ICML

Graph Learning on Ensembles of Cyclic Peptides: An Investigation of Molecular Ensemble Modeling

环肽集合上的图学习：分子集合建模研究

Aaron Feller, Kris Deibler, Maxim Secor

AI总结 研究针对分子构象集合预测性质的问题，提出EnsembleEGNN模型，先以EGNN层编码各构象，再用集合注意力块汇集表示，经多任务自监督预训练，在环肽数据集上取得良好效果，联合BERT编码器进一步提升预测性能。

Comments Accepted to Graph Foundation Models workshop at ICML '26. Contains 8 pages, 4 figures

White Box Evidence Packages for Policy Audit Reports

政策审计报告的白盒证据包

Seunghyun Yoo

AI总结 研究在政策审计中评审者如何判断报告有无证据支持，引入可控评估框架，在多种证据条件下生成报告让评审员评估。结果显示内部证据影响报告引用推理方式，混合接口最有用，随机控制揭示风险，还将内部模型访问重构为证据设计问题。

Comments 16 pages, 5 figures. Presented at the Second Workshop on Technical AI Governance Research (TAIGR) at ICML 2026

SlerpFlow: Spherical Trajectory Correction for Rectified Flow Inversion

SlerpFlow：用于整流流反演的球形轨迹校正

Wenbin Duan, Yan Shu, Zhuoyuan Fu, Fangmin Zhao, Yan Li, Yaru Zhao, Binyang Li

AI总结 研究针对基于整流流的图像生成中反演难题，提出SlerpFlow方法，基于流形假设，整合球形线性插值校正流速度方向，缓存校正速度，实现高精度反演，提升重建保真度与编辑语义对齐，无需额外训练。

Comments 16 pages. Accepted at ICML 2026

Leveraging Biokinetic Knowledge Priors for Data-Scarce Bioprocess Modeling

利用生物动力学知识先验进行数据稀缺的生物过程建模

Kyunghoon Hur, Eunjung Jeon, Hyun Woo Kim, Gyubok Lee, Seongjun Yang

AI总结 研究针对生物制造数据稀缺问题，将生物动力学ODE知识注入神经网络，比较数据级和架构级先验方法，二者在多数据集和微生物物种上均优于无先验基线且可替代，模拟预训练为生物过程深度学习提供简单高效方法。

Comments Accepted at ICML 2026 AI for Science Workshop

AppWorld-UL: Benchmarking Diverse Agent-User Interactions for Tool-Use

AppWorld-UL：用于工具使用的多样化智能体-用户交互基准测试

Junzhi Chen, Harsh Trivedi, Jane Pan, Michael JQ Zhang, Tejas Srinivasan, Niranjan Balasubramanian, Ashish Sabharwal

AI总结 研究针对当前智能体-用户交互基准测试不足，引入 AppWorld-UL 基准测试，基于 AppWorld 框架及模拟应用构建多样任务，用大型语言模型模拟用户行为，评估显示其难度大，能推动回路中工具使用智能体研究。

Comments ICML 2026

Position: Stop Reactively Patching Your Model Every Time and Start Proactive Test-Driven AI Development

立场：停止每次都被动地修补模型，开始主动的测试驱动人工智能开发

Nadine Chang, Maying Shen, Jialiang Wang, Rafid Mahmood, Jose M. Alvarez

AI总结 针对现代AI系统多样用例下的维护问题，提出用主动测试驱动飞轮解决反应式飞轮的局限性，通过创建“测试空间”映射反馈数据到任务目标，经数学证明主动飞轮能以更少迭代实现更好长期扩展性。

Comments Accepted at ICML 2026 Position Paper Track. 18 pages

LeanFlow: A Case Study in Workflow-Driven Lean Autoformalization

LeanFlow：工作流驱动的精益自动形式化案例研究

Lazar Milikic, Simon Guilloud, Khanh Nguyen, Viktor Kuncak

机构 * Moonshot AI（月球计划人工智能公司） ； epfl-lara（洛桑联邦理工学院拉腊实验室） 纠错

AI总结 研究通过对两篇数学论文案例研究，探讨文档到项目形式化中运行时机制对相关指标的影响，使用Kimi2.6和GPT5.5进行消融实验，报告多项数据，展示LeanFlow在特定任务上的表现及校准成果。

Comments 14 pages, 3 figures, ICML 2026: AI for Math Workshop

Expectation Alignment of Language Models for Real-World User Expectations

语言模型与现实世界用户期望的期望对齐

Miaomiao Li, Yang Wang, Bin Liang, Shudong Liu, Zhiwei Zhang, Kam-Fai Wong

AI总结 研究LLMs是否满足用户期望，提出提取期望程序并引入ExpectBench基准，分析发现LLMs存在问题，进而提出LENS框架，可让模型内化期望以生成更契合的响应，凸显明确建模用户期望对实现现实人机对齐的重要性。

Comments Accepted by ICML 2026

The Devil is in the Spectrum: Mitigating Representation Collapse in LLMs via Topologically Regularized Side-Path

问题出在频谱中：通过拓扑正则化侧路径减轻大语言模型中的表示坍缩

Yiheng Tao, Kaiwen Cheng, Yao Lu, Chang Liu, Jie Chen

AI总结 研究针对大语言模型表示坍缩问题，通过频谱分析得出混合效率与信息容量的权衡，提出TRSP方法，采用无参数三角盒机制和长度感知门正则化令牌交互拓扑，实验证明该方法在多方面有显著改进。

Comments 22pages, 4 figures, poster of icml 2026

VeriSimpl: Robust Optimization Modeling from Natural Language using Simplification-based Verification

VeriSimpl：基于简化验证的自然语言鲁棒优化建模

Sumaya Abdul Rahman, Seckhen Ariel Andrade Cuellar, Ghani Raissov, Mohammad Raza

机构 * Gurobi（古罗比） ； IBM（国际商业机器公司） 纠错

AI总结 研究自然语言到优化建模问题，核心方法是基于简化验证理念，利用优化求解器生成诊断查询让大语言模型推理公式正确性，主要贡献是在优化基准测试中提升准确性并提供高精度自验证信号。

Comments ICML 2026

Stochastic Sampling is Epistemically Shallow: The Dimensionality Gap Between Temperature Variation and Model Diversity in LLMs

随机采样在认知上是浅薄的：大语言模型中温度变化与模型多样性之间的维度差距

Izhar Ali

机构 * Rowan University（罗文大学） 纠错

AI总结 研究语言模型重复运行答案不同时其变化能否揭示未知，比较单个模型多次运行与模型集合一次运行，通过随机矩阵测试发现单个模型跨问题结构不明显，自一致性能给出单问题不确定性，多样集合可揭示模型未知。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables. Accepted at EIML@ICML 2026

Position: Natural Language Should Not Fully Replace Formal Languages

立场：自然语言不应完全取代形式语言

Eitan Wagner, Elisha Rosensweig, Omri Abend

AI总结 针对自然语言能否完全取代形式语言的争议，引入基于“任务特异性”的形式框架并证明“特异性交叉定理”，通过跨模态案例分析表明二者各有优势，是互补工具，倡导开发混合系统。

Comments To be published in ICML 2026 (position track)