作者丨吴思梦
编辑丨岑 峰
ICML 2026 将于7月6日至11日在韩国首尔 COEX 召开，本届投稿量达23918篇，录用6352篇，录用率26.6%。AI研究热情并没有因为scaling law的质疑而消退，反而因为多模态、视频生成、Agent等新风口的出现而更加狂热
中国企业也全面出击：快手11篇论文入选（含1篇Spotlight），阿里千问C端团队4篇入选（ECHO框架获Spotlight，入选率仅2.2%），中科院自动化所以50篇论文展现国家级科研体量，北京大学数据所9篇、PKU-DAIR实验室3篇聚焦效率优化，腾讯混元以HunyuanWorld-Mirror布局3D世界重建。
从大模型推理加速到视频生成，从具身智能到脑机接口，中国机构的技术纵深和方向覆盖正以前所未有的密度出现在国际顶会上。
与此同时，本届ICML现场也是中国企业活动密度最高的一届。从快手包下汉江邮轮到上海AI实验室的双场人才交流会，从蚂蚁×SGLang的首尔学术之夜到聚宽以钻石赞助商身份亮相，中国企业的参与度进一步加深。。
会议深度分析 PPT可戳
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6352篇。这是ICML 2026最终录用的论文数量。与之对应的是23918篇投稿，较2025年温哥华会议的11830篇恰好翻了一倍。
ICML（国际机器学习大会）与NeurIPS、ICLR并称“机器学习三大顶会”，历来是全球AI研究者争夺的最高话语阵地。本届选址韩国首尔COEX会展中心，时间为7月6日至11日，涵盖Tutorial、主会议和Workshop三个阶段。
此次中国在学术端的表现引人侧目。
▎快手：11篇论文与一条汉江邮轮
在本次ICML上，快手是中国企业中最具存在感的一家——不只是在学术层面，也在现场层面。
（图源：快手招聘）
快手技术团队共11篇论文被ICML 2026接收，其中1篇入选Spotlight Papers（入选率约2.2%）。
Spotlight论文「MetaphorVU」聚焦多模态大模型在隐喻视频理解上的能力边界。研究构建了首个面向隐喻视频理解的系统性基准，揭示了当前多模态大模型在“跨域映射”这一核心认知能力上的不足，同时提出了推理阶段增强框架MetaphorBoost。
更具产业价值的是「OneSearch」，也是首个在工业界落地部署的端到端生成式电商搜索框架。这篇论文通过关键词增强层次化量化编码和多视角用户行为序列注入，OneSearch在快手电商实际场景中实现了商品点击率提升1.67%、订单量提升3.22%，同时运营支出降低75.40%，算力利用率从3.26%飙升至27.32%。这组数据对任何一家电商平台的技术负责人来说，都有说服力。
其他9篇论文覆盖了图像编辑（SpatialReward，在EditReward-Bench上提升11.3%）、代码智能评估（SWE-Compass，统一8种任务类型和10种编程语言）、视频理解（VideoTemp-o3）、强化学习（PA-MoE）、因果推断（ReTimeCausal）等方向，一个短视频平台在AI研究上的覆盖广度，在这份论文清单中可见一斑。
在论文之外，快手更是本届ICML少数公开确认现场大型活动的中国企业。其在COEX会场B101号展位展示技术成果，并于7月8日晚在首尔汝矣岛举办“K-Star STARRY NIGHT”汉江邮轮学术晚宴，面向全球AI研究者开放报名。（报名已于7月1日截止）。快手还是ICML 2026黄金级赞助商。在顶会现场，中国公司开始学着像Google和Meta那样，用一场好活动来建立学术社区的影响力。
▎阿里千问：ECHO框架与“推理经济性”的新战场
阿里千问C端应用团队在本届ICML和ACL上共入选4篇论文，其中ECHO框架获ICML Spotlight（入选率仅2.2%），是本届最值得关注的产业界成果之一。
(图源：阿里招聘）
