ICML

Adaptive Contracts for Cost-Effective AI Delegation

面向成本效益的AI委托自适应合同

Eden Saig, Tamar Garbuz, Ariel D. Procaccia, Inbal Talgam-Cohen, Jamie Tucker-Foltz

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Technion -- Israel Institute of Technology（技术学院——以色列理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Yale School of Management（耶鲁管理学院） 纠错

AI总结 针对AI委托中评估噪声导致支付增加的问题，提出自适应合同机制，通过选择性详细评估降低成本，并给出最优合同计算算法与实证验证。

Comments ICML 2026

From Experiments to Expertise: Scientific Knowledge Consolidation for AI-Driven Computational Physics

从实验到专长：面向AI驱动计算物理的科学知识巩固

Haonan Huang

AI总结 提出QMatSuite平台，通过记录、检索和反思机制巩固计算材料科学中的知识，减少推理开销并提高模拟准确性。

Comments v2: camera-ready version, accepted at the ICML 2026 Workshop on AI for Physics (AI4Physics@ICML 2026). 20 pages, 6 figures

Recursive Models for Long-Horizon Reasoning

长程推理的递归模型

Chenxiao Yang, Nathan Srebro, Zhiyuan Li

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（丰田技术研究所） 纠错

AI总结 提出递归模型，通过递归调用自身在隔离上下文中解决子任务，突破上下文长度限制，理论证明可指数级降低活跃上下文需求，实验验证在SAT求解和围棋任务中提升长程准确性。

Comments in ICML 2026

QTALE: Quantization-Robust Token-Adaptive Layer Execution for LLMs

QTALE: 面向LLM的量化鲁棒令牌自适应层执行

Kanghyun Noh, Jinheon Choi, Yulhwa Kim

机构 * Department of Semiconductor Systems Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学半导体系统工程系） 纠错

AI总结 提出QTALE框架，通过多样化训练路径和后训练调整机制，实现令牌自适应层执行与量化的无缝集成，在保持精度的同时降低计算和内存开销。

Comments 22 pages, 10 figures, 20 tables,

Journal ref ICML 2026 Poster

On the Role of Computation in Reinforcement Learning

论计算在强化学习中的作用

Raj Ghugare, Michał Bortkiewicz, Alicja Ziarko, Benjamin Eysenbach

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文形式化计算受限策略，证明使用更多计算的策略能解决更复杂问题并泛化到更长视野任务，提出可变计算量架构，实验表明仅通过增加计算量即可提升性能。

Comments ICML 2026, Website: https://rajghugare19.github.io/computation-rl/index.html

$μ$pscaling small models: Principled warm starts and hyperparameter transfer

$\mu$缩放小型模型：有原则的热启动与超参数迁移

Yuxin Ma, Nan Chen, Mateo Díaz, Soufiane Hayou, Dmitriy Kunisky, Soledad Villar

机构 * Department of Applied Mathematics and Statistics（应用数学与统计学系） 纠错

AI总结 提出一种基于$\mu$P和任意维架构的宽度升级方法，通过理论引导的噪声和优化器超参数缩放，实现功能等价和超参数迁移，降低调参成本。

Comments 69 pages, 11 figures, closest to version to be published in ICML 2026

BRIDGE: Predicting Human Task Completion Time From Model Performance

BRIDGE: 从模型性能预测人类任务完成时间

Fengyuan Liu, Jay Gala, Nilaksh, Dzmitry Bahdanau, Siva Reddy, Hugo Larochelle

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Periodic Labs（Periodic实验室） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） 纠错

AI总结 提出BRIDGE框架，利用项目反应理论从模型性能中学习潜在任务难度，并将其与人类任务完成时间对齐，从而仅凭模型性能预测新基准上的人类任务完成时间。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Memora: A Harmonic Memory Representation Balancing Abstraction and Specificity

Memora: 一种平衡抽象与特异性的和谐记忆表示

Menglin Xia, Xuchao Zhang, Shantanu Dixit, Paramaguru Harimurugan, Rujia Wang, Victor Ruhle, Robert Sim, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出Memora记忆表示，通过主抽象和线索锚点平衡抽象与特异性，结合检索策略实现高效上下文感知检索，在LoCoMo和LongMemEval基准上达到新最优。

