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ICML 2026新規「避坑」指南：參會非必須、原稿將公開、互審設上限

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ICML 2026新規「避坑」指南：參會非必須、原稿將公開、互審設上限

機器之心報道
機器之心編輯部
要投 ICML 2026 頂會的小伙伴需要注意了 ， 論文征集有了新規 ， 包括但不限于：
論文被接收的作者可選擇是否參會； 已接收論文的原始提交版本將被公開； 互審論文的數量有了限制 。
ICML 2026 征稿新規
ICML 2026 將于 2026 年 7 月 7 日至 12 日在韓國首爾舉辦 ， 屆時所有論文將采用雙盲審稿機制 ， 最終被錄用的論文將在大會上進行展示 。
投稿須以單個文件形式提交 ， 具體要求如下：
正文部分最多 8 頁； 參考文獻、影響聲明和附錄部分頁數不限； 補充材料不再設單獨提交截止日期 。【ICML 2026新規「避坑」指南：參會非必須、原稿將公開、互審設上限】注：論文被錄用后 ， 作者可在最終版本中為正文部分額外增加 1 頁 。
政策變更：論文被接收后 ， 作者可選擇是否參會
在論文錄用通知發出后 ， 作者需在指定日期前決定：是否選擇親自到會現場進行報告 ， 或僅將論文收錄至會議論文集（不進行現場展示） 。
無論作者選擇哪種方式 ， 所有被錄用的論文在論文集中的待遇完全相同 ， 這些論文都將有資格參與 ICML 獎項評選 。
對于僅選擇論文收錄（不參會展示）的論文 ， 應至少有一位作者完成線上注冊（virtual registration） 。
政策變更：除定稿版本外 ， 將公開論文的原始投稿版本
對于所有被錄用的論文 ， 除了最終的定稿版本之外 ， 大會還將公開以下內容：
原始投稿版本（包括補充材料）； 匿名評審意見； 元評審（meta-reviews）； rebuttal； 以及評審人與作者之間的討論記錄 。此外 ， 被拒稿的論文作者也可以選擇是否公開他們的原始投稿版本、評審意見、元評審、rebuttal 以及評審討論記錄 。
不僅如此 ， ICML 2026 還提出了其他要求：
同一個人不能被太多論文同時指定為互評人； 將更新評審過程中使用 AI 工具的相關政策（具體細節將于稍后公布） 。凡是不符合上述規定的論文 ， 將直接拒稿且不進入評審環節 。
征稿主題
ICML 2026 征稿主題包括：
通用機器學習（主動學習、聚類、在線學習、排序、監督學習、半監督學習和自監督學習、時間序列分析等） 深度學習（架構、生成模型、理論等） 評估（方法論、元研究、可復現性和有效性、人機交互等） 機器學習理論（統計學習理論、多臂老虎機算法、博弈論、決策理論等） 機器學習系統（改進的實現和可擴展性、硬件、庫、分布式方法等） 優化（凸優化和非凸優化、矩陣 / 張量方法、隨機方法、在線方法等） 概率方法（貝葉斯方法、圖模型、蒙特卡羅方法等） 強化學習（決策與控制、規劃、分層強化學習、機器人學等） 可信機器學習（可靠性、因果關系、公平性等） 應用驅動型機器學習（機器學習社區感興趣的創新技術、問題和數據集 ， 以及最終用戶在醫療保健、物理科學、生物科學、社會科學、可持續發展和氣候等領域的應用需求）重要日期
首先是論文各部分的提交截止日期：
提交網站開放日期：2026 年 1 月 8 日（這也是建議的 OpenReview 賬戶創建截止日期 ， 對于尚未擁有 OpenReview 賬戶的作者來說請提前注冊 ， 否則無法保證賬戶及時激活） 摘要提交截止日期：2026 年 1 月 23 日 全文提交截止日期：2026 年 1 月 28 日提交網站：https://openreview.net/group?id=ICML.cc/2026/Conference
需要注意的是：摘要和論文提交截止日期為「嚴格截止」 ， 不會有任何形式的延期 。
摘要 / 標題 / 作者身份修改：
