期刊&会议
International Conference on Machine Learning · 会议 · Machine Learning
通过Hankel降阶建模的SSM适配器：注入位置决定长上下文微调中的任务适用性
机构 * Hitachi America Ltd.（日立美洲有限公司）
AI总结 提出Hankel降阶模型(HRM)适配器，一种基于SSM的残差模块，通过平衡截断初始化，在长上下文任务中优于LoRA，并支持FFT并行扫描。
Comments 14 pages, 12 figures, HiLD Workshop @ ICML 2026
拒绝在聊天模型中的角色下游
机构 * Independent（独立研究者）
AI总结 研究发现聊天模型中拒绝行为受顺从角色门控，通过干预角色和拒绝方向可大幅改变拒绝率，表明拒绝依赖于角色。
Comments Accepted to the ICML 2026 Mechanistic Interpretability workshop
通过比较寻找驻点
机构 * School of Electronics Engineering and Computer Science（电子工程与计算机科学系） ； Computer Science Department（计算机科学系） ； Center on Frontiers of Computing Studies（计算前沿研究中心） ； School of Computer Science（计算机科学系）
AI总结 针对仅能通过比较两个点函数值大小的比较预言机访问的非凸函数，提出一种算法，以O~(n^2/ε^1.5)次查询找到ε-驻点，并首次给出量子比较预言机下的量子算法，查询复杂度为O~(n/ε^1.5)。
Comments 41 pages, 4 figures. To appear in the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
泛化谱：一种评估学习算法的色谱方法
机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 提出泛化谱框架，通过构建从精确回忆到跨语言实现转移等不同转移距离的测试变体，揭示算法从单个样本泛化到其他样本的程度，并应用于竞争编程任务评估不同学习范式。
Comments Accepted at ICML 2026. 30 pages, 6 figures
超越困惑度：字节感知语言模型中的 UTF-8 有效性
机构 * University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Information and Communications Technology（信息通信技术国家研究所）
AI总结 研究字节级分词语言模型生成无效UTF-8序列的问题，通过多语言训练实验发现UTF-8有效性收敛比困惑度慢约一倍，且罕见字符结构有效性更高，表明可靠UTF-8生成是需要单独评估的能力。
Comments ICML 2026
立场：将AI对齐于我们的抱负，而非缺陷
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文主张AI不应与聚合的人类偏好对齐，而应基于能力、事实准确性、诚实和合法性等客观目标底线，在底线之上允许多元价值权衡。
Journal ref Pluralistic Alignment Workshop at ICML 2026
AI审稿人是否看到全貌？攻击与防御多模态同行评审
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
AI总结 针对AI同行评审易受多模态对抗攻击的问题，提出PaperGuard基准，包含多领域数据集、统一攻击套件和基于分块嵌入搜索的实用防御方法。
Comments Accepted to ICML 2026, Project Page: https://paper-guard.github.io/
黑盒辅助回归：相变与极小化最优性
机构 * School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院）
AI总结 研究有限标注下利用固定黑盒预测器进行非参数回归的问题，发现风险在临界半径处发生相变，并提出安全残差估计器以避免负迁移，达到极小化最优。
Comments 23 pages, 3 figures. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306, 2026
面向3D计算机断层扫描的疾病中心视觉语言预训练与混合视觉编码
机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab, 310023, Hangzhou, China（虎扑实验室，杭州，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） ； Fudan University, China（复旦大学，中国）
AI总结 提出一种结合CNN-ViT混合编码器、疾病级对比学习和诊断感知提示的视觉语言预训练框架，在CT-RATE和Rad-ChestCT上取得最优性能，并提升零样本诊断可靠性。
Comments ICML 2026
LibEvoBench：探测代码生成模型中的时间知识分层
机构 * Faculty of EEMCS, Delft University of Technology, Delft, Netherlands（代尔夫特理工大学电子工程与信息科学学院） ； JetBrains Research, Amsterdam, Netherlands（JetBrains研究）
AI总结 针对LLM在代码生成中因训练数据时间混合导致API版本混淆的问题，提出多版本基准LibEvoBench和新指标SEUS，揭示模型对版本不敏感且仅靠文档可提升准确性。
Comments Accepted at the DL4Code workshop at ICML 2026
FactorLibrary: 从多项式到电路通过递归子目标
机构 * University of Washington, Seattle, WA, USA（华盛顿大学）
AI总结 将有限域上多项式的最小算术电路发现建模为强化学习问题，提出FactorLibrary存储可分解子表达式作为子目标，使用PPO+MCTS的top-down方法在复杂度8以内达到91.8%的成功率。
