ICML

Edge of Stability Selectively Shapes Learning Across the Data Distribution

稳定性边缘选择性地塑造数据分布上的学习

Shauna Kwag, Anakha Ganesh, Tomaso Poggio, Pierfrancesco Beneventano

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文发现优化中的稳定性边缘（EoS）具有选择性，通过分支干预因果证明了EoS在训练数据子集间重新分配学习，并识别了受益组需满足的两个条件：梯度与Hessian主特征向量对齐，以及梯度幅度持续非零。

Comments ICML HiLD 2026; 27 pages, 22 figures

AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design

AgentPLM：具有推理增强解码的智能体蛋白质语言模型用于蛋白质序列设计

Sahil Rahman, Maxx Richard Rahman

机构 * Sahil Rahman ； Maxx Richard Rahman 纠错

AI总结 提出AgentPLM，通过推理增强解码和对比智能体策略优化，使预训练蛋白质语言模型能够利用外部生物物理反馈进行在线纠错，在多项蛋白质设计任务上取得最优结果。

Journal ref Workshop on Generative and Agentic AI for Biology, 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

On the Learnability of Test-Time Adaptation: A Recovery Complexity Perspective

测试时自适应可学习性：恢复复杂性视角

Zhi Zhou, Ming Yang, Shi-Yu Tian, Kun-Yang Yu, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * Zhi Zhou（周智） ； Ming Yang（杨明） ； Shi-Yu Tian（田世宇） ； Kun-Yang Yu（于坤阳） ； Lan-Zhe Guo（郭兰哲） ； Yu-Feng Li（李宇峰） 纠错

AI总结 本文提出首个理论框架，通过引入(ε,δ)-恢复复杂性和(ε,ρ)-TTA可学习性，研究非平稳流下测试时自适应的可学习性，并揭示自适应-信息权衡。

Comments Accepted by ICML 2026

From Volume to Value: Preference-Aligned Memory Construction for On-Device RAG

从体积到价值：面向设备端RAG的偏好对齐记忆构建

Changmin Lee, Jaemin Kim, Taesik Gong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), Ulsan, Republic of Korea（计算机科学与工程系，全州国立科学与技术研究所（UNIST），全州，韩国） 纠错

AI总结 本文提出EPIC方法，通过将用户偏好作为紧凑且稳定的个人上下文形式，整合到RAG流程中，以在有限内存下提高检索与用户偏好的对齐度，从而减少内存使用并提升准确性。

Comments Accepted to ICML 2026. Code and data are available at https://github.com/UbiquitousAILab/EPIC

On Cost-Effective LLM-as-a-Judge Improvement Techniques

关于成本效益的LLM作为评判者的改进技术

Ryan Lail, Luke Markham

AI总结 研究通过集成评分、任务特定标准注入等四种技术提高LLM评判准确性，在RewardBench 2上达到85.8%准确率，成本效益显著。

Comments Accepted at the ICML 2026 workshops "Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems" and "Combining Theory and Benchmarks: Towards a Virtuous Cycle to Understand and Guarantee Foundation Model Performance". 13 pages, 9 figures

Your Autoregressive Model Already Reveals the Causal Graph

你的自回归模型已经揭示了因果图

Hugo Math, Rainer Lienhart

机构 * Department of Machine Learning \& Computer Vision, University of Augsburg, Augsburg, Germany 纠错

AI总结 本文提出TRACE框架，利用预训练自回归模型作为密度估计器进行条件独立性测试，从单序列离散事件中恢复时间因果图，并在大规模非线性SCM和真实车辆诊断日志上取得显著性能提升。

Comments 8 pages

Journal ref Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling workshop ICML 2026

Online Self-Training for Co-Adaptation in Hierarchical Diffusion Policies

层次扩散策略中的在线自训练协同适应

Clemence Grislain, Mathilde Kappel, Olivier Sigaud, Mohamed Chetouani

机构 * ISIR, Sorbonne Université, CNRS（ISIR，索邦大学，国家科学研究中心） 纠错

AI总结 提出ORCHID自训练框架，通过环境反馈过滤轨迹并蒸馏回规划器和控制器，实现层次扩散策略的在线稳定改进，在CALVIN基准上轻量模型超越纯离线方法。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Decision-Making from Offline Datasets to Online Adaptation (DEMO)

Improving Topic Modeling by Distilling Soft Labels from Language Models

DSL-Topic：通过从语言模型中蒸馏软标签改进主题建模

Raymond Li, Amirhossein Abaskohi, Chuyuan Li, Gabriel Murray, Giuseppe Carenini

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出DSL框架，通过从语言模型蒸馏软标签来增强主题模型训练，利用上下文感知的软标签重构信号，显著提升主题连贯性和分配准确性。

