清华黄高团队获ICML 2026杰出论文奖，扩散模型研究登顶AI顶会

SmartHey7月6日消息，人工智能（AI）顶会 ICML（国际机器学习大会）正式公布2026年度奖项，涵盖杰出论文奖（Outstanding Paper Award）、杰出立场论文奖（Outstanding Position Paper Award）以及时间检验奖（Test of Time Award）。

本届杰出论文奖共9篇论文入围，包括7篇研究型论文与2篇立场型论文；最终评选出3篇优胜论文，并授予6篇荣誉提名。值得关注的是，ICML时间检验奖颁给了强化学习领域的奠基性工作——DeepMind早年发布的经典论文，再次印证其深远影响力。

清华大学自动化系长聘副教授、博士生导师，清华大学智能产业研究院（AIR）研究员黄高领衔团队荣获杰出论文奖，彰显中国学者在前沿基础模型研究中的领先实力。

作为与NeurIPS、ICLR并列的AI三大顶级会议之一，ICML每年收稿量超万篇，录用率不足30%。其杰出论文奖素有“机器学习领域奥斯卡”之称，代表当年最具原创性、严谨性与影响力的学术成果。

两篇获奖论文均聚焦扩散模型这一核心方向：第一篇为清华大学黄高团队联合Zanlin Ni等人完成的《灵活性陷阱：重新思考扩散语言模型中任意顺序的价值》，深入剖析了扩散语言建模中序列生成自由度带来的隐性性能瓶颈；第二篇由Fan Chen等人完成，致力于提升扩散模型采样过程的精度与稳定性。

此外，5篇荣誉提名论文覆盖大模型对齐、具身智能、图神经网络、因果推理及高效微调等当前最活跃的研究方向，全面反映机器学习领域的最新演进趋势。