Comments 14 pages, 8 figures, in 3rd AI for Math Workshop (ICML 2026)
基于技能划分与复用的离线多智能体持续协作
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Polixir Technologies.（Polixir技术公司） ； Kuang Yaming Honors School, Nanjing University（匡杨明荣誉学院，南京大学）
AI总结 提出COMAD框架，通过自编码器从离线数据中发现可复用技能，并利用密度估计器指导优势函数，解决多智能体持续学习中的灾难性遗忘和干扰问题。
Comments 29 pages, 12 figures, ICML 2026
REViT: 旋转反射等变卷积视觉Transformer
机构 * KC Machine Learning Lab（韩国首尔计算机机器学习实验室）
AI总结 提出一种离散旋转反射群等变的视觉Transformer，通过卷积注意力机制保持特征图的旋转、翻转和位置对称性，在图像分类任务中优于现有方法。
Comments Accepted for publication at ICML 2026
CoGeoAD: 基于层次化颜色-几何融合与多视角注意力的零样本3D异常检测
机构 * State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition ； Protection Technology, Anhui University, Hefei, China ； School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei, China ； College of Intelligence Science ； Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China ； School of Mathematics \& Physics, Anhui Jianzhu University, Hefei, China
AI总结 提出CoGeoAD框架，通过像素对齐的多视图图像融合颜色与几何特征，利用数据驱动的多视角注意力和多阶段颜色-几何融合模块，在MVTec3D-AD和Eyecandies基准上实现零样本3D异常检测的最新性能。
Comments ICML 2026
中间层知道什么：从熵动力学检测越狱
机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； relAI – Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI（relAI – 康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校） ； University of Pisa（比萨大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； School of Engineering, Computing and Mathematics, Oxford Brookes University（牛津布鲁克斯大学工程、计算与数学学院）
AI总结 通过分析冻结LLM各层的token级预测熵轨迹，发现中间层的熵动力学特征（如基于排名的单调趋势分数）能有效检测越狱攻击，且无需额外训练。
Comments Accepted at the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2026. A short version accepted at EIML@ICML 2026
序列学习的几何：李括号预测迁移顺序
机构 * Sideplane AI
AI总结 提出李括号对偶性分数预测序列学习中的源域顺序，通过李括号锦标赛实现O(N log N)排序，在指令微调和DPO中达到高准确率。
Comments Accepted to ICML 2026. 20 pages, including appendices
Dustin: 用于高效长上下文推测解码的草稿增强稀疏验证
机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Cornell University（康奈尔大学）
AI总结 提出Dustin框架，利用草稿模型的前瞻信号和目标模型的历史注意力，在推测解码中实现高效稀疏验证，显著加速长上下文生成。
Comments Accepted to ICML 2026. 9 pages main text, includes references and appendix
桥接球形黑箱优化器
机构 * The University of Tokyo（东京大学）
AI总结 将进化策略、共识优化和积分优化统一为理论框架，通过引入混合优化器控制平坦偏好和模态，在连续控制和语言模型合并任务中提升性能与鲁棒性。
Comments Accepted for publication at ICML 2026
自然去突现：不对称控制哪些规则在预训练中幸存
机构 * Harvard University（哈佛大学）
AI总结 发现语言模型在预训练中学习规则后会自动遗忘，规则存亡由训练数据中支持频率决定，且遗忘不可逆。
Comments Foundations of Deep Generative Models (FoGen) Workshop at ICML 2026. 23 pages (5-page main text plus appendices), 5 figures. Code: https://github.com/lijuliana/Natural-Ungrokking
分片世界模型：通用智能体的结构化认证
机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院）
AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。
Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026
