ICML

Tensor Train Diffusion: Leveraging Low-Rank Structures for High-Dimensional Score-Based Sampling

张量列车扩散：利用低秩结构进行高维基于分数的采样

Robert Gruhlke, Julius Berner, David Sommer, Lorenz Richter

AI总结 研究如何利用低秩结构进行高维基于分数的采样，提出基于函数张量列车格式求解HJB方程的方法，结合反向迭代方案，克服现有技术瓶颈，实现从复杂目标分布高效高保真采样。

Journal ref ICML 2026

RL Post-Training Builds Compositional Reasoning Strategies

强化学习后训练构建组合推理策略

Azwar Abdulsalam, Nishil Patel, Andrew Saxe

AI总结 研究强化学习后训练能否组合原始技能成高级策略，通过在可观察环境实验发现，强化学习能解决预训练模型难题，通过分阶段组合机制重组能力，组合过程可复用巩固，与拒绝微调关键差异在选择性，预训练消融表明其对组合策略出现有影响。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026, Seoul, South Korea

Creativity from Friction: Human-AI Interaction for Exploratory Structural Design

摩擦产生创造力：用于探索性结构设计的人机交互

Ricardo Maia Avelino, Rita Sevastjanova, Tom Van Mele, Philippe Block, Mennatallah El-Assady

机构 * Block Research Group, Department of Architecture, ETH Zurich（建筑系，苏黎世联邦理工学院） ； IVIA Lab, Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 探讨当前生成式AI目标与结构设计师等创作者需求的偏差，提出允许受限人机共同创作的系统设计维度，通过试点设计界面和专家研究，展示其对设计空间探索的支持及设计师看法。

Comments Accepted at ICML 2026, Workshop on Human-AI Co-Creativity

A Theory of Contrastive Learning with Natural Images

一种基于自然图像的对比学习理论

Antonio Torralba, Yair Weiss

AI总结 研究简单图像与增强方式的对比学习为何能为下游任务产生有用表征。核心方法是依据对比损失解析计算最优表征，贡献为揭示特定增强方式下最优 CNN 的结构及权重特点，实验验证其有效性。

Comments ICML 2026

FMMVCC: Fuzzy Mamba-based Multi-View Contrastive Clustering for Univariate Time Series

FMMVCC：基于模糊曼巴的单变量时间序列多视图对比聚类

Donato Cerciello, Leonardo Schiavo, Angel Panizo-LLedot, Javier Huertas Tato, David Camacho

AI总结 针对大量带有限或昂贵注释的时间序列数据，介绍基于曼巴的深度聚类框架FMMVCC。它利用状态空间序列建模及多视图自监督学习，在15个基准数据集实验中优于现有基线，在多指标评估中表现出色。

Journal ref Proc. 2026 6th International Conference on Machine Learning and Intelligent Systems Engineering (MLISE), IEEE, 2026

Continual Learning With Participation Privacy: An Auditable Buffering-Aggregation Recipe

具有参与隐私的持续学习：一种可审计的缓冲聚合方法

T-H. Hubert Chan, Elaine Shi, Mengshi Zhao, Mingxun Zhou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 研究单编辑相邻用户流的持续学习隐私问题，提出模块化方法，用随机缓冲包装器处理，证明认证定理，使标准原语产生轨迹级差分隐私，建立隐私与延迟联系。

Comments This version corrects and clarifies the independent-decomposability condition underlying the adaptive-safety result in the ICML 2026 paper, with corresponding revisions to the affected statements and proofs

Rethinking Multimodal Time-Series Forecasting Evaluation

重新思考多模态时间序列预测评估

Haoxin Liu, Yichen Zhou, Rajat Sen, B. Aditya Prakash, Abhimanyu Das

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 研究针对现有多模态时间序列预测基准的问题，引入TimesX基准，通过自动数据生成管道获取多样真实世界时间序列。经实证研究发现，一些在现有基准上好的方法在TimesX上可能失败，而利用文本上下文的简单集成方法表现出色。