Comments ICML 2026

On the Sample Efficiency of Inverse Dynamics Models for Semi-Supervised Imitation Learning

关于半监督模仿学习中逆动力学模型样本效率的研究

Sacha Morin, Moonsub Byeon, Alexia Jolicoeur-Martineau, Sébastien Lachapelle

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Samsung AI Lab, Montreal（蒙特利尔三星人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文分析半监督模仿学习中逆动力学模型（IDM）的样本效率优势，归因于IDM假设复杂度低且随机性小，并基于此改进LAPO算法。

Comments Accepted to ICML 2026

AlienLM: Alienization of Language for API-Boundary Privacy in Black-Box LLMs

AlienLM: 面向黑盒大语言模型API边界隐私的语言异化

Jaehee Kim, Pilsung Kang

AI总结 提出AlienLM，通过词汇级双射将文本转化为异化语言，在仅使用API的情况下减少明文暴露，平均保留81%以上的性能，且恢复攻击成功率低于0.22%。

Journal ref ICML 2026

When Does Predictive Inverse Dynamics Outperform Behavior Cloning?

何时预测性逆动力学优于行为克隆？

Lukas Schäfer, Pallavi Choudhury, Abdelhak Lemkhenter, Chris Lovett, Somjit Nath, Luis França, Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça, Alex Lamb, Riashat Islam, Siddhartha Sen, John Langford, Katja Hofmann, Sergio Valcarcel Macua

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Universitygrow 纠错

AI总结 本文通过理论分析解释了预测性逆动力学模型（PIDM）为何在行为克隆（BC）失败时表现更优，归因于偏差-方差权衡，并实验验证了PIDM在样本效率上的显著优势。

Comments To be published in proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

A General Neural Backbone for Mixed-Integer Linear Optimization via Dual Attention

一种通过双重注意力实现混合整数线性优化的通用神经骨干

Peixin Huang, Yaoxin Wu, Yining Ma, Cathy Wu, Wei Zhang, Wen Song

机构 * Shenzhen Research Institute, Shandong University, China（山东大学深圳研究院，中国） 纠错

AI总结 提出基于元素中心视角和双重注意力（内部自注意力和交叉注意力）的神经骨干，在实例、元素和求解状态三个层面优于传统GNN架构，为学习增强组合优化提供强大基础。

Comments Accepted by ICML 2026

It's a TRAP! Task-Redirecting Agent Persuasion Benchmark for Web Agents

这是一个陷阱！面向网络代理的任务重定向说服基准

Karolina Korgul, Yushi Yang, Arkadiusz Drohomirecki, Piotr Błaszczyk, Will Howard, Lukas Aichberger, Chris Russell, Philip H. S. Torr, Adam Mahdi, Adel Bibi

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 提出TRAP基准，评估大型语言模型驱动的网络代理在动态网页中易受提示注入攻击的程度，发现平均25%的任务中代理被重定向，揭示了心理驱动的系统漏洞。

Comments ICML 2026

ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning in Language Models

ThreadWeaver：自适应线程化实现语言模型高效并行推理

Long Lian, Sida Wang, Felix Juefei-Xu, Tsu-Jui Fu, Xiuyu Li, Adam Yala, Trevor Darrell, Alane Suhr, Yuandong Tian, Xi Victoria Lin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； UCSF（旧金山大学） 纠错

AI总结 提出ThreadWeaver框架，通过两阶段并行轨迹生成、基于trie的展开设计和并行化感知强化学习，在保持与顺序推理模型相当准确率的同时，显著降低推理延迟。

Comments Accepted as an oral paper at ICML 2026

ChainCaps: Composition-Safe Tool-Using Agents via Monotonic Capability Attenuation

ChainCaps: 通过单调能力衰减实现组合安全的工具使用智能体

Xiaochong Jiang, Shiqi Yang, Ziwei Li, Lifei Liu, Haoran Yu, Yichen Liu

机构 * Independent Researcher, Seattle, WA, USA（华盛顿州塞勒姆独立研究员） ； Independent Researcher, New York City, NY, USA（纽约市纽约独立研究员） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹科学技术大学） 纠错

