期刊&会议
International Conference on Machine Learning · 会议 · Machine Learning
可引导的文化偏好优化奖励模型
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
AI总结 提出SCPO算法，通过平衡多种文化偏好训练奖励模型，在PRISM和GlobalOpinionQA数据集上提升少数群体偏好预测准确率最多7点，训练效率提高280%。
Comments Accepted to Pluralistic Alignment @ ICML 2026
桥接创意意图与视觉质量：基于创作者驱动的循环视频生成与代理反馈循环
机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； The Harker School（哈克学校） ； Basis Independent Silicon Valley（硅谷贝斯独立学校） ； Saratoga High（萨拉托加高中）
AI总结 提出CHIEF框架，通过人类-AI协作的迭代视频精炼，结合创作者驱动和代理主观反馈，提升长视频的叙事连贯性与创意方向。
Comments Accepted to the Workshop on Human-AI Co-Creativity at ICML 2026
循环权重空间中的任务限制对称性
机构 * Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA, USA（索尔克生物研究所，拉霍亚，加利福尼亚州，美国）
AI总结 通过有序实Schur坐标分析单层tanh RNN，发现任务分布下循环矩阵存在功能冗余，特定非正常Schur耦合可被移除而不影响性能，揭示了任务限制的近似功能不变性。
Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Weight-Space Symmetries
超越预测：面向LLM推理的尾延迟感知调度
机构 * Cornell University, Computer Science Department（康奈尔大学计算机科学系） ； Cornell University, Electrical and Computer Engineering Department（康奈尔大学电气与计算机工程系） ； Cornell University, Operations Research and Information Engineering Department（康奈尔大学运筹学与信息工程系） ； Microsoft Azure System Research（微软Azure系统研究） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司）
AI总结 针对LLM推理中长度预测调度在分布偏移和尾延迟控制上的脆弱性，提出无预测的分布感知调度框架，通过轻量统计信号实现软优先级提升，结合缓存感知抢占，在多种工作负载下将P99 TTLT降低35-50%，TTFT降低34-47%。
Journal ref Forty-Third International Conference on Machine Learning (2026)
基于归因引导和覆盖最大化的结构MoE剪枝
机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 针对MoE模型专家级剪枝粒度粗、冗余识别不足的问题，提出基于归因引导和覆盖最大化的结构剪枝框架，将剪枝分配转化为通道分数覆盖优化问题，在50%剪枝率下结合4位量化保持精度，内存减少5.27倍。
Comments 9 pages, 5 figures. Submitted to ICML 2026
两步物理：在视觉细化之前锁定运动先验会擦除它们
机构 * National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院）
AI总结 本文发现图像到视频扩散模型在两步生成中比多步生成具有更好的物理一致性，通过频谱分析将原因归结为去噪过程中的相位侵蚀，并提出无需训练的PhaseLock框架，通过从两步推理中提取运动先验并利用潜在增量引导强制到高保真生成中，有效缓解相位退化，提升物理一致性平均6.2点，同时保持视觉保真度且开销极小。
Comments ICML 2026
面向扩散模型训练的几何感知数据集压缩
AI总结 针对扩散模型训练，提出基于几何感知分布对齐的真实子集选择方法，利用单侧部分最优传输保持几何结构，并辅以轻量级特征统计与语义一致性正则化，通过两阶段离散优化实现高效压缩。
Comments ICML 2026
通过纠正失真改进视觉令牌减少以实现高效多模态大语言模型推理
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
AI总结 提出RESTORE框架，通过校准位置和注意力失真来改进视觉令牌减少，在保持效率的同时提升多模态大语言模型性能。
Comments Accepted to ICML 2026
多智能体系统是专家混合：谁成为影响者？
机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） ； Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系）
AI总结 本文通过Friedkin-Johnsen意见动力学模型分析多智能体LLM协商机制，揭示输入依赖的FJ参数使系统成为专家混合，并探讨基于自信度、感知自信度和初始观点对齐的影响者形成机制。
Comments Accepted at the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026
iTryOn: 通过空间-语义引导掌握交互式视频虚拟试穿
机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University ； Taobao \& Tmall Group of Alibaba
AI总结 本文提出iTryOn框架，通过空间-语义引导解决交互式视频虚拟试穿中的语义模糊和复杂服装变形问题，实现了更动态可控的虚拟试穿体验。
Comments Project Page: https://zhengjun-ai.github.io/itryon-page. Accepted by ICML 2026
Riemannian MeanFlow用于流形上的单步生成
机构 * School of Software, Shandong University, Jinan, China（软件学院，山东大学，济南，中国）
AI总结 本文提出Riemannian MeanFlow（RMF），通过平行运输定义平均速度场，并推导出将平均速度与瞬时速度联系起来的Riemannian MeanFlow恒等式，从而实现流形上基于位置的切空间中的单步生成，改进了生成质量与效率的权衡并降低了采样成本。
Comments ICML 2026
MemBoost：一种面向成本感知的LLM推理的内存增强框架
