ICML

A Unifying Relational Perspective on Expressive Lottery Tickets

关于高表达能力彩票票假设的统一关系视角

Lorenz Kummer, Samir Moustafa, Anatol Ehrlich, Franka Bause, Marco Nennstiel, Przemysław Andrzej Wałȩga, Nils Morten Kriege

机构 * Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学学院） ； Doctoral School Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学博士学院） ； CeMM Research Center for Molecular Medicine of the Austrian Academy of Sciences（奥地利科学院CeMM分子医学研究中心） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） ； School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院电子工程与计算机科学学院） ； Research Network Data Science, University of Vienna（维也纳大学数据科学研究网络） 纠错

AI总结 该研究将强表达能力彩票票假设推广至多关系和时序领域，证明参数充足的关系型图神经网络含维持1-RWL表达能力的稀疏子网络，还通过实验验证相关概率下界并分析预训练表达能力与模型性能的关联。

Comments ICML 2026

Evaluating and Explaining Prompt Sensitivity of LLMs Using Interactions

利用交互作用评估与解释大语言模型的提示敏感性

Ruiyang Qin, Qingzhuo Wang, Tian Wang, Zhihua Wei, Wen Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出基于交互作用的IPS指标，分析50个开源LLMs的提示敏感性，发现监督微调等四个因素可通过降低低阶交互作用的敏感性减少提示波动。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 46 pages, 48 figures

Adversarial Review: Structured Disagreement for Grounded Agentic Code Review

对抗评审：基于结构化分歧的 grounded 智能体代码评审

Eric S. Qiu, Joyce Gill

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出对抗评审（AR）协议，仅用3个智能体实现结构化分歧的协作代码评审，在LiveCodeBench、SWE-PRBench等基准上优于多智能体基线，证明无需大量智能体即可完成高效代码评审。

Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on DL4C

Solving Is Not Drawing: A Benchmark for Diagrammatic Reasoning in Olympiad Geometry

求解不等于绘图：奥林匹克几何图解推理基准

Hsien Xin Peng, Anthony Kim, Alvin Li, Calvin Supasanya, Shivank Garg, Kevin Zhu

AI总结 该研究针对基础模型图解推理能力评估缺口，构建含954道奥林匹克几何题的基准，发现模型求解与绘图能力存在显著差距，绘图平均编译成功率仅36.14%。

Comments ICML 2026, AI4MATH Workshop

Same Facts, Different Updates: Inference Setup Shapes LLM Behavior in Medical Allocation

相同事实，不同更新：推理设置塑造医疗分配场景下大语言模型的行为

Spencer Gibson, Tyler Crosse, Magnus Saebo, Achyutha Menon, Eyon Jang, Diogo Cruz

AI总结 本研究发现，在医疗资源分配场景中，大语言模型的推理设置会导致其对相同患者信息产生不同的资源分配概率，凸显了谨慎将LLM系统纳入决策的重要性。

Comments Accepted to the AI4GOOD Workshop at ICML 2026, Seoul, South Korea

Stability-Aware Feature Design for Robust Watermark Detection in Machine-Generated Text

面向机器生成文本鲁棒水印检测的感知稳定性特征设计

Sina Mansouri, Mohit Marvania, Abolfazl Safikhani

AI总结 该研究针对机器生成文本水印检测在多次释义及短文本场景下性能骤降的问题，提出PSS检测框架，结合多类特征与稳定性得分，在多基准数据集和多模型测试中显著提升检测AUC，且通用分类器跨域泛化性强。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. 20 pages, 5 figures

Latent Space Refusal Anchoring for Low-Resource African Languages: Mechanistic Safety Recovery Without Retraining

低资源非洲语言的潜在空间拒绝锚定：无需重新训练的机制安全恢复

Godwin Abuh Faruna

AI总结 针对低资源非洲语言指令模型无法拒绝有害请求的问题，提出无需训练的LSR-Anchoring方法，通过MAS或SDS引导残差流，在多数非洲语言上恢复安全且对MMLU影响小，但阿拉伯语因几何失配失败。

Comments Published at ICML 2026 Workshop on Global South in Machine Learning

Position: Current Model Cards Are Insufficient for Downstream Governance of Open-Weight Foundation Models

立场：当前模型卡片不足以支持开放权重基础模型的下游治理

Sungwon Chae, Keonwoo Kim, Hoki Kim, Jaeyeon Ju, Sangchul Park

AI总结 本文分析Hugging Face的500份模型卡片，指出现有模型卡片无法支持开放权重基础模型下游治理，提出需整合模型卡片、可接受使用政策、许可证的多层治理框架。

Comments Accepted as a position paper at ICML 2026

Position: Behavioral Systems Require Behavioral Tests

定位：行为系统需要行为测试

Manuel Cherep, Nikhil Singh, Pattie Maes

AI总结 本文提出AI智能体需如其他行为系统般接受评估，借鉴行为科学提出含行为测试开发等内容的研究议程，为AI行为科学发展提供路线图。

Comments Accepted to ICML 2026 (Position Track)

Position: Profiling Game Worlds by Transition Complexity

Position：通过转移复杂度分析游戏世界

Lele Cao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； DeepMind（深度思考（DeepMind）） 纠错

AI总结 该研究针对GWM与RL常被混淆的问题，提出转移复杂度剖面（TCP）指标，用于量化游戏环境的转移预测难度，呼吁其成为相关论文的标准基准元数据。

Comments Accepted by ICML 2026 Position Paper Track. this https URL (https://icml.cc/virtual/2026/poster/67074)

Position: Collusion Risks Among AI Reasoning Agents Justify Certification Requirements for Making Market Decisions

立场：AI推理智能体间的合谋风险证明其在制定市场决策时需满足认证要求

Matthew Riemer, Tommaso Tosato, Amin Memarian, Maximilian Puelma Touzel, Glen Berseth, Irina Rish, Guillaume Dumas

AI总结 该研究指出具备思维链推理能力的AI智能体易出现合谋倾向，提出需对其进行行为认证，实验显示DeepSeek-R1智能体在伯特兰寡头定价场景中存在默契合谋，且其思维链可被隐蔽引导至合谋或竞争状态。

Comments ICML 2026

Sobolev Regularized Score Difference Estimation in Diffusion Models

扩散模型中的Sobolev正则化得分差估计

Chenghan Xie, Jose Blanchet, Renyuan Xu

AI总结 本文针对扩散模型得分差估计存在的统计一致性或可扩展性问题，提出Sobolev正则化的一致可扩展估计器，在小样本场景稳定性提升，真实任务性能优于非正则化方法。

Comments Accpeted by ICML 2026