作者須在摘要提交截止前填寫完整標題、作者名單和摘要； 標題與摘要可在全文提交截止前修改 ， 但若「占位」式摘要在全文階段被大幅改寫 ， 可能會被直接移除而不予審查； 摘要截止后 ， 作者名單不可新增或刪除 ， 但允許調整順序 。 若確需修改作者名單 ， 須書面說明并經項目主席批準 ， 僅在特殊情況下獲準 。評審機制
互審要求：ICML 要求作者參與評審工作 ， 設有兩項要求：
1. 每篇論文的互審要求：
所有提交必須至少有一位作者同意擔任 ICML 的審稿人 ， 指定的作者應具備「同行評審常見問題解答」中定義的審稿資格； 今年新規：一位作者最多只能在其本人的 2 篇提交中被指定為互審審稿人； 例外情況：如果所有作者均不符合資格 ， 或者所有合格作者均已擔任 2 篇提交的互審審稿人 ， 或正在擔任 ICML 2026 的 SAC（Senior Area Chair ， 高級領域主席）、AC（Area Chair ， 領域主席）或其他組織職務 ， 則該提交可豁免此要求 。 在提交摘要時 ， 系統會要求指定一位作者履行該義務或聲明豁免 。2. 每位作者的互審要求：
若某作者有 4 篇或以上投稿 ， 則必須擔任 ICML 評審員（可為其中兩篇論文擔任互評評審員）； 若評審員短缺 ， 項目主席可將此門檻降低為 3 篇 ， 并提前通知相關作者； 例外情況：擔任 AC、SAC 或其他組織角色的作者自動豁免 。需要注意的是：若未滿足互評要求 ， 投稿可能會被直接拒稿 。 此外 ， 未按時或草率完成評審的評審員 ， 其投稿亦可能被拒 。
雙盲評審政策：
所有投稿必須匿名化 ， 不得包含任何有意或無意泄露作者身份的信息； 作者可以將論文發布在 arXiv 等預印本平臺 ， 也可在評審期間進行公開演講 ， 但不得宣傳論文為「ICML 投稿中」； 若存在非匿名版本 ， 正式提交版本不得引用或提及該版本 。禁止雙重 / 并行投稿：
禁止向多個會議或期刊重復投稿或投稿實質相同的內容 ， 違規將導致稿件被拒或移出會議論文集 。 不過 ， 在未正式出版的 workshop 上展示的論文不違反該規定 。評審標準：
論文應報告原創、嚴謹且對機器學習領域有重要意義的研究成果； 所有論點必須以可復現實驗或堅實的理論分析支持 ， 并清晰說明與現有工作的關系與差異 。生成式 AI 使用規定：
允許作者使用生成式 AI（如大語言模型）輔助寫作或研究 ， 但作者須對論文內容負全部責任； LLM 不能署名為作者； 禁止任何形式的「提示注入」（prompt injection） ， 違者直接拒稿； 評審過程中可能會使用 AI 工具輔助 ， 但不會允許完全由 AI 執行評審 。同行評審倫理規范：作者必須遵守標準的科研與評審倫理 ， 包括：
禁止抄襲 禁止提示注入 禁止在評審期間宣傳「正在投稿至 ICML」 禁止與評審員、AC 或 SAC 串通以謀取有利或不利評審需要注意的是 ， 違規者可能面臨制裁或拒稿 ， 其信息也可能被通報至其他學術機構 。
影響聲明：
每篇論文須附帶潛在社會影響說明 ， 包括倫理及未來社會影響 ， 該聲明應置于論文末尾獨立部分（與致謝同處、參考文獻之前） ， 且不計入頁數限制 。
若研究僅推動機器學習領域進步 ， 可使用如下簡短模板：
「本論文旨在推動機器學習領域的發展 。 我們認為本研究并無需特別強調的社會影響 。 」
需要注意的是 ， 評審員與 AC 可將論文標記為倫理審查對象 ， 嚴重違規者可能因倫理問題被拒稿 。
通俗摘要：被接收論文作者需提交簡明易懂的通俗摘要 ， 以便向公眾傳達研究意義 。 官方將提供具體示例與模板 。
可選自評排名：與往年類似 ， 多篇投稿的作者可自愿對其論文進行質量排序 。
參考鏈接：
https://x.com/icmlconf/status/1986089104367308805
https://icml.cc/Conferences/2026/CallForPapers

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