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 提出MemBoost框架，通过轻量模型重用历史答案和检索支持信息，并选择性将困难查询路由到强模型，以降低LLM推理成本，同时保持回答质量。
Comments ICML MemFM 2026 Workshop
DSB: 扩散语言模型的动态滑动块调度
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 针对扩散语言模型固定块调度忽视语义难度的问题，提出无训练的动态滑动块方法DSB及配套KV缓存机制DSB Cache，显著提升生成质量和推理效率。
Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
反因果域泛化：利用无标签数据
机构 * Apple（苹果公司） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 针对反因果设置下的域泛化问题，提出利用无标签数据估计环境扰动方向，通过惩罚模型对协变量均值和协方差变化的敏感性实现鲁棒性，并提供最坏情况最优性保证。
Comments Accepted at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026
PRISM：一种用于可解释形状建模的三维概率神经表示
机构 * Department of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, USA（北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of California San Diego, La Jolla, USA（加州大学圣地亚哥分校计算机科学系） ； School of Medicine, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, USA（北卡罗来纳大学教堂山分校医学院）
AI总结 提出PRISM框架，结合隐式神经表示与不确定性感知统计形状分析，通过封闭形式Fisher信息度量实现高效局部时间不确定性量化，在形状演化、个性化预测和异常检测任务中表现优异。
Comments ICML 2026, camera-ready version, 24 pages
LALM-as-a-Judge：用于多轮口语对话安全评估的大型音频语言模型基准测试
机构 * Computer Engineering, Technion--Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（技术学院电子工程系，技术离子技术研究所，以色列海法） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，美国匹兹堡）
AI总结 针对口语对话中社会不安全内容评估仍以文本为中心、忽略韵律和转录失败的问题，提出包含24000个多轮口语对话的开放基准，评估6种大型音频语言模型在文本、音频和多模态设置下的敏感性、严重性顺序特异性和轮次位置偏差，发现音频提供非词汇证据，多模态增益非普遍且存在多种模式。
Comments Accepted to ICML 2026
语义路由器：通过单一对抗扰动劫持多模态大语言模型的可行性研究
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； School of Data Science, School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（数据科学学院、人工智能学院、香港中文大学（深圳））
AI总结 提出语义感知通用扰动（SAUP），作为语义路由器同时劫持多个无状态决策，通过理论分析和SORT优化策略实现，在Qwen上对五个目标达到66%攻击成功率。
Comments Accepted to ICML 2026
TINNs：时间诱导神经网络求解时变偏微分方程
机构 * Department of Applied Mathematics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsinchu 30010, Taiwan（应用数学系，国立阳明交通大学，新竹30010，台湾） ； Institute of Artificial Intelligence Innovation, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsinchu 30010, Taiwan（人工智能创新研究所，国立阳明交通大学，新竹30010，台湾） ； National Center for Theoretical Sciences, National Taiwan University, Taipei 10617, Taiwan（理论科学研究中心，国立台湾大学，台北10617，台湾）
AI总结 提出时间诱导神经网络（TINNs），将网络权重参数化为时间的函数，使空间表示随时间演化，结合Levenberg-Marquardt优化，在时变PDE求解中相对误差降低4倍，收敛速度提升10倍。
Comments Accepted at ICML 2026. Camera-ready version. Includes appendix
FutureOmni：从全模态上下文中评估多模态大语言模型的未来预测能力
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出FutureOmni基准，评估多模态大模型从音视频线索预测未来的能力，发现现有模型在语音密集场景下表现差，并设计OFF训练策略提升性能。
Comments Accepted by ICML 2026
基于不确定性感知注意力头的高效大语言模型幻觉检测
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（莫扎德人工智能大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所）
AI总结 提出RAUQ框架，利用不确定性感知注意力头与令牌级置信度，通过单次前向传递实现无监督、高效的序列级幻觉检测，在12个数据集上优于现有方法且额外计算少于1%。
Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Seoul, South Korea, 2026
从记忆到参数干扰：过度训练专家如何损害模型合并
机构 * Concordia University（康科德大学） ； Mila -- Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
AI总结 本文研究专家模型微调过度对模型合并的影响，发现长时间微调导致记忆困难样本，造成参数干扰，降低合并性能，并提出任务相关的早停策略改善合并效果。
Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026
ASyMOB：代数符号数学运算基准
机构 * MIT（麻省理工学院） ； Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院）
AI总结 提出ASyMOB基准，包含35,368个符号数学问题，通过扰动测试揭示大模型在符号数学推理中的鲁棒性不足，并发现LLM与CAS的互补潜力。
