ICML

Beyond Heuristic Tuning: Power-Calibrated LLM Watermarking

超越启发式调优：功率校准的大语言模型水印

Xiaopu Wang, Zelin He, Chengyuan Liu, Runze Li

机构 * Department of Statistics, Pennsylvania State University（统计学系，宾夕法尼亚州立大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型水印，针对现有基于对数几率水印在可检测性和语义失真权衡及超参数选择上的问题，开发功率校准统计框架，建立相关定量关系，推导出实用参数选择程序，经实验验证可识别帕累托最优点。

Comments Accepted ICML 2026

Higher-Order Certified Robustness for Regression

回归的高阶认证鲁棒性

Jie Zhang, Natalie Frank

AI总结 研究回归的对抗鲁棒性问题，提出新颖框架，推导以预测为中心的证书保证稳定性与可计算性，通过纳入均值、方差和梯度构建证书，在MNIST旋转任务中利用梯度信息得到更严格的鲁棒性证书。

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

RSF-GLLM: Bridging the Semantic Gap in Multi-Hop Knowledge Graph QA via Recurrent Soft-Flow and Decoupled LLM Generation

RSF-GLLM：通过循环软流和去耦语言模型生成弥合多跳知识图谱问答中的语义鸿沟

Sambaran Bandyopadhyay, Ananth Muppidi

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Adobe Systems（Adobe系统公司） 纠错

AI总结 研究多跳知识图谱问答中传统方法的语义鸿沟问题，提出RSF-GLLM框架，通过循环软流模块传播分数、引入正则化保证收敛，提取路径微调LLM，实验证明该方法性能优且推理效率高。

Comments Accepted for publication in ICML 2026 as a full research paper; 21 pages

Bridging Physical Reasoning and Task Generalization via Visual Action Outcome Reasoning Alignment

通过视觉动作结果推理对齐实现物理推理与任务泛化的桥梁

Han-Jun Ko, Jr-Jen Chen, Haobo Yuan, Hsin-Ying Lee, Tiancheng Shen, Ming-Hsuan Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； The University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 研究针对视觉语言模型在物理推理中难以泛化的问题，提出VAORA奖励设计，包括视觉对齐奖励和视觉-动作对齐奖励，通过预训练专家估计概率实现平滑密集奖励，经实验验证可有效提升模型在新任务和未见环境中的物理推理性能。

Comments ICML'26 Workshop RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

Analysis-by-Proxy: Localization Signals in VLMs Operating as Condition Encoders

代理分析：作为条件编码器的视觉语言模型中的定位信号

Yoav Baron, Sara Dorfman, Roni Paiss, Daniel Cohen-Or, Or Patashnik

机构 * Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel（特拉维夫大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型（VLMs）作条件编码器时编辑管道定位性能差的问题，引入代理分析框架，通过训练代理模型分析VLM中间表示来揭示编码定位信息的表示，发现现有条件提取策略缺陷，为条件架构设计提供新思路。

Comments Accepted as a Spotlight at the ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop

Canopy: A Heterograph Foundation Model for Metabolic Engineering

Canopy：用于代谢工程的异构图基础模型

Jake Bowden, Laurence Legon, Satnam Surae

机构 * an in-house laboratory information management system (LIMS)（一个内部实验室信息管理系统（LIMS）） 纠错

AI总结 代谢工程中设计高产微生物菌株有挑战，Canopy异构图基础模型集成多数据源成知识图谱，用特定模型编码特征，经自监督目标预训练，在发酵滴度预测任务中表现优于基线。

Comments Accepted at ICML GenBio Workshop 2026 https://openreview.net/forum?id=H8bvgKoT7j

Flow Matching-Based Speech Source Separation with Best-of-N Biometric Sampling

基于最佳N生物特征采样的流匹配语音源分离

Anastasia Zorkina, Alexandr Anikin, Nikita Khmelev, Anastasiya Korenevskaya, Sergey Novoselov, Vladimir Volokhov, Maxim Korenevsky, Yuriy Matveev

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对单通道语音分离难题，提出基于条件流匹配的方法，训练时用冻结说话人编码器定义源顺序，推理时用于生物特征最佳N候选选择等，在Libri2Mix基准上评估，该方法在分离指标及下游任务中表现出色。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Machine Learning for Audio

Multimodal Video-to-Music Recommendation via Semantic Retrieval and Temporal Reranking

通过语义检索和时间重排实现多模态视频到音乐推荐

Seungheon Doh, Minhee Lee, Sangmoon Lee, Ben Sangbae Chon, Juhan Nam

机构 * Graduate School of Culture Technology, KAIST（韩国釜山科学技术大学文化科技研究生院） ； Gaudio Lab, Inc（Gaudio实验室） 纠错

AI总结 提出用于视频到音乐推荐的两阶段框架VTMR，第一阶段通过全局嵌入检索语义兼容候选，第二阶段关注时间序列重排。实验显示该框架能提升推荐效果，人类偏好研究表明其在总体偏好上与商业基线相当，音乐质量优于生成基线。

Comments Accepted for publication at The Machine Learning for Audio workshop at ICML 2026

