ICML 迎来 " 中国浓度 " 最高的一年

    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

https://www.leiphone.com/category/private/AvP8p11JWo0fiWEl.html

01

一个翻倍的数字，一场没有退路的竞赛

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。

本届会议主题为 "Machine Learning for the Real World"（面向真实世界的机器学习），六位特邀报告人覆盖经济学、计算生物学、对话式 AI、ML 理论、AI 安全与人机交互等多个跨学科领域。其中包括斯坦福经济学家 Susan Athey 和香港科技大学对话式 AI 研究者 Pascale Fung。雷峰网 ( 公众号：雷峰网 ) 在现场传来报道。

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

" 中国浓度 " 背后的三个趋势

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。

03

论文之外，仍有 " 存在感 "

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。

04

ICML 2026 中国机构现场活动一览

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。

05

结语：中国 AI 的下一步才是关键

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）

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