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ICML(International Conference on Machine Learning)是机器学习与人工智能领域的国际顶级学术会议,是机器学习领域历史最悠久的、规模最大、影响最广的顶级学术会议之一。
目前,ICML 2026论文征稿已经开启!
ICML组委会发布了2026投稿的相关注意事项,其中有三点至关重要:
论文被接收的作者可选择是否参会
已接收论文的原始提交版本将被公开
对互审论文数量设置上限
ICML 2026 征稿新规
此外,ICML 2026明确了,允许使用LLM辅助写作或研究,但责任全部由作者承担。其中包括,由AI生成且可能被认定为剽窃或学术不端的内容。
同时,组委会禁止将LLM列为作者,严禁「提示词注入」,否则直接退稿。
1、ICML 2026 征稿新规
ICML 2026 将于 2026 年 7 月 7 日至 12 日在韩国首尔举办。
根据官方公告,ICML 2026 将实施双盲审稿制度,所有被接受的论文均会在大会上展示。
本次会议政策主要变更如下:
1.参会展示为可选:作者在收到接受通知后,可选择是否亲自到会展示,或仅将论文收录至论文集。无论选择何种方式,论文在论文集中待遇相同,均有资格参与奖项评选。对于仅收录不展 示的论文,至少需有一位作者完成线上注册。
2.公开投稿与评审材料:除最终定稿版本外,大会还将公开以下内容:原始投稿版本(包括补充材料);匿名评审意见;元评审(meta-reviews);rebuttal;以及评审人与作者之间的讨论记录
3.审稿相关调整:对同一人担任互审的论文数量设置上限,并更新关于在审稿过程中使用AI工具的政策。
凡是不符合上述规定的论文,将直接拒稿且不进入评审环节。
2、征稿主题
ICML 2026允许提交论文的主题非常广泛,包括但不限于:
通用机器学习(主动学习、聚类、在线学习、排序、监督、半监督和自监督学习、时间序列分析等)
深度学习(架构、生成模型、理论等)
评估(方法论、元研究、可重复性和有效性、人机交互等)
机器学习理论(统计学习理论、赌博机、博弈论、决策理论等)
机器学习系统(改进实现和可扩展性、硬件、库、分布式方法等)
优化(凸和非凸优化、矩阵/张量方法、随机、在线、非光滑、复合等)
概率方法(贝叶斯方法、图形模型、蒙特卡罗方法等)
强化学习(决策和控制、规划、分层强化学习、机器人学等)
可信机器学习(可靠性、因果性、公平性、可解释性、隐私、鲁棒性、安全等)
应用驱动的机器学习
3、允许使用AI,但不能署名
在政策中,尤为关键的是生成式AI的使用规定。
ICML 2026允许作者使用GenAI工具,如大模型,来协助写作或研究。
同时,作者必须对其论文中的所有内容承担全部责任,包括任何可能被视为剽窃或科学不当行为的AI工具生成的内容。
LLM不符合作者资格;
任何「提示注入」均被严格禁止,直接拒稿。提示注入指在论文中插入隐形文本,意图操纵LLM获得有利审稿;
ICML正在考虑在审稿中纳入AI工具(如LLM)的各种选项。此外,不允许将审稿完全委托给AI。
4、关于互审
符合资质的作者需参与ICML会议评审,包含两项核心要求:单篇提交要求与单作者提交要求。
单篇提交要求:每篇提交的论文需至少有1名作者同意担任ICML评审,该指定作者需符合《同行评审常见问题》中规定的资质标准。特殊情况可以豁免。
本年度新增规则:1 名作者最多可为其参与的 2 篇提交论文担任互惠评审。
每位作者要求:提交论文数量≥4 篇的作者,必须同意担任 ICML 评审;若审稿人出现未预见的短缺,程序委员会可能将阈值降至3篇。
5、双盲评审规则
所有提交论文需严格匿名,不得包含任何意图或可能违反双盲评审原则的信息。
作者可在arXiv等预印本平台发布论文版本,也可在审稿期间就提交的研究成果进行公开演讲。但审稿阶段(从论文提交至录用结果通知),严禁以任何形式将该成果宣传为 “ICML 待提交论文”。
若作者在录用结果公布前已发布或计划发布非匿名版本,提交版本不得引用该非匿名版本。