ICML

Scene Graph Thinking: Reinforcing Structured Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models

场景图思维：增强多模态大语言模型的结构化视觉推理

Zhiwei Yang, Yuanchen Wu, Nan Zhang, Yucong Meng, Ke Yan, Shouhong Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型忽视结构化关系的问题，提出场景图思维（SaGe）范式，通过自动数据引擎转换数据、构建训练数据，采用两阶段图对齐训练范式，在多模态基准测试中取得显著改进，提升细粒度感知和推理能力。

Comments ICML 2026

NaviCache: Test-Time Self-Calibration Caching for Video Generation

NaviCache: 视频生成的测试时自校准缓存

Zheqi Lv, Zhibo Zhu, Jinke Wang, Qi Tian, Shengyu Zhang, Zhengyu Chen, Chengxi Zang, Zhou Zhao, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文生视频） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型计算成本高的问题，提出NaviCache方法，将特征演化重构思为惯性导航系统问题，通过双状态估计架构自适应跟踪特征变化比和潜在漂移，实现有界误差的计算跳过，在多个模型上取得优异性能。

Comments Published at ICML 2026: Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026

KVEraser: Learning to Steer KV Cache for Efficient Localized Context Erasing

KVEraser: 学习操控KV缓存以实现高效的局部上下文擦除

Mufei Li, Shikun Liu, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta 纠错

AI总结 提出KVEraser方法，通过学习操控KV缓存实现局部上下文擦除，避免全局重计算，在长上下文任务中接近全重算性能且延迟仅增加24%。

Comments Oral at the ICML 2026 Workshop on the Impact of Memorization on Trustworthy Foundation Models; Code available at https://github.com/Graph-COM/KVEraser

The Injection Paradox: Brand-Level Suppression in Safety-Trained LLM Recommendations via RAG Context Injection

注入悖论：通过RAG上下文注入在安全训练的LLM推荐中实现品牌级压制

Hyunseok Paeng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究发现在基于RAG的LLM推荐中，安全训练会导致注入提示反而压制目标品牌推荐率，揭示了安全机制可能被逆向利用的风险。

Comments 18 pages, 1 figure, 15 tables. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN), a non-archival venue

Multi-task Learning is Not Enough: Representational Entanglement in Dual-output Second Language Speech Recognition

多任务学习还不够：双输出第二语言语音识别中的表示纠缠

Seung Hwan Cho, Young-Min Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 针对双输出第二语言语音识别，研究发现多任务学习导致表面转录性能下降，归因于编码器级别的表示纠缠，尤其在英语中随表面-意义差异增大而加剧。

Comments 5 pages, 2 figures, Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning Workshop on Machine Learning for Audio

NITP: Next Implicit Token Prediction for LLM Pre-training

NITP：面向LLM预训练的下一隐式令牌预测

Xiangdong Zhang, Debing Zhang, Shaofeng Zhang, Xiaohan Qin, Yu Cheng, Junchi Yan

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出NITP方法，通过在表示空间中添加密集连续监督来增强离散令牌预测，以解决标准下一令牌预测中潜在表示空间约束不足的问题，并在0.5B至9B参数模型上取得一致性能提升。

Comments Accepted at ICML 2026

SOLAR: Self-supervised Joint Learning for Symmetric Multimodal Retrieval

SOLAR：用于对称多模态检索的自监督联合学习

Wenjie Yang, Hang Yu, Yuyu Guo, Peng Di

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本文提出SOLAR框架，通过自监督学习解决对称多模态检索问题，利用未标记数据提升模型性能，实验显示其在基准测试中优于现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026. Code, model and benchmark are available at https://github.com/codefuse-ai/SOLAR

CTFusion: A CTF-based Benchmark for LLM Agent Evaluation

CTFusion: 一种基于CTF的LLM代理评估基准

Dongjun Lee, Ga-eun Bae, Insu Yun

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出CTFusion，一种基于CTF的评估框架，通过减少竞争影响和数据污染，提升对LLM代理的评估可靠性。

Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD), ICML 2026. Revised to match the camera-ready version. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=aUSUvS4dPL

Agentic Forecasting using Sequential Bayesian Updating of Linguistic Beliefs

基于序列贝叶斯更新的语义信念的代理预测

Kevin Murphy

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 BLF系统通过语义信念状态、层级多试聚合和层级校准方法，在预测基准上超越了现有方法，同时具备低泄露率的回测框架。

