ICML

FAIR-Calib: Frontier-Aware Instability-Reweighted Calibration for Post-Training Quantization of Diffusion Large Language Models

FAIR-Calib：面向扩散大语言模型训练后量化的前沿感知不稳定重加权校准

Haoyu Huang, Linlin Yang, Sheng Xu, Boyu Liu, Guodong Guo, Zhongqian Fu, Hang Zhou, Baochang Zhang

机构 * FAIR 纠错

AI总结 针对扩散大语言模型训练后量化中前沿决策易翻转并永久锁定放大的问题，提出两阶段PTQ框架FAIR-Calib，通过前沿命中与掩码阶段可靠性估计位置先验，并利用重加权隐状态MSE校准优先保护脆弱前沿状态，理论证明其作为输出KL散度代理，实验显著优于基线。

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

CyberGym-E2E: Scalable Real-World Benchmark for AI Agents' End-to-End Cybersecurity Capabilities

CyberGym-E2E：面向AI代理端到端网络安全能力的可扩展真实世界基准

Tianneng Shi, Robin Rheem, Dongwei Jiang, Mona Wang, Francisco De La Riega, Zhun Wang, Jingzhi Jiang, Alexander Cheung, Sean Tai, Jonah Cha, Jianhong Tu, Gabriel Han, Chenguang Wang, Jingxuan He, Wenbo Guo, Dawn Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出CyberGym-E2E，一个大规模、真实的端到端网络安全基准，通过自动化流水线将开源漏洞数据转化为评估环境，全面评估AI代理在漏洞发现、PoC生成和补丁生成全生命周期中的能力。

Comments ICML 2026

Structure-Induced Information for Rerooting Levin Tree Search

结构信息用于重定根莱文树搜索

Jake Tuero, Michael Buro, Laurent Orseau, Levi H. S. Lelis

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta, Edmonton, Canada. ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), Edmonton, Canada. ； Google DeepMind, London, United Kingdom. 纠错

AI总结 提出三种重定根器设计，利用结构信息隐式分解子目标，提升策略树搜索的可扩展性和效率。

Comments ICML 2026

Routing by Reaching: Composition of Pre-trained GFlowNets for Multi-Objective Generation

通过到达进行路由：预训练GFlowNets的组合用于多目标生成

Seokwon Yoon, Youngbin Choi, Seunghyuk Cho, Seungbeom Lee, MoonJeong Park, Dongwoo Kim

机构 * Department of Computer Science \& Engineering, POSTECH, South Korea ； Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH, South Korea 纠错

AI总结 提出一个在推理时组合预训练GFlowNets的框架，无需微调或重新训练即可快速适应多目标生成任务，并证明在线性标量化下精确恢复目标分布，对非线性算子通过畸变因子量化近似质量。

Comments Appears in the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

OmniAID: Decoupling Semantics and Artifacts for Universal AI-Generated Image Detection in the Wild

OmniAID: 解耦语义与伪影以实现通用AI生成图像野外检测

Yuncheng Guo, Junyan Ye, Chenjue Zhang, Hengrui Kang, Haohuan Fu, Conghui He, Weijia Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出OmniAID框架，通过解耦混合专家架构分离语义缺陷和通用伪影，结合两阶段训练策略和Mirage数据集，实现跨生成模型和语义内容的鲁棒AI生成图像检测。

Comments Accepted by ICML 2026

Singularity-aware Optimization via Randomized Geometric Probing: Towards Stable Non-smooth Optimization

基于随机几何探测的奇异性感知优化：迈向稳定的非光滑优化

Ruoran Xu, Borong She, Xiaobo Jin, Qiufeng Wang

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

AI总结 针对非光滑优化中Adam优化器的梯度抖动问题，提出奇异性感知Adam（S-Adam），通过局部几何不稳定性（LGI）度量动态调整步长，实现稳定训练并提升泛化性能。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

Rooted Absorbed Prefix Trajectory Balance with Submodular Replay for GFlowNet Training

基于子模重放的根吸收前缀轨迹平衡用于GFlowNet训练

Xi Wang, Wenbo Lu, Shengjie Wang

机构 * Courant Institute School of Mathematics, Computing, and Data Science, New York University（纽约大学Courant研究所数学、计算与数据科学学院） ； Courant Institute School of Mathematics, Computing（纽约大学Courant研究所数学、计算与数据科学学院） ； Data Science, New York University（纽约大学数据科学学院） 纠错

AI总结 针对GFlowNet的模式坍塌问题，提出RapTB目标函数（通过根锚定子轨迹监督和吸收后缀备份提供密集前缀学习信号）和SubM子模重放策略（促进高奖励和多样性），在分子生成等任务中提升优化性能和多样性。

