ICML

AEVAL: From Anecdotal to Deterministic Testing for Agentic Skill Workflows

AEVAL：从轶事性到确定性的智能体技能工作流测试

Tejas Singh Anand, Yuet Ying Christina Wang, Wanting Jiang, Steve Masson, Tian Zheng, Bingjie Zhou

机构 * nvidia（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 研究针对智能体技能工作流测试缺乏确定性和可重复性的问题，提出AEVAL框架，通过执行器与评分器分离等方法，实现确定性、可重复的测试，给出分层修复建议，能将虚假通过率转换为可重复失败信号并记录修复过程。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table, accepted at the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

Amortized Simulation-Based Inference of Colliding-Wind Binaries from Short, Noisy Image Time Series

基于摊销模拟推断的短时、含噪图像时间序列中碰撞风双星参数反演

Niklas Knöll, Tobias Buck, Lorenzo Branca, Giuseppe Viterbo

AI总结 针对碰撞风双星从短时序列图像推断物理参数这一逆问题，提出一种分解时空架构的摊销后验推断方法，结合神经样条流实现七参数联合推断，在低信噪比下仍能稳健恢复轨道参数和质量损失率。

Comments Accepted to the International Conference for Machine Learning (ICML) workshop AI4Physics 2026

Multi$^2$: Hierarchical Multi-Agent Decision-Making with LLM-Based Agents in Interactive Environments

Multi$^2$：基于LLM智能体在交互环境中的分层多智能体决策

Sangeun Park, Minhae Kwon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出Multi$^2$分层多智能体决策框架，通过高层智能体（System 1）使用监督微调生成子目标，低层智能体（System 2）使用离线到在线强化学习执行原子动作，以缓解目标漂移并实现长期稳定控制。

Comments Accepted at ICML 2026

Partial Fusion of Neural Networks: Efficient Tradeoffs Between Ensembles and Weight Aggregation

神经网络的部分融合：集成与权重聚合之间的高效权衡

Fabian Morelli, Stephan Eckstein

机构 * Department of Mathematics, University of Tübingen, Germany（图宾根大学数学系，德国） ； Department of Computer Science, University of Tübingen, Germany（图宾根大学计算机科学系，德国） 纠错

AI总结 提出神经网络的部分融合方法，通过基于神经元相似性的部分最优传输实现集成与权重聚合之间的灵活权衡，并推广为广义剪枝。

Comments Accepted to ICML 2026

Understanding Self-Supervised Learning via Latent Distribution Matching

通过潜在分布匹配理解自监督学习

Fabian A Mikulasch, Friedemann Zenke

机构 * Friedrich Miescher Institute for Biomedical Research, 4056 Basel, Switzerland（弗里德里希·迈斯彻生物医学研究所） ； Faculty of Science, University of Basel, 4033 Basel, Switzerland（巴塞尔大学科学学院） 纠错

AI总结 本文将自监督学习形式化为潜在分布匹配（LDM），通过对齐和均匀性最大化潜在表示的对数概率和熵，统一了多种SSL方法，并推导出用于高维时间序列的非线性无采样贝叶斯滤波模型。

Comments Accepted to ICML 2026 (Spotlight)

More Edits, More Stable: Understanding the Lifelong Normalization in Sequential Model Editing

更多编辑，更稳定：理解连续模型编辑中的终身规范化

Xin Ma, Wei Chen, Qi Liu, Derong Xu, Zhi Zheng, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文研究了连续模型编辑中的终身规范化，提出理论分析揭示其自增强稳定性循环，并通过StableEdit提升长期稳定性。

Comments Accepted to ICML 2026

Large Language Models Explore by Latent Distilling

通过潜在蒸馏探索大语言模型

Yuanhao Zeng, Ao Lu, Lufei Li, Zheng Zhang, Yexin Li, Kan Ren

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI, Beijing, China（人工智能通用基础理论国家重点实验室，BIGAI，北京，中国） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China（信息科学与技术学院，上海交通大学，上海，中国） 纠错

