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ICML:国际机器学习会议 顶会专区

本专区系统性收录 ICML(国际机器学习会议)相关的论文解读、专家演讲及会议动态等内容。ICML 集中呈现了深度学习、强化学习、表征学习、生成模型与优化理论等领域的年度前沿进展。我们关注方法背后的理论根基与工程突破,致力于为机器学习研究者与从业者提供一份清晰、直接的信息索引。

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2026.07.13
会议时间
待定
会议地点
-
投稿文章数量
-
收录率
132
专区文章总数
会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-16
深圳市大数据研究院4项科研成果被ICML 2026录用
原文作者:公众号“深圳市大数据研究院” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ex36drATo7qIy_MwFFp5hA 近日,深圳市大数据研究院四项科研成果同时发表于第43届国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning, ICML)。 会议介绍 国际机器学习大会(International C...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-16
滴滴多篇论文入选 ICML2026,值得一读!
原文作者:公众号“滴滴技术” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cBQnS-ThQgLLc12flLW8ug 近日,机器学习与人工智能领域国际顶会 ICML 2026 录用结果正式揭晓,滴滴共有五篇高质量学术成果被大会收录。本次中稿论文分别来自滴滴L Lab团队、滴滴网约车交易市场技术团队,与中山大学、香港科技大学(广州)、北京大学、上海财经大学等高校联合研...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
ICML 2026投稿开启:先别急着提交,详解史上最严的“连坐拒稿”机制
来源:公众号“PaperWeekly” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/DNji8Z9tgNZcMW3oeMW\-bw?scene=1&click\_id=29 对于刚结束前两天 ACL 投稿的同学来说,现在或许正准备一鼓作气,将手头剩下的工作,或者没赶上 ACL 的存货转投 ICML。 此时此刻,各大实验室里应该都在进行最后的实验收尾、微...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
ICML 2026|一句无关问题也能劫持Agent,港科大&复旦提出首个语义缓存键碰撞攻击
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/aJQTpQtyd5Xka3CpoTWu4g?scene=1&click\_id=28 本文第一作者张芝翔为复旦大学本科四年级学生,即将前往香港科技大学CSE系攻读博士,研究方向为AI Security&Trustworthy AI。通讯作者是香港科技大学佘东冬教授。 在当前...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
GAIR Paper 101:从最优传输角度训练奖励模型:让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
作者丨潘黎铖 *                                                                                                     * 在大语言模型对齐研究中,一个看似自然、却值得重新审视的问题长期存在: 一方面,RLHF、RLAIF、GRPO等方法不断推动模型对齐能力演进;另一方面,奖励模型训练...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
看不清就乱答?多模态大模型的这个毛病终于有解了 | ICML 2026
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/fNmWtYp3C63b8p1wmqtShw?scene=1&click\_id=27 雨雪、雾霾、镜头噪点、压缩失真、夜间弱光…… 现实里拍到的照片,几乎没有一张是绝对“干净”的。 可偏偏就是这种再正常不过的真实画面,一旦交给多模态大模型,其表现往往会大幅下滑—— 原本答得对的问题,画面一糊就开始答错。 ...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
ICML 2026|MEMOPILOT:用强化学习训练会进化的智能体记忆
来源:公众号“专知” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/wKPyQKCqzNw9a2FyhcEAxg?scene=1&click\_id=26 大语言模型智能体进入真实环境后,常常需要连续完成一组相关任务:与同一用户长期协作、反复调用工具、持续探索一个环境,或者多轮面对具有稳定行为模式的对手。此时,真正重要的不只是模型能否完成单次任务,而是它能...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
ICML 2026 | ML-Embed用一个框架打破嵌入模型的三重壁垒
来源:公众号“PaperAgent” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ECLRTHebLtIfjmZhbaJ4hA?scene=1&click\_id=24 来源:公众号“PaperAgent” 原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ECLRTHebLtIfjmZhbaJ4hA?scene=1&c...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2024-07-31
UIUC 李博:如何探索大模型背后的安全隐忧?|ICML2024直击
大模型的安全研究,没有赶上 AI 的发展速度。 7 月微软蓝屏事件,像是新老交替之际的一记警钟。每一项新技术的发明,都伴随着一种新责任的出现。假使 AI 集成到每个应用,那么发生在微软的蓝屏事件,同样也会成为 AI 潜在的危险。 “大模型能力的提升并不能代表它的安全也能得到改进,大家还是要有意识的发现模型潜在的风险和漏洞。” ICML 2024 大会期间,AI 科技评论访谈 ICML T...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2021-08-06
神经机器翻译的混合交叉熵损失函数 | ICML 2021
本文提出了一个新的损失函数,混合交叉熵损失(Mixed CE),用于替代在机器翻译的两种训练方式(Teacher Forcing和 Scheduled Sampling)里常用的交叉熵损失函数(CE)。 Mixed CE实现简单,计算开销基本和标准的CE持平,并且在多个翻译数据的多种测试集上表现优于CE。这篇文章我们简要介绍Mixed CE的背景和一些主要的实验结果。 文章和附录:h...
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