顶会论文抢先看！机器之心ICLR 2026论文分享会，下周六北京见

2026 年，AI 浪潮正以前所未有的速度重塑技术边界。

大模型训练效率的持续突破、具身智能从实验室走向现实场景的加速落地、多模态融合技术的日趋成熟…… 这一系列进展共同勾勒出当下 AI 领域最激动人心的发展图景。与此同时，Agent 技术的崛起正在重新定义人机协作的可能性，如何让智能体具备持续学习、自主决策的能力，已成为学界与产业界共同追逐的核心命题。

在这样的背景下，每年一度的 ICLR 无疑是洞察全球 AI 研究最前沿动向的重要窗口。作为机器学习领域公认的顶级会议，ICLR 2026 将于 4 月 23 日至 27 日在巴西·里约热内卢盛大举行。本届大会共收到有效投稿超 1.9 万篇，总录取率约为 28%，每一篇入选论文背后都凝聚着研究者们对技术的探索与突破。

为了让国内研究者和从业者能够在第一时间深入解读这些前沿成果，机器之心将于 2026 年 4 月 18 日在北京举办 ICLR 2026 论文分享会。

本次活动设置 Keynote 演讲、论文分享、圆桌对话、Poster 及企业展位交流等多个环节，围绕 Agent、大模型训练、具身智能等当下最受业界关注的热门方向，邀请顶级专家与论文作者同台交流，与观众共同探讨 AI 技术的下一步走向。感兴趣的读者可以继续扫描下方日程海报中的二维码报名。

• 活动时间：北京时间 4 月 18 日 09:00-17:30
• 活动地址：北京中关村皇冠假日酒店 3F

报名参会：
https://wj.qq.com/s2/25941139/rc3e/

Keynote 嘉宾及演讲主题

【上午 Keynote】姚权铭：结构化上下文-有限监督泛化的新路径

分享人介绍：

姚权铭，清华大学电子工程系副教授，IET Fellow，国家高层次青年人才。香港科技大学博士，曾任第四范式首席研究员，领导机器学习团队。研究方向为机器学习与科学智能，聚焦基座模型泛化机理与高效智能体决策。发表论文 120 余篇，被引 1.5 万余次。获 HKIS、CAAI、INNS、IEEE 早期成就奖，入选 InTech 科技奖、全球华人 AI 青年学者榜、福布斯 30Under30 等。受邀在 AAAI、IJCAI 做早期成就报告。担任 ICML、NeurIPS、ICLR 领域主席；TPAMI、ML、TMLR 编委，Neural Network 资深编委；曾任 IJCAI 教程主席、ADMA 联合主席。指导学生获清华 SRT 特等奖、挑战杯，全国挑战杯特等奖，北京市优秀学士论文。获电子系郑君里优秀教师奖和清华刘冰奖。

分享摘要：

本报告围绕有限监督场景下的泛化问题，探讨结构化上下文作为核心机制的作用。首先分析在少样本、弱反馈及分布变化条件下，传统依赖规模扩展的方法所面临的瓶颈，指出智能体需在缺乏充分监督的情况下实现自适应与自我提升。随后提出一个统一视角：通过结构化上下文，将学习从「依赖标签」转向「依赖结构」。在此基础上，结合多智能体系统中的结构重组、自对抗生成机制以及基于交互的动态监督，展示三类代表性方法如何在有限监督下实现泛化与扩展。最后讨论结构优先的智能扩展范式及未来方向。

【下午 Keynote】张宁豫：迈向可持续学习的智能体现状与趋势 -- 以 OpenClaw 为例

分享人介绍：

张宁豫，博士，浙江大学副教授、启真优秀青年学者，多次入选斯坦福全球前 2% 顶尖科学家榜单，主要研究方向为自然语言处理、大模型、知识图谱、知识编辑等，主持国家自然科学基金青年 / 面上、CCF - 百度松果 / 腾讯犀牛鸟基金、CAAI 华为 MindSpore 基金及头部互联网企业合作项目等十余项，研发了海洋大模型 OceanGPT・沧渊、知识获取系统 DeepKE、大模型知识编辑系统 EasyEdit、大模型轻量记忆系统 LightMem，担任 Neural Networks、Machine Intelligence Research、ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing、IP&M Associate Editor，ACL、EMMLP、NeurIPS、ICLR、KDD 领域主席，ARR Action Editor，IJCAI 高级程序委员、多个 Nature 子刊审稿人。联合培养学生入选中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划、中国中文信息学会「博士学位论文激励计划」、中国电子学会 - 腾讯博士生科研激励计划。

分享摘要：

随着大模型能力的持续演进，智能体正从简单的工具调用系统迈向具备长期任务执行与环境交互能力的复杂系统，以 OpenClaw 为代表的框架体现出这一转变趋势。本次报告将介绍大规模智能体发展的三个核心方向，即通过边界感知实现对自身能力与风险的主动约束，通过技能编排将工具调用与任务分解组织为可复用的结构化执行流程，以及通过记忆演化实现跨任务经验沉淀与持续学习能力。

Poster

在本次论文分享会中，将会有一批论文作者进行论文分享与 Poster 展示，感兴趣的朋友可以通过下图了解具体信息：

报名参会：
https://wj.qq.com/s2/25941139/rc3e/

此次论文分享会也将在机器之心视频号以及黄大年茶思屋科技网站等平台进行直播，欢迎大家关注、预约。

合作伙伴介绍

独家战略合作伙伴：黄大年茶思屋科技网站

黄大年茶思屋科技网站是致力于推动科学与技术交流的开放平台。我们汇聚全球科学家、研究人员和技术专家，共同探讨最前沿的学术话题，分享最新的科研成果，激发创新思维的火花。在这里，您可以看到学术热点、精选论文、学术峰会、技术难题、专利、开源和科技赛事等内容。茶思屋科技网站，汇聚全球科研智慧，推动科技创新，让科技百花园更加繁荣。

网址：https://www.chaspark.com

生态合作伙伴：博世集团

博世集团是全球领先的技术和服务供应商，博世在智能出行，工业技术，能源与建筑技术，消费品等领域持续深耕，助力全球社会的可持续发展。

在加速变革的时代，博世始终坚持 “科技成就生活之美的理念”, 以创新为驱动，用信息与决心坚定向前。

网址：
https://www.bosch.com.cn/careers/

2025 年，机器之心联合多个合作伙伴，发起了 ICLR、CVPR、ACL、NeurIPS、IROS、ICML 等多场论文分享会及海外 AI Talent Meetup，助力合作伙伴吸纳人才，提升品牌影响力。

如您 / 您所在的企业对参与「机器之心 2026 学术顶会活动」感兴趣，欢迎参与合作及共建，具体合作方式欢迎联系：

• 陈女士
• 182 0621 8056
• chenyinyi@jiqizhixin.com