When Should LLMs Search? Counterfactual Supervision for Search Routing

大语言模型何时应进行搜索？搜索路由的反事实监督

Minho Kim

机构 * Minho Kim 纠错

AI总结 研究大语言模型搜索路由问题，通过比较无搜索和强制搜索结果构建预言机，以其为评估标准和学习信号，用监督微调及偏好优化训练策略，提升了Gemma E2B和Qwen3.5 - 4B的路由宏F1，减少特定模型路由失败并揭示相关瓶颈。

Comments 20 pages, 10 figures. Accepted at the FAGEN Workshop at ICML 2026

Design-CP: Context Parallelism for Design of Protein Nanoparticles

Design-CP：用于蛋白质纳米颗粒设计的上下文并行

Lorenzo Tarricone, Helen E. Eisenach, Aiko Muraishi, Charlotte M. Deane

AI总结 研究针对全原子生成蛋白质模型内存受限问题，提出 Design-CP 上下文并行推理策略，用于 RFdiffusion 3，在多 GPU 上扩展设计能力，可用于二十面体和八面体纳米颗粒设计，推动大型组装蛋白质设计发展。

Comments Accepted at the 2026 Workshop on Generative and Agentic AI for Biology (ICML 2026)

Optimism as a Vulnerability: Deceptive Stackelberg Control of UCB Bandit Followers

作为一种脆弱性的乐观主义：UCB 策略跟随者的欺骗性斯塔克尔伯格控制

Şuayp Talha Kocabay, Kerem Yalçın, Talha Rüzgar Akkuş

AI总结 研究有限 horizon 重复斯塔克尔伯格博弈中 UCB 策略跟随者面对领导者的情况，提出欺骗性领导者机制，通过蜜罐和陷阱阶段操控，使领导者累积效用超经典 SSE 上限，且操纵成本有界，揭示静态与动态激励的不兼容性。

Comments Accepted to the NExT-Game Workshop (New Frontiers in Game-Theoretic Learning) at ICML 2026. To be presented July 11, 2026, Seoul, South Korea

Position: Preventing AI-Generated CSAM Necessitates New Approaches to AI Safety

立场：防止人工智能生成的儿童性虐待材料需要新的人工智能安全方法

Neil Kale, Rebecca Portnoff, Pratiksha Thaker, Michael Simpson, Robertson Wang, Kevin Kuo, Chhavi Yadav, Virginia Smith

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Thorn 纠错

AI总结 研究人工智能给儿童安全带来的新风险，指出保护儿童免受其助长的性虐待需新安全方法。探讨现有技术与相关约束的不兼容及带来的挑战，概述15个开放性问题并给出针对性建议，推动将负责任AI原则转化为儿童保护措施。

Comments Accepted (spotlight) in ICML 2026, Position Paper Track. The first two authors contributed equally and may list their names interchangeably

Robust Bayes-Assisted Conformal Prediction

鲁棒贝叶斯辅助共形预测

Kianoosh Ashouritaklimi, Stefano Cortinovis, François Caron

AI总结 针对贝叶斯辅助共形预测在先验与数据失配时预测集过大的问题，提出RoBAS框架构造鲁棒非一致性得分，分布偏移下可缩窄预测区间且无偏移时性能有竞争力。

Comments Accepted to ICML 2026. 44 pages, 8 figures, 7 tables

When Agents Lie: Premeditation, Persistence, and Exploitation in Repeated Games

智能体何时撒谎：重复博弈中的预谋、持续性与可利用性研究

Jerick Shi, Terry Jingcheng Zhang, Bernhard Schölkopf, Vincent Conitzer, Zhijing Jin

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； EuroSafeAI 纠错

AI总结 本文针对大语言模型智能体行动前公示意图的诚信问题，设计三阶段n人重复博弈协议，评测前沿模型，发现其偏离公示行为多属预谋，不同模型对公示的语义理解不兼容。

Comments Best Paper Award at ICML NExT-Game Workshop

Quantize the Target, Quantize the Drafter: Efficient Inference with Qwen3.5-4B

量化目标，量化草稿生成器：使用Qwen3.5 - 4B进行高效推理

Jaeyeon Kim, Jewon Lee, Bo-Kyeong Kim

机构 * Nota Inc.（Nota公司） 纠错

AI总结 研究旨在在资源受限的NVIDIA A10G GPU上实现Qwen3.5 - 4B的低延迟服务。核心方法是结合量化目标模型与推测性解码，通过量化感知蒸馏恢复精度，训练专用草稿生成器加速解码，还用量化等减少开销。贡献是实现加速并满足质量阈值，排名第三。

Comments All authors contributed equally. Our submission to Efficient Qwen Competition, ICML 2026 Workshop on AdaptFM

Diffusion Language Model Parallel Decoding via Product-of-Experts Bridge

通过专家乘积桥接的扩散语言模型并行解码

Juntong Shi, Brian L. Trippe, Jure Leskovec, Stefano Ermon, Minkai Xu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出PoE-Bridge框架，通过专家乘积构建中间分布，结合扩散语言模型并行解码和自回归模型质量，实现5倍加速并恢复至少95%的AR性能。

Comments ICML 2026