本文研究仅通过声音进行全球尺度地理定位，利用生物声学信号中的物种地理分布线索，提出结合物种范围预测与检索的地理定位方法，并验证多模态融合的潜力。
Comments Accepted to ICML 26
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