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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 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-08-11
【计算机丨科研】北京工业大学计算机学院在国际顶级会议CVPR/ICML/ICCV/MM/Euro-Par/IJCAI/ICRA/ICMR/MICCAI等发表多项研究成果|IJCAI 2026
来源:北京工业大学计算机学院 原文链接:http://insis.bjtu.edu.cn/219.html 近期,计算机视觉领域顶级会议“第40届计算机视觉与模式识别会议”(IEEE/CVF CVPR 2026)、“第20届国际计算机视觉大会”(ICCV 2025)、多媒体领域国际顶级会议“第33届国际多媒体大会”(ACM MM 2025)、机器学习领域顶级会议“第43届国际机器学习大会”(...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-28
新闻 | 天津大学自然语言处理实验室多篇论文被ICML 2026、IJCAI 2026等会议接受
来源:TJUNLP 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/CSQhDdBV97iaaTl46zUVrg 近期,天津大学自然语言处理实验室(TJUNLP)在多个国际顶级学术会议上取得佳绩,共有4篇论文分别被AAAI 2026、ICML 2026、IJCAI-ECAI 2026和ICASSP 2026接受。研究内容涵盖大模型可解释性与机器翻译、多语言安全对齐、参数高效微...
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会后复盘 机器学习理论 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-23
专访南洋理工李搏扬:被「数学缺陷」困了八年的MTS,第一次真正 work了| ICML 2026
一套数学上优雅、逻辑上自洽的框架方法,为什么就是跑不成功? 作者丨幸丽娟 编辑丨马晓宁 AI 训练有个很棘手的问题:数据越来越多,但质量参差不齐,直接往里倒反而可能把模型练坏。 那怎么办? 2018年,一篇 ICML 论文提出了一个想法:让 AI 自己学会挑选训练数据。 这个想法后来有了名字,叫做 Meta-learning for Training-data Selection(MTS) ...
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会后复盘 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-23
DeepMind 研究科学家 Verena Rieser: AI 正值青春期,让它「听话」不如教它「懂事」 | ICML 2026
“有原则”的能动性,才是 AI 真正走向现实世界的正解 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 表面“听话”的 AI,正在疯狂钻规则的空子。 这不是危言耸听,而是 Google DeepMind 研究科学家 Verena Rieser 在ICML 2026 特邀演讲《From Behavioural Guardrails to Principled Agency》中,抛出的一记重磅警示。 作为 Gemi...
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会后复盘 机器学习理论 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-23
哈佛大学 Sham Kakade 硬核万字演讲:LLM 预训练,二次模型该站 C 位| ICML 2026
极简二次模型,还原 LLM 预训练的本质。 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 当大模型预训练还在靠一堆“炼丹术”般的启发式规则苦苦调参时,哈佛大学计算机科学系 Gordon McKay 教授 、Kempner 研究所联合主任 Sham Kakade 抛出了一项反直觉的研究:一个简单到离谱的二次模型,就能精准预测大语言模型在动态预训练中的绝大部分优化效果。 他在 ICML 2026 的特邀演讲《Ho...
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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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会后复盘 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-16
ICML 2026 的 AI4S 现场:工具、合著者,还是创始人?
作者丨周蕾 编辑丨岑峰 ICML 2026 的最后一天,一个主题为“AI Scientists —— Tools, Co-authors, or Founders?”的 workshop,让在场研究者们讨论起了有关 AI for Science 的焦虑。 其实这个 workshop 的主题,本身就带着一层追问:当 AI 从实验室里的“工具”变成科学家的“合作者”,甚至试图成为独立提出问题的“...
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会后复盘 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-15
登顶 ICML Oral !专访上交大团队:这个 3D 自动标注 AI 太强了
作者丨张 璐 编辑丨齐铖湧 一段普通的室内视频,让以前的AI识别,十样东西能认错八样;现在再看,准确率直接飙升到81.06%。 这种飞跃,没靠激光雷达,也没靠人工标注,全凭AI自己开悟。 这是Holi-Spatial在ScanNet++上的实测结果。该项工作由全华人顶尖团队打造,论文已入选ICML 2026 Oral Holi-Spatial与现有方法的核心指标对比。无需人工标注,3D检测A...
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会后复盘 具身智能 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-13
Genentech研发负责人Aviv Regev:预测肿瘤突变,AI 制药开启「一人一药」时代 | ICML 2026
作者丨吴思梦 编辑丨岑 峰 “Transformer 能写诗、能编程、能证明数学定理,为什么迟迟造不出真正上市的 AI 新药?” 7月8日,在 ICML 2026 大会上,Genentech(基因泰克)执行副总裁兼研发负责人 Aviv Regev 登台发表主旨演讲,直面了这个困扰 AI 制药圈已久的核心质疑。 在这场题为Lab in the Loop for drug R&D(面向药...
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会后复盘 大语言模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-13
斯坦福 Susan Athey 教授:以彼之矛攻彼之盾,用 LLM 的随机性破解因果推断难题 | ICML 2026
作者丨吴思梦 编辑丨岑 峰 7月7日,国际机器学习大会(ICML)在首尔召开。在首日Keynote演讲中,斯坦福大学商学院技术经济学教授、前美国司法部反垄断部门首席经济学家Susan Athey发表了一场跨越经济学、统计学与机器学习边界的演讲,题为“Causal Inference with Transformer Models”(基于 Transformer 模型的因果推断)。 Athey...
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