Grad Detect: 基于梯度的 LLM 幻觉检测
机构 * Amazon（亚马逊）
AI总结 提出 Grad Detect，通过单次前向-反向传播中的逐层梯度模式检测 LLM 幻觉，在多项基准上优于置信度与采样基线，并发现最后五层集中了97%以上的判别梯度信号。
Comments Accepted to the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026, Seoul, South Korea. Copyright 2026 by the author(s)
Journal ref 2nd Workshop on Compositional Learning: Safety, Interpretability, and Agents, ICML 2026
LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导
机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾）
AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。
Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)
SAFARI: 通过主动调查扩展长时域智能体故障归因
机构 * Department of Engineering Sciences（工程科学系） ； Applied Mathematics, Northwestern University（应用数学，西北大学）
AI总结 提出SAFARI框架，用工具增强的诊断循环替代线性上下文加载，结合短期记忆解耦诊断准确性与上下文限制，在Who&When和TRAIL GAIA数据集上分别提升20%和19%，并在超出上下文窗口5倍时保持0.58精度。
Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026
图基础模型在节点属性预测中的公平评估
机构 * HSE University（俄罗斯高等经济学院） ； Yandex Research（Yandex研究院）
AI总结 本文对9种图基础模型进行公平评估，发现仅基于先验数据拟合网络的最新模型在预测性能上优于调优的图神经网络，但推理成本更高。
Comments Accepted at The Workshop on Graph Foundation Models at ICML 2026
ActiveScope: 主动寻求和纠正MLLMs的感知
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Lab of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，北京，中国） ； Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海））
AI总结 提出ActiveScope框架，通过语义锚点定位和干扰抑制细化模块，解决MLLMs在高分辨率图像中的细粒度感知问题，在V* Bench上达到96.34%准确率。
Comments ICML 2026
VeryTrace: 通过可编译形式化与结构化验证验证推理轨迹
机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院电子与计算机工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Bogazici University, Turkey（博亚奇大学电子与计算机工程系）
AI总结 提出VeryTrace框架，将自然语言推理轨迹形式化为可编译的领域特定语言（DSL），结合确定性检查与LLM审计进行混合验证，实现步骤级错误定位与修复，在数学、机器人规划、亲属推理任务上提升准确率。
Comments Accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026
EMAgnet：大规模博弈中策略梯度自我博弈的参数空间EMA正则化
机构 * Riot Games（拳头游戏） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出EMAgnet，通过指数移动平均（EMA）对策略参数进行自适应正则化，替代均匀分布正则化，在两人零和博弈中降低可剥削性。
Comments Accepted at NExT-Game 2026: New Frontiers in Game-Theoretic Learning (ICML 2026 Workshop). 13 pages, 2 figures,
离线推理训练的权重空间几何
AI总结 通过余弦相似度、主角度子空间分析等方法，研究六种离线强化学习方法在数学推理任务中的权重更新几何，发现SFT、RFT、RIFT几乎共线，DFT方向偏离，Offline GRPO添加正交分量，DPO位于近正交子空间且准确率最高。
Comments accepted for ICML 2026 workshop
法律推理不是律师工作：重新思考面向自助诉讼的司法基准
机构 * Yale Law School, USA（耶鲁法学院，美国）
AI总结 本文指出当前法律AI基准仅评估专家预处理后的输入，忽略了自助诉讼者提供的杂乱、有误的提示，导致模型性能高估；通过实验展示上下界差距，呼吁建立直接衡量鲁棒性的基准。
Comments Both authors contributed equally. Accepted to the AI4Law Workshop at ICML 2026
STAR-VAE: 结构化拓扑感知正则化用于音频重建与生成
机构 * Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Tongyi Fun Team, Alibaba Group（通义Fun团队，阿里巴巴集团）
AI总结 针对连续VAE在压缩率、重建保真度和潜在空间拓扑之间的三难困境，提出结构化拓扑感知正则化（STAR），通过增长约束场重塑潜在空间几何，实现音频的高保真重建与生成。
Comments ICML 2026
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