Journal ref Forty-third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Induction Meets Biology: Mechanisms of Repeat Detection in Protein Language Models

归纳遇见生物学：蛋白质语言模型中重复检测的机制

Gal Pomerants, Yaniv Nikankin, Anja Reusch, Tomer Tsaban, Ora Schueler-Furman, Yonatan Belinkov

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究院） 纠错

AI总结 通过分析蛋白质语言模型在掩码预测中的行为，揭示了其检测精确和近似重复序列的两阶段机制：先构建特征表示，再利用归纳头关注重复片段中的对齐标记。

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

SynGR: Unleashing the Potential of Cross-Modal Synergy for Generative Recommendation

SynGR：释放跨模态协同在生成推荐中的潜力

Wei Chen, Xingyu Guo, Shuang Li, Fuwei Zhang, Meng Yuan, Jing Fan, Zhao Zhang, Deqing Wang, Fuzhen Zhuang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出SynGR框架，通过显式鼓励生成过程中的跨模态依赖，以捕捉新兴物品语义，从而提升生成推荐性能。

Comments Accepted by ICML 2026, 15 pages

FormulaCode: Evaluating Agentic Optimization on Large Codebases

FormulaCode: 评估在大规模代码库上进行代理优化

Atharva Sehgal, James Hou, Akanksha Sarkar, Ishaan Mantripragada, Swarat Chaudhuri, Jennifer J. Sun, Yisong Yue

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 FormulaCode是一个评估大型真实代码库上代理优化能力的基准，包含957个从科学Python仓库挖掘出的性能瓶颈，配以专家撰写的补丁和平均264.6个社区维护的性能工作负载，揭示了前沿LLM代理在多目标优化上的重大挑战。

Comments ICML Camera Ready Version

OMAC: A Holistic Optimization Framework for LLM-Based Multi-Agent Collaboration

OMAC：一种面向基于大语言模型的多智能体协作的综合优化框架

Shijun Li, Hilaf Hasson, Joydeep Ghosh

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, United States（得克萨斯大学奥斯汀分校电子与计算机工程系） ； Intuit AI Research, Mountain View, United States（Intuit AI研究） 纠错

AI总结 本文提出OMAC框架，通过五个关键优化维度提升基于大语言模型的多智能体系统性能，采用语义初始化器和对比比较器算法实现单维和多维联合优化。

Comments Accepted as a Oral paper at ICML 2026

Adaptive Multi-Round Allocation with Stochastic Arrivals

自适应多轮分配与随机到达

Yuqi Pan, Davin Choo, Haichuan Wang, Milind Tambe, Alastair van Heerden, Cheryl Johnson

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Witwatersrand（沃特沙兰大学） 纠错

AI总结 研究了受适应性网络招募启发的序列资源分配问题，提出基于截断概率生成函数的动态规划算法，实现多项式复杂度的多轮分配方案，并分析了模型误差下的鲁棒性。

Comments Accepted into ICML 2026

A Systematic Investigation of RL-Jailbreaking in LLMs

LLMs中RL越狱的系统性研究

Montaser Mohammedalamen, Kevin Roice, Reginald McLean, Alyssa Lefaivre Škopac

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

AI总结 本文首次系统分解RL越狱框架，通过分析奖励函数、动作空间、回合长度等环境形式化因素和算法措施，发现密集奖励和延长回合长度是越狱成功的主要驱动因素，并提供了提升RL越狱效率及强化模型防御的工具。

Comments Warning: This paper may contain unfiltered and potentially offensive jailbreaking examples. Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

Singular Bayesian Neural Networks

奇异贝叶斯神经网络

Mame Diarra Toure, David A. Stephens

AI总结 本文提出了一种基于奇异结构的贝叶斯神经网络，通过低秩参数化减少参数数量，同时提升预测性能和校准能力。

Comments 8 pages Main text, 53 pages Appendix, 20 figures Proceedings of the 43 rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

AdaGC: Enhancing LLM Pretraining Stability via Adaptive Gradient Clipping

AdaGC: 通过自适应梯度裁剪增强LLM预训练稳定性

Guoxia Wang, Shuai Li, Congliang Chen, Jinle Zeng, Jiabin Yang, Dianhai Yu, Yanjun Ma, Li Shen

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

AI总结 提出自适应逐张量梯度裁剪方法AdaGC，通过限制梯度范数相对于历史裁剪值的指数移动平均来消除损失尖峰，在Llama-2 7B等模型上实现零尖峰并提升下游准确率。