AI总结 针对工具组合中的权限洗钱漏洞，提出ChainCaps机制，通过运行时能力预算交集传播规则，在不修改智能体或工具服务器的情况下，将攻击成功率从25-68%降至0-4.8%，同时保持96-100%的良性任务完成率。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

Maximizing Mutual Information Between Prompt and Response Improves LLM Performance With No Additional Data

最大化提示与响应之间的互信息无需额外数据即可提升LLM性能

Hyunji Nam, Haoran Li, Natasha Jaques

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出互信息偏好优化（MIPO）方法，通过对比数据增强构建偏好对，利用直接偏好优化最大化提示与响应间的点互信息，无需额外数据或外部监督即可提升LLM在个性化和可验证任务上的性能。

Comments International Conference on Machine Learning 2026

Zeroth-Order Optimization at the Edge of Stability

零阶优化在稳定性边缘

Minhak Song, Liang Zhang, Bingcong Li, Niao He, Michael Muehlebach, Sewoong Oh

机构 * ETHZ（苏黎世联邦理工学院） ； MPI（智能系统马克斯·普朗克研究所） 纠错

AI总结 研究零阶优化方法在深度学习中的稳定性，揭示其与一阶方法在Hessian谱依赖上的差异，并提出可计算的稳定性界限。

Comments ICML 2026

Continuous Knowledge Metabolism: Generating Scientific Hypotheses from Evolving Literature

连续知识代谢：从演进文献中生成科学假设

Jinkai Tao, Yubo Wang, Xiaoyu Liu, Menglin Yang

机构 * Tsingyuai（清华院） 纠错

AI总结 本文提出CKM框架，通过滑动时间窗口处理文献并动态更新知识库，提出CKM-Lite和CKM-Full两种变体，揭示了增量处理在预测和效率上的优势，以及知识变化对假设生成的影响。

Comments ICML 2026 AI4Research Workshop

XSkill: Continual Learning from Experience and Skills in Multimodal Agents

XSkill: 多模态智能体中的经验与技能持续学习

Guanyu Jiang, Zhaochen Su, Xiaoye Qu, Yi R. Fung

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出XSkill双流框架，通过视觉经验与技能的知识提取、检索和自适应，实现多模态智能体在开放场景中无需参数更新的持续学习，显著提升工具使用和推理泛化能力。

Comments Accepted to ICML 2026

SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep

SleepLM：人类睡眠的自然语言智能

Zongzhe Xu, Zitao Shuai, Eideen Mozaffari, Ravi S. Aysola, Rajesh Kumar, Yuzhe Yang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出SleepLM系列睡眠语言基础模型，通过多模态对齐实现自然语言驱动的睡眠解释与交互，在零样本/少样本学习、跨模态检索等任务上超越现有方法。

Comments spotlight presentation

Journal ref Proceedings of the 43st International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

MetaOthello: A Controlled Study of Multiple World Models in Transformers

MetaOthello: Transformer中多个世界模型的控制研究

Aviral Chawla, Galen Hall, Juniper Lovato

AI总结 通过引入共享语法但规则或分词不同的Othello变体套件，训练小型GPT处理混合数据，发现Transformer不划分容量为孤立子模型，而是收敛于跨变体因果转移的共享棋盘状态表示。

Comments Camera-ready version. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Calibrated Test-Time Guidance for Bayesian Inference

校准的测试时引导用于贝叶斯推理

Daniel Geyfman, Felix Draxler, Jan Groeneveld, Hyunsoo Lee, Theofanis Karaletsos, Stephan Mandt

机构 * Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔大学） ； Chan-Zuckerberg Initiative, Redwood City, CA, USA（陈-扎克伯格倡议） 纠错

AI总结 针对测试时引导方法无法从真实贝叶斯后验采样的问题，提出一致替代估计器实现校准采样，在贝叶斯推理任务上显著优于先前方法，并在黑洞图像重建中取得新SOTA PSNR。

Comments Accepted to ICML 2026. Code is available at https://github.com/mandt-lab/Calibrated-Guidance

scDataset: Scalable Data Loading for Deep Learning on Large-Scale Single-Cell Omics

scDataset: 面向大规模单细胞组学深度学习的可扩展数据加载

Davide D'Ascenzo, Sebastiano Cultrera di Montesano

机构 * Department of Computer Science, University of Milan（米兰大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出scDataset数据加载器，通过块采样和批量获取实现准随机采样，在Tahoe-100M数据集上相比真随机采样加速两个数量级，同时保持模型性能。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026); camera-ready version. 17 pages, 8 figures, 2 tables