Journal ref Published in ICML 2026

End-to-End LLM Flight Planning with RAG-based Memory and Multi-modal Coach Agent

基于基于检索增强生成的记忆和多模态教练代理的端到端大语言模型飞行规划

Amin Tabrizian, Arsyi Aziz, Aarifah Ullah, Mahyar Ghazanfari, Pouria Razzaghi, Peng Wei

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Metis Solutions Technology Inc 纠错

AI总结 针对电动垂直起降飞机部署中传统飞行规划算法难以融入人类偏好的问题，提出FRAMe工具，集成规划器LLM、多模态教练代理和基于RAG的记忆，在多场景演示中效果最佳，能将自然语言指令转化为优质飞行路线。

Comments Accepted at the ICML 2026 LM4Plan Workshop

Geometric Collapse: When Vision Models Fail to Verify Physical Causality

几何崩溃：视觉模型何时无法验证物理因果关系

Wentao Zhang, Jinhu Qi, Weiqiang Jin, Yifei Zhang, Chan-Tong Lam, Irwin King

机构 * Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University（澳门理工学院应用科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； AgentecFusion Limited（AgentecFusion有限公司） ； School of Information and Communications Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） 纠错

AI总结 研究视觉模型在验证物理因果关系时的问题，提出“Scrambled Edges”方法，通过特定控制分离无支撑边缘证据影响，实验表明该方法使预测偏差增大，几何崩溃全局传播，为改进模型物理合理性提供依据。

Comments ICML 2026

Evaluating SageMath-Augmented LLM Agents for Computational and Experimental Mathematics

评估用于计算和实验数学的SageMath增强型大语言模型智能体

Pavel Snopov, German Magai

机构 * The Sage Developers（Sage开发者团队） 纠错

AI总结 研究聚焦AI在数学领域进展，提出结合大语言模型推理与SageMath反馈的智能体设置，改进RealMath基准。实验表明该设置能提升模型性能，缩小模型差距，CAS增强型智能体在计算探索上有潜力，朝自动猜想发现迈进。

Comments 37 pages, 16 figures, accepted to 3rd AI for Math Workshop at ICML 2026

When Agents Go Rogue: Activation-Based Detection of Malicious Behaviors in Multi-Agent Systems

当智能体行为异常时：基于激活的多智能体系统恶意行为检测

Haowen Xu, Xue Tan, Lei Ma, Zhihao Zhang, Chao Wang, Qingze Wang, Ping Chen, Jun Dai, Xiaoyan Sun

AI总结 针对多智能体系统面临的安全挑战，提出基于激活的框架AcMAS，通过分析智能体激活空间中的推理状态检测隐蔽攻击，不依赖交互图，还能恢复受损智能体功能，在检测隐蔽攻击上显著优于基线方法。

Comments Accepted to ICML 2026

Robust Human-AI Complementarity under Uncertainty

不确定性下稳健的人机互补性

Yewon Byun, Bryan Wilder

机构 * Machine Learning Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器学习系） 纠错

AI总结 研究人类决策者与人工智能可用信息质量的不对称信息对提取互补价值能力的影响，指出关键是误差相关结构，当人工智能与人类预测误差负相关时，决策者可构建稳健策略，并用实际基准进行了实证研究。

Comments ICML 2026

Multiplication Beyond Groups: Stratified Fourier Mechanisms in Transformer Circuits

超越群的乘法：Transformer电路中的分层傅里叶机制

Zitong Andrew Chen, Junaid Hasan, Akhil Srinivasan, Hemkesh Bandi, Jarod Alper

AI总结 研究小型变压器学习复合模上模整数乘法的方法，提出幺半群扩展，将输入空间划分区域，发现训练的变压器中嵌入、注意力等呈现特定特性，表明相关表示理论机制可超越群扩展到更一般结构。

Comments 29 pages, 15 figures. Spotlight at the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026. First three authors contributed equally. Code at https://github.com/uw-math-ai/interpreting-monoids