ICML 2025最佳论文奖项 - ICML 2025公布了8篇获奖论文，包括6篇杰出论文奖和2篇杰出立场论文奖，南京大学研究者位列其中[3][4] - ICML是全球人工智能领域三大顶级学术会议之一，与NeurIPS、ICLR并列，本届为第42届，于7月13-19日在加拿大温哥华举行[4] - 本届大会共收到12107篇有效投稿，接收3260篇，接收率26.9%，相比2024年9653篇投稿数量持续大幅增长[5] 杰出论文奖 论文1：Train for the Worst, Plan for the Best - 研究掩码扩散模型(MDMs)与自回归模型(ARMs)的竞争效应，MDMs通过牺牲训练复杂性换取推理灵活性[10] - 自适应Token解码顺序策略使MDMs性能显著提升，在数独解题中准确率从7%提高到90%，超越7倍参数量的ARMs[12][13] - 作者来自哈佛大学、得克萨斯大学奥斯汀分校[14] 论文2：未命名 - 研究机器学习在政府福利分配中的应用，评估预测技术对弱势群体识别的有效性[17][18] - 通过德国长期失业案例提供政策制定框架和数据驱动工具[19] - 作者来自慕尼黑大学、哈佛大学[20] 论文3：CollabLLM - 提出CollabLLM训练框架增强人机多轮协作，通过多轮感知奖励估算长期贡献[23][25] - 在文档创作等任务中表现提升18.5%，互动性提高46.3%，用户满意度提升17.6%，减少10.4%用户时间[26][27] - 作者来自斯坦福大学、微软、佐治亚理工学院[24] 论文4：Roll the dice & look before you leap - 设计最小化算法任务量化语言模型创造性极限，论证下一Token学习的局限性[29][32] - 提出种子条件化方法，噪声注入输入层效果优于输出层温度采样[33] - 作者来自Google Research、卡内基梅隆大学[31] 论文5：Conformal Prediction as Bayesian Quadrature - 从贝叶斯视角重新审视共形预测，提出基于贝叶斯求积的实用替代方案[38][39] - 作者来自普林斯顿大学[37] 论文6：Score Matching with Missing Data - 调整分数匹配方法处理缺失数据，提出重要性加权和变分两种方法[42][44] - 变分方法在高维设置下表现最佳，验证于图模型估计任务[45] - 作者来自布里斯托大学、南京大学[43] 杰出立场论文奖 论文1：The AI Conference Peer Review Crisis - 针对AI会议投稿激增(超10,000篇)导致的评审质量问题，提出双向反馈机制改革[50][51] - 建议双阶段双向评审系统和系统性审稿人奖励机制[53] 论文2：AI Safety should prioritize the Future of Work - 批评当前AI安全领域忽视劳动市场影响，建议建立以人为本的全球治理框架[54][58] - 主张国际版权体系和集体许可制度保障数据训练公平补偿[58] - 作者来自韩国蔚山科学技术院、犹他大学等机构[56][57]