ECHO要解决的是一个正在迅速成为产业刚需的问题：大模型在高并发场景下的推理效率。其核心思路是稀疏门控加弹性预算调度——动态分配验证算力，在保证输出质量的前提下大幅减少无效计算。在Qwen3-235B等模型上的实测数据显示，端到端吞吐量相比现有方案最高提升36%。
36%这个数字意味着什么？假设一个日调用量10亿次的AI应用，每次推理成本降低36%，每年节省的成本将是一个天文数字。
与ECHO并列入选ICML的还有SiameseNorm架构，通过双流参数共享在不增加参数规模的情况下提升复杂推理能力。入选ACL的MARCH框架聚焦大模型幻觉治理，通过“信息不对称”机制将解答、提案与审查拆分为独立环节；RiT框架则引导模型进行结构化推理，适用于行业分析、营销推演等复杂场景。
四篇论文放在一起，可以清晰地看到千问C端团队的研究逻辑：不是在发“好看”的论文，而是在解决大模型落地过程中的真实痛点——推理太慢、输出不可靠、复杂任务能力不足。
▎中科院自动化所：50篇论文的“国家队”答卷
如果按单一机构论文录用数量来排，中科院自动化所可能是本届ICML中国机构中表现最突出的。有50篇论文被接收，其中2篇入选Spotlight。
第一篇Spotlight论文「Mind-Omni」提出首个通过离散扩散范式统一七种脑信号编码与解码任务的通用框架，核心创新是Brain Tokenizer——将异构、连续的脑信号转换为标准化的离散token，实现任意模态间的token级交互。在脑机接口从实验室走向产业的前夜，这项工作提供了关键的基础设施级能力。
第二篇Spotlight论文「Skill-Pro」解决的是大语言模型智能体的技能学习问题：通过非参数PPO方法，使智能体在无需参数更新的前提下从交互经验中自主学习可复用的程序化技能。在LLM Agent日益成为行业共识的当下，这份工作的实用价值不言自明。
50篇论文的方向分布，几乎覆盖了当前AI研究的所有核心赛道：大语言模型推理与对齐（约12篇）、多模态与视觉语言模型（约8篇）、强化学习（约6篇）、组合优化（约4篇）、模型压缩（约4篇）、脑机接口与脑-AI对齐（约3篇）、视频生成与检测（约3篇），以及自动驾驶、气象AI、医疗AI等交叉应用。
其中几篇论文尤其值得关注：「DynVLA」首次将“动态思维链”推理范式引入自动驾驶，将未来场景演化压缩为少量离散Token，在NAVSIM等基准上显著优于现有方法；「PretrainZero」提出在Wikipedia语料上直接进行RL预训练，使Qwen3-4B-Base在MMLU-Pro上提升8.43分，为预训练范式开辟了新思路；「PlotCraft」构建了包含1000个复杂可视化任务和48种图表类型的基准，其开发的PlotCraftor模型在高难度任务上实现超50%的性能提升。
▎腾讯混元与高校联合：3D世界重建与前沿攻坚
（图源：腾讯招聘）
据了解，腾讯混元、微信、腾讯云、优图实验室、腾讯游戏、腾讯营销、腾讯视频等多个业务与研究团队在此次ICML共计拥有50+篇论文中稿。
腾讯混元团队在本届ICML带来了HunyuanWorld-Mirror——一个多功能的前馈模型，用于全面的3D几何预测。该模型整合了相机位姿、深度图等多种几何先验，能够从一组图像或视频中重建3D场景，输出可交互的GLB文件。在3D生成与空间智能成为AI下一个前沿的背景下，HunyuanWorld-Mirror代表了腾讯在多模态几何理解方向上的核心布局。
北京大学的数据所和PKU-DAIR实验室贡献了12篇高质量论文，方向高度集中于大模型效率优化：
EchoAttention通过双算子设计和两级门控路由，在Wan2.1-1.3B上实现1.97×推理加速，在CogVideoX1.5-5B上实现2.42×加速，突破了稀疏注意力的速度-质量天花板。DARTS通过分布感知轨迹采样和自适应资源分配，在大模型强化学习训练中实现最高1.77×的吞吐量提升。SALE利用4-bit量化Query-Key乘积近似注意力权重，处理64K长序列时可获得至少3.36×加速。这三篇论文的共同关键词是“效率”，不去堆更多算力，在现有算力框架下找到最优解。