Comments 22 pages, 5 figures. Camera-ready version for ICML 2026

Exploring Accurate and Transparent Domain Adaptation in Predictive Healthcare via Concept-Grounded Orthogonal Inference

探索预测性医疗中基于概念正交推理的准确且透明的域适应

Pengfei Hu, Chang Lu, Feifan Liu, Yue Ning

机构 * Department of Computer Science, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, United States（斯蒂文斯理工学院计算机科学系） ； UMass Chan Medical School, University of Massachusetts Amherst, Amherst, MA, United States（马萨诸塞大学阿默斯特分校UMass Chan医学学校） 纠错

AI总结 提出ExtraCare模型，通过将患者表示分解为不变和协变分量并强制正交，在保留标签信息的同时暴露域特定变异，实现准确预测并提供基于医疗概念的可解释性。

Comments Accepted by ICML 2026 Main Conference

Blind denoising diffusion models and the blessings of dimensionality

盲去噪扩散模型与维度的祝福

Zahra Kadkhodaie, Aram-Alexandre Pooladian, Sinho Chewi, Eero Simoncelli

机构 * Flatiron Institute, Simons Foundation（Flatiron研究院，Simons基金会） ； Foundations of Data Science, Yale University（数据科学基础，耶鲁大学） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（统计与数据科学系，耶鲁大学） ； Ctr. for Neural Science & Courant Institute, New York University（神经科学中心及Courant学院，纽约大学） 纠错

AI总结 提出盲去噪扩散模型（BDDM），通过不向神经网络传递噪声幅度来简化设计，并在数据内在维度低于环境维度的假设下证明其正确性，实验显示自适应方案的优势。

Comments 39 pages, 13 figures; Accepted to ICML 2025 FoGen workshop

Informed Asymmetric Actor-Critic: Leveraging Privileged Signals Beyond Full-State Access

知情非对称Actor-Critic：利用超越全状态访问的特权信号

Daniel Ebi, Damien Ernst, Klemens Böhm, Gaspard Lambrechts

机构 * DeepMind（深度Mind） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Geneva（日内瓦大学） 纠错

AI总结 提出知情非对称Actor-Critic框架，允许评论家基于任意状态相关特权信号进行条件化，并证明其产生无偏策略梯度估计；设计两种信息性准则选择最优信号，实验表明精选信号可匹配或超越全状态基线。

Comments Accepted at ICML 2026

One-Step Residual Shifting Diffusion for Image Super-Resolution via Distillation

一步残差移位扩散用于图像超分辨率通过蒸馏

Daniil Selikhanovych, David Li, Aleksei Leonov, Nikita Gushchin, Sergei Kushneriuk, Alexander Filippov, Evgeny Burnaev, Iaroslav Koshelev, Alexander Korotin

机构 * Kandinsky Lab（坎迪斯基实验室） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Luzin Research Center（卢津研究所） ； Moscow Independent Research Institute of Artificial Intelligence（莫斯科独立人工智能研究 institute） ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） 纠错

AI总结 提出RSD蒸馏方法，通过训练学生网络使基于其生成图像的虚拟ResShift模型与教师一致，实现单步超分辨率，在感知指标上超越教师和SinSR，且参数和计算成本更低。

Comments ICML-2026

Rethinking the Flow-Based Gradual Domain Adaptation: A Semi-Dual Optimal Transport Perspective

重新思考基于流的渐进域适应：半对偶最优传输视角

Zhichao Chen, Zhan Zhuang, Yunfei Teng, Hao Wang, Fangyikang Wang, Zhengnan Li, Tianqiao Liu, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对渐进域适应中中间域构建问题，提出熵正则化半对偶非平衡最优传输框架，避免似然估计，实现稳定训练并提升性能。

Comments The paper has been accepted for presentation as a regular paper at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

When Distance Distracts: Representation Distance Bias in BT-Loss for Reward Models

当距离干扰：BT损失中表示距离偏差对奖励模型的影响

Tong Xie, Andrew Bai, Yuanhao Ban, Yunqi Hong, Haoyu Li, Cho-Jui Hsieh

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

AI总结 分析BT损失中表示距离导致的梯度偏差，提出NormBT自适应归一化方案，提升奖励模型在细粒度区分上的性能。

Comments ICML 2026

Contrastive Spectral Rectification: Test-Time Defense towards Zero-shot Adversarial Robustness of CLIP

对比谱校正：面向CLIP零样本对抗鲁棒性的测试时防御

Sen Nie, Jie Zhang, Zhuo Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 提出对比谱校正（CSR）方法，利用对抗样本在频率衰减下的特征不一致性，通过谱引导对比目标优化校正扰动，在16个分类基准上平均提升18.1%的强攻击鲁棒性，且推理开销低。

