数学推理正在成为通往下一代科学智能体的重要入口。随着大语言模型、形式化证明与多模态推理的快速进展，AI系统已经在IMO级证明、自然语言数学推理与科学问题求解上展现出令人瞩目的能力。
在这样的背景下，本届Workshop 将于 2026 年 7 月 10 日在韩国首尔 Coex Convention & Exhibition Center 举办。我们以 “Toward Self-Evolving Scientific Agents” 为主题，面向学界与产业界研究者，聚焦 AI 如何从“会做题、会证明”进一步走向“会验证、会跨模态、会跨学科、会自我改进”，并最终服务真实的科学发现。
AI for Math Workshop 已连续在 ICML 2024 与 ICML 2025 成功举办，并持续推动数学推理、形式化证明与科学问题求解方向的交流。往届 workshop 中产生了诸如PutnamBench 与 Limit of RLVR 等代表性工作；系列挑战赛也累计吸引了超过2000支来自全球各地顶尖机构的参赛队伍。2026年的新一届workshop将进一步把讨论从“数学能力”拓展到“自进化科学智能体”。
形式化定理证明：如何让LLM支持真实的数学研究与教学，并自主提出并解决创新猜想？
精确自动形式化：如何确保自然语言数学到形式语言翻译的忠实性？
自然语言数学推理：纯自然语言Pipeline下的前沿性能与验证 。
科学问题解决：数学推理能力如何迁移至理论计算机科学与物理学等领域？
多模态推理：视觉信息在数学与科学推理中的应用 。
验证和测评：面向AI生成证明、解答与科学结论的评测、faithfulness与正确性验证
人机协作：服务科学研究的人机协作、交互工具与工作流。
AI科学家：面向系统科学、逻辑学、经济学、生物信息学等方向的科学智能体。
▪Track 1:自动形式化的语义对齐评估
▪ Track 2: Lean 中的理论计算机科学证明
▪Track 3:基于视觉感知的物理问题
▪Track 4: 端到端自动形式化与定理证明
▪Paper Submission Deadline：2026/5/25 (AOE)
▪Paper Decision Notification: 2026/6/15
▪Camera-ready Deadline: 2026/6/25
▪Challenge Open: 2026/5/1
▪Challenge Deadline: 2026/6/15
▪Workshop Date: 2026/7/10or 2026/7/11
▪论文格式：2-8 pages，参考文献与补充材料不限页；
▪ 需使用ICML 2026格式，使用OpenReview双盲评审。本次Workshop为
non-archival形式。
▪ 录用论文以 poster展示为主；部分优秀论文将受邀进行contributed talk。
▪鼓励challenge参与者同步提交技术报告；获奖队伍需在结果公布后开源代码以便验证。
▪Workshop官网: https://ai4math2026.github.io/
▪ OpenReview 投稿入口:
https://openreview.net/group?id=ICML.cc/2026/Workshop/AI4Math
欢迎大家关注和参与本workshop。我们期待在ICML 2026与大家一起讨论如何让AI真正成为可验证、可靠、可进化的科学伙伴。
