ICML

PAMD: Structured Adaptive Distances for Bisimulation Representations in Visual Reinforcement Learning

PAMD：视觉强化学习中用于双模拟表示的结构化自适应距离

Daegyeong Roh, Juho Bae, Han-Lim Choi

AI总结 针对视觉强化学习中潜在距离选择影响性能的问题，提出PAMD（成对自适应马氏距离），它为测量潜在状态相似性参数化正定成对条件度量，是现有双模拟方法的简单插件，在视觉MuJoCo任务中显著提升了相关算法性能。

Comments 9 pages, 6 figures, plus appendix. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

DiFA: Inference-Time Forward-Process Alignment for Diffusion Models

DiFA：扩散模型的推理时间前向过程对齐

Shigui Li, Delu Zeng

AI总结 研究提出DiFA框架，将扩散模型推理时的数据预测细化转为顺序状态估计问题，受卡尔曼滤波启发建立前向对齐时间一致性，引入偏差引导机制，实验表明该方法在多个指标上显著提升CIFAR-10和ImageNet的生成保真度。

Comments Accepted to ICML 2026. 23 pages, 7 figures

A Geometric Perspective on Stabilizing Value Conflict Resolution

稳定价值冲突解决的几何视角

Saket Reddy, Andy Liu

机构 * University of Illinois - Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型在RLHF训练中应对价值冲突的问题，核心方法是利用思维链推理，通过几何视角分析其作用，创建新的以价值冲突为重点的CoT设计，提升了道德推理性能，为改进模型处理复杂价值冲突请求的性能提供新途径。

Comments Accepted to ICML Workshop on High-Dimensional Learning Dynamics

ST-Veto: Spatio-Temporal Token Veto for Diffusion MLLMs via Taylor Prediction and Visual Grounding

ST-Veto：通过泰勒预测和视觉基础实现用于扩散多模态语言模型的时空令牌否决

Keuntae Kim, Beomseok Lee, Hyunwoo Kim, Yong Suk Choi

AI总结 研究针对扩散多模态大语言模型推理不足问题，提出无需训练的ST-Veto方法，利用二阶泰勒预测和图像注意力质量否决不稳定及弱基础令牌，与更安全候选交换，在多基准测试中优于其他方法，提升准确率且无额外成本。

Comments ICML 2026 - main

The Concept of Representation in ML: Beyond Plato and Aristotle

机器学习中的表征概念：超越柏拉图与亚里士多德

Gilad Landau, Aviv Keren

AI总结 探讨机器学习中表征概念，随着模型发展其从工程领域转向心理表征领域。评估《柏拉图式表征假说》中关于不同AI模型表征属性趋同由现实统一结构驱动的说法，借助心灵哲学观点审视，阐明关键、解释不足并给出研究方向。

Comments 8 pages. Accepted for oral presentation at ICML 2026

Coordinated Disentanglement with Iterative Mode Discovery Under Hidden Correlations

在隐藏相关性下通过迭代模式发现进行协同解缠

Rong Hu, Ling Chen

AI总结 研究针对解缠表示学习中隐藏相关性未充分探索的问题，提出CoDID框架，通过动态架构适应模式数量变化，利用协调机制减轻误差放大以实现协同解缠，在多样任务上展现最优性能。

Comments Published at ICML 2026

SlotGuard: Stop Oversharing Private Local Context in LLM Agent Transcri

SlotGuard：阻止大语言模型代理转录中过度共享私有本地上下文

Haocheng Xia, Yongjoo Park

机构 * Siebel School of Computing（计算机科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究大语言模型代理转录本隐私泄露问题，提出SlotGuard方法，通过重写结构绑定、替换机密值、链接跨轮引用等操作隐藏敏感数据，在保持代理性能的同时大幅降低凭证泄漏率。

Comments ICML 2026 AIWILD

Training Continuous Chain of Thought Models: A Tale of Two Regimes

训练连续思维链模型：两种模式的故事

Varun Yerram, He He, Eunsol Choi

AI总结 研究训练连续思维链模型，提出C-MTP直接监督方法，该方法在简化轨迹评估中表现良好，还扩展评估到复杂任务，发现当前直接和间接监督训练方法在长推理轨迹任务中表现差，揭示了现有方法的局限性。