When AI Agents Compete for Jobs: Strategic Capabilities and Economic Dynamics of AI Labour Markets

当AI代理竞争工作岗位：AI劳动力市场的战略能力与经济动态

Christopher Chiu, Simpson Zhang, Mihaela van der Schaar

机构 * DAMTP, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） 纠错

AI总结 本文提出AI-Work模拟平台，研究AI代理在劳动力市场中的竞争行为，发现元认知、竞争意识和长期战略规划能力使代理获得更高利润和市场份额。

Comments Accepted at ICML 2026, Code available at https://github.com/chy-chiu/ai-work

SWE-Perf: Can Language Models Optimize Code Performance on Real-World Repositories?

SWE-Perf：语言模型能否优化真实仓库中的代码性能？

Xinyi He, Qian Liu, Mingzhe Du, Lin Yan, Zhijie Fan, Yiming Huang, Yin Zheng, Zejian Yuan, Zejun Ma

AI总结 提出SWE-Perf基准，用于系统评估LLM在真实仓库中的代码性能优化能力，通过140个实例评估发现现有模型与专家水平存在显著差距。

Comments Accepted by ICML 2026

Multiplicity is an Inevitable and Inherent Challenge in Multimodal Learning

多重性是多模态学习中不可避免且固有的挑战

Sanghyuk Chun, Olga Russakovsky

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文论证多模态数据固有的多对多映射关系（多重性）是影响数据构建、模型训练和评估的根本瓶颈，并呼吁发展多重性感知的学习框架与评估协议。

Comments ICML 2026 Position Track

Neural Control: Adjoint Learning Through Equilibrium Constraints

神经控制：通过平衡约束的伴随学习

Dezhong Tong, Jiawen Wang, Hengyi Zhou, Yinglong Shen, Xiaonan Huang, M. Khalid Jawed

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出Neural Control框架，利用伴随方法通过平衡条件微分传播梯度，避免求解器展开，结合滚动时域延续实现长时程隐式控制，在可变形线性物体操作中验证有效性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

When to Re-Plan: Subgoal Persistence in Hierarchical Latent Reasoning

何时重新规划：分层潜在推理中的子目标持久性

Ayushi Chadha

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 研究分层潜在推理中稳定性与适应性的权衡，通过封建式管理-工人接口控制子目标持久周期，发现中等周期（3-6步）最优，内在对齐权重存在窄最优值（约0.05）。

Comments Accepted at the Workshop on Compositional Learning: Safety, Interpretability, and Agents (CompLearn), ICML 2026. 10 pages, 2 figures

Stable-GFlowNet: Toward Diverse and Robust LLM Red-Teaming via Contrastive Trajectory Balance

Stable-GFlowNet: 通过对比轨迹平衡实现多样且鲁棒的LLM红队测试

Minchan Kwon, Sunghyun Baek, Minseo Kim, Jaemyung Yu, Dongyoon Han, Junmo Kim

机构 * Naver AI Lab（Naver AI实验室） 纠错

AI总结 针对大语言模型红队测试中有效性与多样性难以兼顾的问题，提出Stable-GFlowNet方法，通过消除配分函数估计和对比轨迹平衡实现稳定训练，在保持最优策略的同时提升攻击性能与多样性。

Comments ICML 2026 Spotlight

Stable and Near-Reversible Diffusion ODE Solvers for Image Editing

稳定且近可逆的图像编辑扩散ODE求解器

Barbora Barancikova, Daniil Shmelev, Cristopher Salvi

机构 * Department of Computing, Imperial College London, London, United Kingdom（帝国理工学院伦敦分校计算机系，伦敦，英国） ； Department of Mathematics, Imperial College London, London, United Kingdom（帝国理工学院伦敦分校数学系，伦敦，英国） 纠错

AI总结 本文提出近可逆Runge-Kutta方法以提升图像编辑的稳定性与精度，平衡可逆性与数值稳定性，保留背景保真优势。

Comments ICML 2026 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling (SPIGM)