AI总结 本文提出Exploratory Sampling方法，通过蒸馏模型引导生成过程，提升语义多样性与推理效率，在数学、科学和代码生成中表现优异。

Comments 25 pages, 5 figures. Accepted in ICML 2026

SWE-Milestone: Evaluating AI Agents on Continuous Software Evolution

EvoClaw: 评估AI代理在持续软件演化中的表现

Gangda Deng, Zhaoling Chen, Zhongming Yu, Haoyang Fan, Yuhong Liu, Yuxin Yang, Dhruv Parikh, Rajgopal Kannan, Le Cong, Mengdi Wang, Qian Zhang, Viktor Prasanna, Xiangru Tang, Xingyao Wang

机构 * USC（美国斯克利普斯大学） ； UCR（加州大学河滨分校） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Army Research Office（陆军研究办公室） ； Stanford（斯坦福大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； Haven ； OpenHands 纠错

AI总结 针对现有基准测试忽视软件演化中时间依赖和技术债务的问题，提出EvoClaw基准，通过从提交日志重建可验证里程碑DAG，评估AI代理在持续开发中维持系统完整性和限制错误累积的能力。

Comments ICML 2026

Efficient Multi-round LLM Inference over Disaggregated Serving

高效多轮LLM推理的解耦服务

Wenhao He, Youhe Jiang, Penghao Zhao, Quanqing Xu, Eiko Yoneki, Bin Cui, Fangcheng Fu

AI总结 AMPD通过自适应协调预填充和解码工作负载，提升多轮LLM推理的服务级别目标达成率。

Comments ICML 2026

Measuring and Mitigating Post-hoc Rationalization in Reverse Chain-of-Thought Generation

反向思维链生成中的事后合理化测量与缓解

Guangyue Peng, Zongchao Chen, Wen Luo, Yuntao Wen, Wei Li, Ruixiang Feng, Ran Le, Chen Yang, Zhenwei An, Yang Song, Tao Zhang, Houfeng Wang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanbeige Lab, BOSS Zhipin（纳贝格实验室，BOSS智联） 纠错

AI总结 针对反向思维链生成中的事后合理化问题，提出结构骨架引导推理方法，通过解耦答案依赖而非抑制答案来缓解锚定效应，在开放推理基准上提升10%性能。

Comments ICML 2026

Breaking the MoE LLM Trilemma: Dynamic Expert Clustering with Structured Compression

打破MoE大语言模型三重困境：动态专家聚类与结构压缩

Peijun Zhu, Ning Yang, Baoliang Tian, Jiayu Wei, Weihao Zhang, Haijun Zhang, Pin Lv

机构 * Guangzhou University（广州大学） ； Institue of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 本文提出动态专家聚类与结构压缩框架，通过参数分解和分层路由策略，显著提升MoE大语言模型的效率和内存利用率。

Comments 10 pages, 2 figures, 8 tables. Under review as a conference paper at ICML 2026

Knowledge-Informed Kernel State Reconstruction from Heterogeneous Partial Observations

知识驱动的异质部分观测核状态重建

Luca Muscarnera, Silas Ruhrberg Estévez, Samuel Holt, Evgeny Saveliev, Mihaela van der Schaar

AI总结 提出MAAT框架，利用再生核希尔伯特空间和异质观测算子及先验知识，从部分、噪声、异质观测中重建平滑且物理一致的动态系统状态，显著降低轨迹和导数重建误差。

Comments Accepted at ICML 2026 SD4H Workshop

SKETCH: Semantic Key-Point Conditioning for Long-Horizon Vessel Trajectory Prediction

SKETCH: 面向长时域船舶轨迹预测的语义关键点条件建模

Linyong Gan, Zimo Li, Wenxin Xu, Xingjian Li, Jianhua Z. Huang, Enmei Tu, Shuhang Chen

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； COSCO SHIPPING Advanced Technology Institute, Shanghai, China（中远海运技术研究院） 纠错

AI总结 针对长时域轨迹预测中方向漂移问题，提出基于语义关键点（NKP）的条件轨迹建模框架，将预测分解为全局语义决策与局部运动建模，采用预训练-微调策略估计NKP先验，在真实AIS数据上显著提升长时域、方向精度和细粒度预测性能。

Comments Final Camera-Ready Version. Accepted by ICML 2026 (PMLR Vol. 306)