值得一提的是，百度与北大合作完成的Detached Skip-Links论文，通过“前向保留+反向截断”的视觉特征融合策略，在OCR类任务上实现平均3.1个百分点的提升。这是百度在本届ICML上少数被公开报道的合作成果之一。
02
当 Scaling Law 的红利边际递减，本届 ICML 中国大陆机构的集中发力，释放了三个极具产业风向标意义的趋势：
▎趋势一：从“发论文”到“做现场”
快手在汉江上租邮轮办学术晚宴，腾讯青云计划在ICML期间开启一系列学术交流活动，上海AI实验室举办"云帆Meetup"和"北极星X星启"双场人才交流会（7月8日-9日，含阶跃星辰等20余家上海AI单位参展），蚂蚁集团联名SGLang举办"ICML首尔学术之夜"。一批中国企业开始理解顶会的"第二层玩法"：学术社区建设。Google DeepMind在NeurIPS的派对、Meta在ICML的Reception，早已是顶会生态的一部分，中国企业正在补上这一课。
▎趋势二：研究深度从“单点突破”走向“系统化布局”
快手11篇论文覆盖了大模型、强化学习、CV、信息检索、因果推断五个大方向；中科院自动化所50篇论文覆盖了大模型、多模态、RL、组合优化、模型压缩、脑机接口、自动驾驶等十几个方向。腾讯50+篇论文来自六个以上独立业务团队。这不是“广撒网”，而是系统性的科研组织能力在顶会上的集中呈现。尤其是自动化所的两篇Spotlight——一篇做脑机接口的底层架构，一篇做LLM Agent的技能学习，更显示出国家科研机构正在从“跟跑”转向在某些细分方向上“定义问题”。
▎趋势三：“效率”成为拥挤的赛道
阿里千问的ECHO（吞吐量提升36%）、北大的EchoAttention（视频生成加速2.42×）、DARTS（RL训练加速1.77×）、SALE（长上下文推理加速3.36×）。当Scaling Law的红利边际递减，当大模型参数从千亿冲向万亿，如何在有限算力下“榨出”更高效率，已经从一个工程问题升级为学术前沿问题。中国机构在这一赛道上的集中发力，既有现实算力约束的驱动，也体现了越来越强的工程与理论结合的能力。
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需要指出的是，本文覆盖的中国企业只是冰山一角，现场还有重头戏。
▎字节跳动（ByteDance）
在ICML 2026上，字节是COEX展区铂金级赞助商。其在 COEX 展区设有官方 Exhibitor 展位。其技术重点依然围绕SeedEdit/PixArt 视觉大模型系列的底层扩散算法优化、以及多模态视频流的并行推理架构（对应火山引擎的商业算力降本）。但其ICML论文总数尚未以官方成绩单形式公布。
▎百度（Baidu）
除了与北大合作的Detached Skip-Links论文外，百度的智能驾驶团队（Apollo）和文心一言底座团队均有小规模研究员赴韩。百度在现场主要通过产业 Expo 环节（如智能驾驶与城市大模型论坛）维持存在感。
▎华为（Huawei）
华为的诺亚方舟实验室（Noah's Ark Lab）在 ICML 2026 依然有斩获，主要聚焦于盘古大模型的极端多模态压缩（量化与剪枝）、以及面向科学计算（AI for Science）的气象与气动模拟。
▎DeepSeek（深度求索）
DeepSeek走的是低调参会的风格，他们没有在 Luma 上办豪华晚宴，但其核心团队在会场设有技术交流窗口，重点围绕MoE（混合专家模型）的极速调度与推理硬核降本与全球学者切磋。
美团、小米、海天瑞声、幻方量化、聚宽、明汯投资等也在赞助商名单中，但在学术论文层面尚未发布公开成绩单。随着会议推进和论文作者陆续披露，这部分信息有望在会期前后补全。
