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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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2026.07.06 -11
会议时间
韩国首尔
会议地点
23,000+
投稿文章数量
26.6%
收录率
134
专区文章总数
会前预热 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-25
ICML 2026倒计时11天:三校让Agent「边做边学」,多智能体Spotlight零改飙性能,26.6%录用率出炉
ICML 2026倒计时11天,今日核心看点落在中国高校在Agent方向的集体爆发。清华大学、北京大学、新加坡国立大学三校联合,在ICML 2026上连发三篇论文,核心命题是让LLM Agent从交互中持续学习——「边做边学」不再是一个比喻,而是一个被三篇顶会论文同时验证的技术方向。同日,兴辰智能的ICML 2026 Spotlight论文展示了多智能体系统在不改动业务工作流的前提下实现性能...
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会前预热 强化学习 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-22
ICML 2026|智能体的下半场:为什么「答对」已经不够了?
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/VxWh3Cke25QwFpxkd_5YAw?scene=1&click_id=15 过去两年 Agent 研究更像一场工程竞赛 —— 谁的推理链更长、谁的工具箱更大、谁的 workflow 更复杂。但 Agent 的下半场不再是拼花活,而是把它变成一门科学 :不仅问「它 work 不 work...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 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。 在当前大语言模型(L...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · GAIR DAO · 2018-07-16
在ICML上展现类脑芯片,Abakus(鲸算科技)所pick的可不只这款硬科技!
鲸算科技 +8 AI影响因子 活动 企业:鲸算科技 操作:专访 事项: 雷锋网 AI 科技评论按:7 月 9 日至 14 日,国际机器学习大会 ICML(International Conference on Machine Learning)于瑞典举行,是国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议。随着机器学习在当前学术界受到越来越高的关注,目前产业界更多地涉足国际顶级学术...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · GAIR DAO · 2017-08-12
ICML精彩论文:学界与业界联手,通过监测无线信号来判断睡眠阶段
雷锋网 AI 科技评论按:ICML 2017刚刚在悉尼落下帷幕,此次ICML收到论文1676篇,接收434篇,又一次创下新的纪录。这么多论文中,不乏许多精彩应用和创新。MIT(麻省理工学院)与MGH(麻省综合医院)的研究员于悉尼时间8月9日在会上展示了关于睡眠研究的论文,这是利用深度神经网络的一次全新尝试,也是学界与业界的携手共进。这项研究具体是什么?跟着雷锋网 AI科技评论往下看。研究背景...
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会前预热 强化学习 雷峰网 · GAIR DAO · 2016-06-22
ICML论文|阿尔法狗CTO讲座: AI如何用新型强化学习玩转围棋扑克游戏
6月19日(美国时间)在纽约举行的国际机器学习大会(ICML)上,来自谷歌、Facebook以及顶尖研究学府的科学家们通过论文和讲座,分享了最尖端的机器学习研究成果。其中,谷歌DeepMind科学家David Silver在讲座“深度增强学习”中分享了深度神经网络在各项实际应用中的算法。虽然David Silver不如DeepMind CEO Demis Hassabis那么为人所知,实际上...
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会后复盘 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-20
ICML 精选Spotlight Poster汇总:Session 7-3
ICML 2026现场 | 天气数据压缩566倍、表格推理仅用万张图,八篇Spotlight速读 过去几年,AI的进步往往伴随着暴力的“大锅炖”——把海量数据一股脑塞进模型,指望它自己顿悟。但这招在应对复杂真实世界时,正变得越来越低效。 在正在进行的 ICML 2026 上,我们从数百篇 Spotlight 论文中敏锐地捕捉到了一个新风向:AI 正在告别“混沌”,学会像人类一样进行结构化思考...
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