ICML26 第三届 AI for Math Workshop 征稿启动：走向自进化科学智能体

数学推理正在成为通往下一代科学智能体的重要入口。

数学推理正在成为通往下一代科学智能体的重要入口。随着大语言模型、形式化证明与多模态推理的快速进展，AI 系统已经在 IMO 级证明、自然语言数学推理与科学问题求解上展现出令人瞩目的能力。

在这样的背景下，本届Workshop 将于 2026 年 7 月 10 日在韩国首尔 Coex Convention & Exhibition Center 举办。我们以 “Toward Self-Evolving Scientific Agents” 为主题，面向学界与产业界研究者，聚焦 AI 如何从“会做题、会证明”进一步走向“会验证、会跨模态、会跨学科、会自我改进”，并最终服务真实的科学发现。

AI for Math Workshop 已连续在 ICML 2024 与 ICML 2025 成功举办，并持续推动数学推理、形式化证明与科学问题求解方向的交流。往届 workshop 中产生了诸如PutnamBench 与 Limit of RLVR 等代表性工作；系列挑战赛也累计吸引了超过2000支来自全球各地顶尖机构的参赛队伍。2026 年的新一届 workshop 将进一步把讨论从“数学能力”拓展到“自进化科学智能体”。

我们聚焦于：

形式化定理证明：如何让 LLM 支持真实的数学研究与教学，并自主提出并解决创新猜想？

精确自动形式化：如何确保自然语言数学到形式语言翻译的忠实性？

自然语言数学推理：纯自然语言 Pipeline 下的前沿性能与验证 。

科学问题解决：数学推理能力如何迁移至理论计算机科学与物理学等领域？

多模态推理：视觉信息在数学与科学推理中的应用 。

验证和测评：面向 AI 生成证明、解答与科学结论的评测、faithfulness 与正确性验证

人机协作：服务科学研究的人机协作、交互工具与工作流。

AI科学家：面向系统科学、逻辑学、经济学、生物信息学等方向的科学智能体。

四项Challenge Track

▪ Track 1: 自动形式化的语义对齐评估

▪ Track 2: Lean 中的理论计算机科学证明

▪ Track 3: 基于视觉感知的物理问题

▪ Track 4: 端到端自动形式化与定理证明

已确认演讲嘉宾

重要日期

▪ Paper Submission Deadline：2026/5/25 (AOE)

▪ Paper Decision Notification: 2026/6/15

▪ Camera-ready Deadline: 2026/6/25

▪ Challenge Open: 2026/5/1

▪ Challenge Deadline: 2026/6/15

▪ Workshop Date: 2026/7/10 or 2026/7/11

投稿类型与要求

▪ 论文格式：2-8 pages，参考文献与补充材料不限页；

▪ 需使用 ICML 2026 格式，使用OpenReview 双盲评审。本次Workshop为

non-archival形式。

▪ 录用论文以 poster 展示为主；部分优秀论文将受邀进行contributed talk。

▪ 鼓励 challenge 参与者同步提交技术报告；获奖队伍需在结果公布后开源代码以便验证。

历年活动剪影

组织团队

投稿入口会议信息

▪ Workshop 官网: https://ai4math2026.github.io/

▪ OpenReview 投稿入口:

https://openreview.net/group?id=ICML.cc/2026/Workshop/AI4Math

▪ 邮箱: ai4mathicml@gmail.com

欢迎大家关注和参与本workshop。我们期待在 ICML 2026 与大家一起讨论如何让 AI 真正成为可验证、可靠、可进化的科学伙伴。

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