Comments v4 adds 2 new appendices: app J evaluates a "generative" Bayesian alternative to BLF (which does worse than the "discriminative" approached used by BLF), and app K sketches how to do value of information computation to decide when to stop searching (although this idea has not been tried). v4 also adds a few more recent references

Journal ref v3 was published in ICML AI Forecasting workshop 2026 (https://forecasting-workshop.github.io/)

DEER: A Benchmark for Evaluating Deep Research Agents on Expert Report Generation

DEER：用于评估深度研究代理在专家报告生成上的基准

Janghoon Han, Heegyu Kim, Changho Lee, Dahm Lee, Min Hyung Park, Hosung Song, Stanley Jungkyu Choi, Moontae Lee, Honglak Lee

AI总结 DEER是一个用于评估深度研究代理在专家报告生成中性能的基准，通过系统化的评估标准和主张验证架构，提升报告质量和逻辑完整性。

Comments ICML 2026 (45 pages, 12 figures, 25 tables, 129 references

LLM-Based Social Simulations Require a Boundary

基于大语言模型的社会模拟需要边界

Zengqing Wu, Run Peng, Takayuki Ito, Makoto Onizuka, Chuan Xiao

机构 * Osaka University（大阪大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

AI总结 探讨基于大语言模型的社会模拟，指出其因输出同质化限制对复杂社会动态行为多样性的捕捉。通过回顾研究发现验证实践与问题异质性要求不符，建议匹配验证深度、明确报告方差并合理限制结论，倡导有边界意识的方法为社会科学提供见解。

Comments ICML 2026 Position Paper Track

FIRE-Bench: Evaluating AI Agents on the Rediscovery of Scientific Insights

FIRE-Bench：评估人工智能代理在科学见解重新发现方面的表现

Zhen Wang, Fan Bai, Zhongyan Luo, Jinyan Su, Kaiser Sun, Xinle Yu, Jieyuan Liu, Kun Zhou, Claire Cardie, Mark Dredze, Zhiting Hu, Eric P. Xing

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究旨在评估大语言模型驱动的人工智能代理在科学见解重新发现上的能力。核心方法是引入FIRE-Bench基准，让代理基于高层次研究问题进行全周期探索。主要贡献是为衡量代理驱动的科学发现进展提供了严格诊断框架，揭示当前代理系统在全周期科研上的挑战。

Comments 34 pages, 3 figures, 16 tables; ICML 2026 Camera-ready Version

TimeSAE: Causal Sparse Decoding for Faithful Explanations of Black-Box Time Series Models

TimeSAE：用于对黑箱时间序列模型进行忠实解释的因果稀疏解码

Khalid Oublal, Quentin Bouniot, Qi Gan, Stephan Clémençon, Zeynep Akata

机构 * Telecom Paris（电信巴黎大学） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Helmholtz Munich（海德堡-慕尼黑马克斯·普朗克研究所） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Munich Data Science Institute（慕尼黑数据科学研究所） 纠错

AI总结 针对黑箱时间序列模型难以解释且缺乏泛化能力的问题，基于稀疏自编码器概念引入TimeSAE框架，通过在合成和真实数据集上广泛评估并与基线比较，证明该框架能提供更忠实、稳健的模型解释。

Comments Accepted at ICML 2026

Journal ref International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

Memory Savings at What Cost? A Study of Alternatives to Backpropagation

以何种代价节省内存？反向传播替代方案研究

Kunjal Panchal, Sunav Choudhary, Yuriy Brun, Hui Guan

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts, Amherst（信息与计算机科学学院，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe, San Jose（Adobe公司，圣乔斯） 纠错

AI总结 研究比较BP、检查点BP、FmAD和ZO在LLM及视觉语言模型训练中的表现，发现FmAD和ZO虽省内存但有计算成本等问题，带检查点的BP在多方面更优，纠正了此前关于LLM优化的片面基准测试观点。

Comments Accepted to ICML 2026

Adaptive Reinforcement Learning for Unobservable Random Delays

用于不可观测随机延迟的自适应强化学习

John Wikman, Alexandre Proutiere, David Broman

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

AI总结 研究现实动态环境中智能体与系统交互因延迟导致标准强化学习假设不成立的问题，提出交互层框架，在此基础上开发ACDA算法，能自适应处理不可观测和时变延迟，在多种环境中性能显著优于现有方法。

Comments Published at ICML 2026 (https://openreview.net/forum?id=QpgIOT06k3)

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026