Comments Accept by ICML 2026

Audio-Visual Continual Test-Time Adaptation without Forgetting

音频视觉持续测试时间适应无需遗忘

Sarthak Kumar Maharana, Akshay Mehra, Bhavya Ramakrishna, Yunhui Guo, Guan-Ming Su

AI总结 本文提出AVReCAP方法，在测试时无需源数据即可提升模型性能，通过动态检索最佳融合层参数减少灾难性遗忘。

Comments ECCV 2026 & ICML 2026 Workshop Continual Adaptation at Scale: Towards Sustainable AI

Implicit Actor Critic Coupling via a Supervised Learning Framework for RLVR

通过监督学习框架实现隐式Actor-Critic耦合的RLVR方法

Jiaming Li, Longze Chen, Ze Gong, Yukun Chen, Lu Wang, Wanwei He, Run Luo, Min Yang

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 PACS通过监督学习框架实现隐式Actor-Critic耦合，提升RLVR中奖励信号的稳定性与训练效率。

Comments ICML 2026

UnMaskFork: Test-Time Scaling for Masked Diffusion via Deterministic Action Branching

UnMaskFork：通过确定性动作分支实现Masked Diffusion的测试时扩展

Kou Misaki, Takuya Akiba

AI总结 UnMaskFork通过确定性动作分支提升Masked Diffusion在测试时的扩展能力，优于现有方法并在复杂任务中表现优异。

Comments Accepted to ICML 2026

NEMO: Execution-Aware Optimization Modeling via Autonomous Coding Agents

NEMO: 通过自主编码代理实现执行感知的优化建模

Yang Song, Anoushka Vyas, Zirui Wei, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson, Graham Neubig

机构 * Language Technologies Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，计算机科学学院，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA，美国） 纠错

AI总结 提出NEMO系统，利用自主编码代理将决策问题的自然语言描述转化为可执行的数学优化实现，通过执行感知的架构和协调模式实现最先进的性能。

Comments Accepted at ICML 2026

TEFormer: Structured Bidirectional Temporal Enhancement Modeling in Spiking Transformers

TEFormer：脉冲变压器中的结构化双向时间增强建模

Sicheng Shen, Mingyang Lv, Bing Han, Dongcheng Zhao, Guobin Shen, Feifei Zhao, Yi Zeng

AI总结 研究针对现有脉冲变压器缺乏有效时间融合机制的问题，提出TEFormer框架，通过在核心组件解耦时间建模实现双向时间融合，经实验验证其性能优于基线且在不同编码下稳定，是脉冲变压器时间建模的有效通用框架。

Comments Accepted by ICML 2026

Spectral and Spatial Graph Learning for Multispectral Solar Image Compression

多光谱太阳图像压缩的频谱与空间图学习

Prasiddha Siwakoti, Atefeh Khoshkhahtinat, Piyush M. Mehta, Barbara J. Thompson, Michael S. F. Kirk, Daniel da Silva

机构 * Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, WV, USA（计算机科学与电气工程系，维珍尼亚大学） ； Department of Mechanical & Aerospace Engineering, West Virginia University, WV, USA（机械与航空航天工程系，维珍尼亚大学） ； NASA Goddard Space Flight Center, MD, USA（国家航空航天局戈达德空间飞行中心） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对多光谱太阳图像压缩的频谱与空间图学习框架，通过iSWGE和WSGA-C模块实现频谱与空间细节的高效压缩，提升重建质量与频谱保真度。

Comments 8 pages, 6 figures 1 table. Code available at https://github.com/agyat4/sgraph

Journal ref Proceedings of the 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2025, pp. 607-614

STARCaster: Spatio-Temporal AutoRegressive Video Diffusion for Identity- and View-Aware Talking Portraits

STARCaster：用于身份和视图感知的会说话肖像的时空自回归视频扩散

Foivos Paraperas Papantoniou, Stathis Galanakis, Rolandos Alexandros Potamias, Bernhard Kainz, Stefanos Zafeiriou

机构 * Imperial College London, UK（伦敦帝国理工学院） ； FAU Erlangen–Nürnberg, Germany（埃朗根-纽伦堡大学） 纠错

AI总结 研究提出STARCaster模型，通过重新思考参考和几何范式，采用组合方法及解耦学习，解决语音驱动肖像动画和动态视点控制问题，能有效泛化，超越先前方法。

Comments ICML 2026

InertialAR: Autoregressive 3D Molecule Generation with Inertial Frames

InertialAR：基于惯性框架的自回归3D分子生成

Haorui Li, Weitao Du, Yuqiang Li, Hongyu Guo, Shengchao Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

AI总结 研究探索基于Transformer的自回归模型在3D分子生成上的应用。提出InertialAR，通过规范标记化、几何位置编码及分层自回归范式应对挑战，在无条件和可控生成任务中表现出色，多个指标达领先水平。