Comments Accepted by ICML 2026

Lost in Serialization: Invariance and Generalization of LLM Graph Reasoners

迷失在序列化中：LLM图推理器的不变性与泛化能力

Daniel Herbst, Lea Karbevska, Divyanshu Kumar, Akanksha Ahuja, Fatemeh Gholamzadeh Nasrabadi, Fabrizio Frasca

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究LLM图推理器对图表示对称性的缺乏不变性，通过分解序列化因素并评估微调影响，发现大模型更鲁棒，微调降低节点重标敏感但增加结构和格式敏感，且不保证泛化。

Comments ICML 2026 Workshop on Graph Foundation Models

How can we assess human-agent interactions? Case studies in software agent design

如何评估人机交互？软件代理设计案例研究

Valerie Chen, Rohit Malhotra, Xingyao Wang, Juan Michelini, Xuhui Zhou, Aditya Bharat Soni, Hoang H. Tran, Calvin Smith, Ameet Talwalkar, Graham Neubig

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

AI总结 提出PULSE框架，通过用户反馈和模型预测结合评估人机交互，在15k用户实验中验证其能减少40%置信区间，并揭示基准测试与真实结果的差异。

Comments ICML 2026

TruthRL: Incentivizing Truthful LLMs via Reinforcement Learning

TruthRL: 通过强化学习激励诚实的LLM

Zhepei Wei, Xiao Yang, Kai Sun, Jiaqi Wang, Rulin Shao, Jingxiang Chen, Mohammad Kachuee, Teja Gollapudi, Yiwei Liao, Nicolas Scheffer, Rakesh Wanga, Anuj Kumar, Yu Meng, Wen-tau Yih, Xin Luna Dong

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

AI总结 提出TruthRL框架，使用GRPO和三值奖励直接优化LLM的诚实性，减少幻觉并允许不确定时弃权，在知识密集型基准上显著提升诚实性。

Comments ICML 2026. Code: https://github.com/facebookresearch/TruthRL

Position: The ML Community Must Build an AI-Augmented Peer-Review Ecosystem

立场：机器学习社区必须构建AI增强的同行评审生态系统

Qiyao Wei, Samuel Holt, Jing Yang, Markus Wulfmeier, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对ML领域稿件激增导致同行评审危机，本文主张将AI辅助评审作为优先研究课题，提出利用大语言模型作为协作工具，增强事实核查、评审指导、作者改进和决策支持，并强调需要更细粒度的评审数据。

Comments 18 pages, 3 figures. Accepted (Oral) at the ICML 2026 Position Paper Track

Latent Guided Sampling for Combinatorial Optimization

面向组合优化的潜在引导采样

Sobihan Surendran, Adeline Fermanian, Sylvain Le Corff

机构 * Sorbonne Université and Université Paris Cité, CNRS, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation, F-75005 Paris, France（索邦大学和巴黎Cité大学，法国国家科学研究中心，概率、统计与建模实验室，法国巴黎F-75005） ； LOPF, Califrais' Machine Learning Lab, Paris, France（LOPF，Califrais机器学习实验室，法国巴黎） 纠错

AI总结 提出LGS-Net潜在空间模型，结合马尔可夫链蒙特卡洛与随机逼近的潜在引导采样方法，在路由任务上达到最先进性能。

Journal ref International Conference on Machine Learning, Jul 2026, Seoul, South Korea

Dynamics of Adversarial Attacks on Large Language Model-Based Search Engines

基于大型语言模型的搜索引擎对抗攻击动力学

Xiyang Hu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 本文将排名操纵攻击建模为无限重复囚徒困境，分析合作维持条件，发现降低攻击成功率可能反而激励攻击，防御措施在某些情况下无效。

Comments New Frontiers in Game-Theoretic Learning Workshop, International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

LaRI: Layered Ray Intersections for Single-view 3D Geometric Reasoning

LaRI: 用于单视图3D几何推理的分层射线交点

Rui Li, Biao Zhang, Zhenyu Li, Federico Tombari, Peter Wonka

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 提出LaRI方法，通过分层点图预测射线与多个表面的交点，实现单次前馈的完整场景重建，支持物体级和场景级任务。

Comments Project page: https://ruili3.github.io/lari

Journal ref ICML 2026

The Emergence of Reproducibility and Generalizability in Diffusion Models

扩散模型中可重复性与泛化性的出现

Huijie Zhang, Jinfan Zhou, Yifu Lu, Minzhe Guo, Peng Wang, Liyue Shen, Qing Qu

机构 * CIFAR-10 dataset（CIFAR-10数据集） 纠错

AI总结 研究发现扩散模型在相同初始噪声和确定性采样器下，不同模型输出高度相似，且这种可重复性在记忆和泛化两种训练模式下均存在，对训练效率、模型隐私等有重要启示。

Comments NeurIPS Diffusion Model Workshop 2023 (best paper award), the Forty-first International Conference on Machine Learning (ICML 2024)