Comments Accepted to AdaptFM Workshop, ICML 2026

Position: Explanation Stability Is a Property of the Model Method Pair, Not the Model

立场：解释稳定性是模型与方法对的属性，而非模型本身的属性

Kabilan Elangovan, Daniel Ting

AI总结 该论文指出关于解释稳定性的断言需经交叉方法验证，以胸部X光实验为例，不同模型在不同归因方法下稳定性排名反转，说明解释稳定性是模型与方法对的属性，基于解释的断言应多方法验证并明确归因算子。

Comments Accepted Position Paper at ICML 2026. https://openreview.net/forum?id=9r8sSaYhos

Journal ref Forty-third International Conference on Machine Learning Position Paper Track, 2026

Learning from World Feedback: Why Model Uncertainty Fails as a Risk Signal in Model-Based RL

从世界反馈中学习：为何模型不确定性在基于模型的强化学习中无法作为风险信号

Zhaohui Wang

AI总结 研究探讨 RLxF 中学习信号应源于世界反馈，在安全模型控制中实例化并提炼原则。通过实验表明基于动力学的不确定性惩罚会增加碰撞率，用世界反馈信号可降低碰撞率，提取原则并指出其适用于多种相关方法。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Reinforcement Learning from X Feedback (RLxF). 14 pages

Feedback Attribution and Representation Geometry: Metrics for Comparing Individual and Shared Rewards in MARL

反馈归因与表示几何：多智能体强化学习中个体与共享奖励比较的度量

Tasha Pais, Richard Higgins

AI总结 研究多智能体强化学习中团队平均奖励下，学习表示上奖励归因的特征。提出EffRank/$n$和$D_\text{act}$指标，在SMACv2测试发现观测解释几何特征，奖励归因体现在行为，且指标开销低。

Comments Accepted at the Reinforcement Learning from World Feedback Workshop, ICML 2026

Preference-based Antibody Expression Ranking: Scaling with Large-scale Weak Supervision

基于偏好的抗体表达排序：大规模弱监督下的扩展

Josh Qixuan Sun, Morteza Babaie, Wenyang Hou, Mark Crowley, David Young

AI总结 研究针对抗体表达排序中标记数据稀缺问题，提出基于偏好的学习框架，结合定量表达与弱监督，通过改进DPO适用于蛋白质语言模型，在多样数据集上评估，该方法优于基线，为抗体可表达性优化提供可扩展方案。

Comments Accepted at ICML 2026

From Outcomes to Actions: Leveraging Hindsight for Long-Horizon Language Agent Training

从结果到行动：利用事后诸葛亮进行长期语言智能体训练

Zishang Jiang, Tingyun Li, Jinyi Han, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Yizhou Ying, Xiaojun Meng, Jiansheng Wei, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

AI总结 研究长期语言智能体训练中现有强化学习方法面临的挑战，提出事后诸葛亮策略优化方法，通过投影到意图空间提取低方差学习信号，聚合相似状态和行动，理论和实证证明可稳定提升策略性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Normalized Rewards for Preference Optimization

偏好优化的归一化奖励

Shawn Im, Federico Danieli, Skyler Seto, Barry-John Theobald, Katherine Metcalf

AI总结 研究针对直接对齐算法过度优化隐式奖励模型的问题，提出添加正则化项的方法，通过研究似然变化分布理解过度优化，应用该正则化于相关方法，实现生成质量与基准能力权衡及奖励建模改进，提升了模型性能。

Comments ICML 2026

Orthogonal Gradient Constraints Shape Noisy-Label Memorization Dynamics

正交梯度约束塑造噪声标签记忆动态

Richard Mai

AI总结 研究噪声标签学习中记忆驱动过拟合问题，核心方法是用OrthoGrad去除权重梯度中与当前权重向量平行的分量，在MNIST小数据及CIFAR-10 ResNet-18实验中验证其能改变记忆轨迹，但依赖数据情况，可作学习动态诊断。

Comments 7 pages, accepted into the ICML HiLD workshop 2026 @Seoul