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以下是截至7月6日已公开确认的中国企业/机构ICML现场活动，按时间排列：
7月6日（周日）— Expo/Tutorial Day
全天：COEX展区开放。聚宽（钻石赞助商）、阿里巴巴、小米、字节跳动（铂金）、快手（黄金）、美团、腾讯（白银）、百度（青铜）等中国企业在各自展位展示技术成果。
全天：10场Tutorial并行，主题涵盖序列模型（超越Transformer）、扩散与流匹配（Flow Matching）、Lean定理证明、表格基础模型等。
晚间：ICML Opening Reception（官方开幕酒会）。
7月7日（周一）— 主会议Day 1
全天：主会议开幕。Oral/Spotlight Poster/Poster Session。快手B101展位持续开放。
晚间：ICML Evening Social。
7月8日（周二）— 主会议Day 2
17:30-20:30：上海AI实验室"北极星X星启人才交流会"。ICML会场附近驾车5分钟。议程含上海AI实验室研究方向介绍、人才招聘体系介绍、上海市前沿AI资讯介绍、自由交流。报名链接：https://aicarrier.feishu.cn/share/base/form/shrcncJn0AtC2NwSJJQTNYbo3yh（截止7月7日12:00北京时间）。
18:00-21:30：快手"K-Star STARRY NIGHT"汉江邮轮学术晚宴。首尔汝矣岛码头。面向全球AI研究者开放，报名已于7月1日截止。
时间待确认：蚂蚁集团 × SGLang"ICML首尔学术之夜"。联合主办，报名链接：https://alidocs.dingtalk.com/notable/share/form/v01eYVOL5jgg0LwGlpz_dv19yqvsgs3oebp3pcjys_1qX0QQ0
7月9日（周三）— 主会议Day 3
16:00-20:30：上海AI实验室"云帆·ICML 2026 AI Talent Meetup"。ICML会场附近驾车5分钟。含上海AI实验室、上海科技大学、上海创智学院、Sharpa Robotics、阶跃星辰等20余家上海AI单位100+岗位招聘，学术产业专家面对面交流，上海市人才政策专家现场答疑。报名同上（截止7月7日12:00）。
全天：腾讯青云计划系列学术交流活动将于7月7日开始，地点在首尔江南天际城景会客厅。
7月10-11日（周四-周五）— Workshop Day
全天：44场Workshop并行，主题涵盖Agentic AI、多模态学习、结构化数据基础模型、低秩方法等。企业展位可能逐步撤展，但部分交流活动持续。
参会提示：以上活动的报名链接多数设有截止日期，建议提前确认。部分活动的具体时间地点需关注企业官方渠道的实时更新。
ICML官方注册参会者可访问icml.cc/virtual/2026/calendar查看完整日程。
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ICML 2026将成为中国AI力量在国际顶会上密度最高的一次集体亮相。从快手到阿里千问，从中科院自动化所到北京大学，中国机构在追求Spotlight的比例、方向的广度、以及从实验室到产业的影响力半径逐渐扩大。
在“论文数量”这条赛道上，中国机构已经证明了自己的竞争力，但在硬币的另一面也充满挑战。这些论文中，有多少能够定义下一个五年AI研究的方向？有多少能够在GitHub上收获万星，在产业中创造十亿价值？又有多少中国研究者，能够在ICML的舞台上获得“Test of Time”那样的历史性认可？
我们拭目以待。
（数据截至2026年7月6日）
一个人读论文太孤单，一群人刷顶会才好玩。
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