Comments Published in ICML2026: https://icml.cc/virtual/2026/poster/63549 Code repository: https://github.com/RamanujanMachine/ASyMOB Complete benchmark dataset: https://huggingface.co/datasets/Shalyt/ASyMOB-Algebraic_Symbolic_Mathematical_Operations_Benchmark
AMPGAN v3 的非经典抗菌肽智能发现
机构 * University of Vermont（弗吉尼亚大学） ； Larner College of Medicine, University of Vermont（弗吉尼亚大学医学学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Department of Comparative Pathobiology（比较病理科部门） ； Department of Horticulture and Landscape Architecture（园艺与景观建筑部门） ； Department of Industrial and Molecular Pharmaceutics（工业与分子药学部门）
AI总结 提出 AMPGAN v3，一种多目标条件 GAN，扩展生成词汇至 D-氨基酸和末端修饰，通过双判别器提升稳定性，体外验证显示对革兰氏阳性菌有活性，并引入 PepCraft 多智能体框架用于端到端发现。
Comments Presented at the GenBio Workshop, ICML 2026
未来动态3D重建：一种具有解耦自运动的3D世界模型
机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心）
AI总结 提出FR3D世界模型，通过解耦场景3D演化与智能体轨迹，利用教师-学生蒸馏策略实现从单目观测到未来动态3D重建的几何一致性和零样本泛化。
Comments ICML 2026. Project page: https://fr3d-wm.github.io
自适应体积力学属性场：分辨率无关
机构 * NVIDIA（英伟达）
AI总结 提出AdaVoMP方法，利用稀疏自适应体素结构和自回归Transformer编解码器，为3D物体预测高分辨率空间变化的杨氏模量、泊松比和密度，相比现有技术分辨率提升16^3倍且更准确。
Comments Project Page and hi-res paper: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/adavomp/. ICML 2026
灾难性遗忘是低秩的：持续适应的函数空间理论
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学）
AI总结 本文在神经正切核（NTK）框架下提出函数空间理论，推导出新任务训练导致旧任务预测漂移的闭式表达式，揭示遗忘集中在少量旧任务NTK本征模式上，并给出低秩特性与Kronecker缩放规则。
Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Continual Adaptation at Scale: Towards Sustainable AI
LegalHalluLens: 类型化幻觉审计与校准的多智能体辩论以实现可信赖的法律AI
机构 * Independent Researcher, Sunnyvale, CA, USA（独立研究者，美国加州太阳谷） ； Independent Researcher, San Diego, CA, USA（独立研究者，美国加州圣地亚哥）
AI总结 针对法律AI中聚合指标掩盖的错误集中性和方向性问题，提出LegalHalluLens审计框架，通过类型化幻觉画像、风险方向指数（RDI）和校准辩论管道，将幻觉检测减少45%，并揭示聚合指标隐藏的失败模式。
Comments 15 pages, 5 figures; Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026
SoftMoE: 用于大语言模型混合专家网络的软可微路由
机构 * AGH University of Krakow, Poland（克拉科夫AGH大学） ； Faculty of Mathematics（数学系） ； Computer Science, Jagiellonian University, Poland（计算机科学系，杰哥利安大学，波兰） ； Centre for Credible Artificial Intelligence, Warsaw University of Technology（可信人工智能中心，华沙技术大学）
AI总结 提出SoftMoE，通过软top-k LapSum松弛替代离散路由，实现专家路由的梯度优化，并学习每层专家激活数量，在语言建模中激活更少专家达到相当或更优性能。
Comments Accepted at ICML 2026
维度控制模块化在持续学习中的有效性
机构 * IT University of Copenhagen, Denmark（丹麦技术大学） ； Hasso Plattner Institute, University of Potsdam, Germany（波茨坦大学哈asso 印度学院）
AI总结 研究在持续学习中，模块化架构、任务相似性和表示维度如何共同影响组合学习，发现低维“丰富”机制下模块化结构显著提升性能，而高维“懒惰”机制下影响较小。
Comments Accepted to the 2nd Workshop on Compositional Learning (CompLearn) at ICML 2026, Seoul, South Korea. 8 pages, 5 figures
Journal ref Poster, 2nd ICML Workshop on Compositional Learning: Safety, Interpretability, and Agents (CompLearn), ICML 2026
注意力中的功能等价性：一项综合研究及其在线性模式连通性中的应用
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Center for AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）
AI总结 本文形式化研究了Transformer中位置编码对功能等价性的影响，发现正弦编码保持原始注意力的对称性，而旋转编码显著减少对称群从而增强表达力，并通过对齐算法实证了位置编码对线性模式连通性的关键作用。
Comments Published at the International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
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