Comments Accepted at ICML 2026

Von Mises-Fisher Mixture Model with Dynamic Shrinkage for Realistic Test-Time Transduction

用于现实测试时转导的具有动态收缩的冯·米塞斯-费舍尔混合模型

Jiazhen Huang, Zhiming Liu, Changhu Wang, Wei Ju, Ziyue Qiao, Xiao Luo

AI总结 研究针对测试时视觉语言模型性能问题，从惩罚似然估计角度提出具有动态收缩的冯·米塞斯-费舍尔混合模型（MOON），该模型基于分布混合建模，能动态调整收缩强度处理不平衡，无需训练和特定超参，实验验证其性能和效率优势。

Comments Accepted by ICML 2026

Journal ref ICML 2026

Efficient Difficulty-Aware Dynamic Routing for Diffusion-Based Real-World Image Super-Resolution

基于扩散的真实世界图像超分辨率的高效难度感知动态路由

Xue Wu, Kang Zhao, Kafeng Wang, Jianfei Chen, Jingwei Xin, Nannan Wang, Xinbo Gao

AI总结 研究基于扩散的真实世界图像超分辨率方法的局限，提出难度感知动态路由（DDR）策略，设计难度估计器并构建不同容量网络，实验证明该模型相比现有方法在效率和有效性上更具优势。

Comments ICML 2026 under review

Position: Quantum Program Generation Must Prioritize Validity Over Probabilistic Scaling

立场：量子程序生成必须优先考虑有效性而非概率缩放

Junhao Song, Yu Zhou, William Knottenbelt, Yudong Cao

机构 * IBM（IBM公司） ； DeepMind（深度思维公司） 纠错

AI总结 该论文指出将概率范式用于量子电路合成有误，因量子电路有语法语义差距，未经验证的训练使模型难掌握物理语义，有效子集随量子比特数指数衰减。提出转向以验证器为中心，集成多种元素到生成中，验证意识架构是可行途径，应编码特定规则而非仅靠模仿。

Comments Accepted to ICML 2026: https://openreview.net/forum?id=oX1vWuQ13y

Stop the Sampler! Classifier-Based Adaptive Stopping for Sampling Kernels

停止采样器！基于分类器的采样核自适应停止

Kirill Korolev, Nikita Morozov, Stepan Pavlenko, Esmeralda S. Whitammer, Sergey Samsonov

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出将MCMC轨迹终止作为可学习组件，利用非循环生成流网络训练状态依赖分类器，在保证详细平衡条件下自适应停止采样，显著缩短轨迹长度并改善模式覆盖与混合。

Comments ICML 2026 SPIGM Workshop

An Embarrassingly Simple Way to Optimize Orthogonal Matrices at Scale

一种简单易行的方法用于大规模优化正交矩阵

Adrián Javaloy, Antonio Vergari

机构 * Institute for Machine Learning, University of Edinburgh, GB（机器学习研究所，爱丁堡大学） 纠错

AI总结 POGO是一种高效优化算法，通过简化方法在大规模问题中有效满足正交约束，提升优化性能。

Comments 24 pages, 10 figures, accepted at ICML 2026

Large-Scale Terminal Agentic Trajectory Generation from Dockerized Environments

从Docker化环境生成大规模终端代理轨迹

Siwei Wu, Yizhi Li, Yuyang Song, Wei Zhang, Yang Wang, Riza Batista-Navarro, Xian Yang, Mingjie Tang, Bryan Dai, Jian Yang, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； IQuest Research（IQuest研究） ； Beihang University（北航大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Multimodal Art Projection Research Community（多模态艺术投影研究社区） 纠错

AI总结 本文提出TerminalTraj，通过Docker化环境生成高质量终端轨迹，提升代理模型在终端任务中的性能表现。

Comments Accepted as a Spotlight paper at ICML 2026

Multi-marginal temporal Schrödinger Bridge Matching from unpaired data

基于未配对数据的多边际时间薛定谔桥匹配

Thomas Gravier, Thomas Boyer, Auguste Genovesio

机构 * IBENS, ENS Ulm, PSL（IBENS、ENS乌姆、PSL） 纠错

AI总结 针对从静态样本快照观察自然动态过程的问题，提出多边际时间薛定谔桥匹配（MMtSBM），通过推导迭代马尔可夫拟合算法扩展相关理论与效率，在多类实验中表现出色，确立其为恢复隐藏动态的实用方法。

Comments ICML 2026. Code available at https://github.com/tgravier/MMDSBM-pytorch . Additional experimental materials available at https://mmdsbm.notion.site