ICML 2026獲獎論文揭曉：黃高團隊獲傑出論文，A3C算法獲時間檢驗獎

ICML 2026 獲獎論文揭曉：黃高團隊獲傑出論文，A3C 算法獲時間檢驗獎

國際機器學習大會（ICML 2026）於 7 月 6 日正式揭曉本年度最佳論文獎項，共計 10 篇論文獲獎，涵蓋傑出論文獎、傑出立場論文獎、榮譽提名獎以及時間檢驗獎等多個類別。其中，由清華大學黃高團隊領銜的研究成果奪下傑出論文獎，而經典的 A3C 強化學習算法則獲頒時間檢驗獎，表彰其在過去數年間對人工智慧領域的深遠影響。ICML 由國際機器學習學會（IMLS）主辦，與 NeurIPS、ICLR 並列為人工智慧領域最具代表性的三大頂級學術會議。本屆 ICML 迎來第四十三屆，於 7 月 6 日至 11 日在韓國首爾舉行，吸引全球頂尖學者與研究機構參與，共同交流機器學習與人工智慧的最新進展。

作為該領域歷史最悠久、影響力最為深遠的學術盛會之一，ICML 歷年來發表的論文往往引領著產業與學術界的研發方向，備受各界矚目。今年的大會共收到 247 份 workshop 提案，經過嚴格審查後，最終有 44 個主題工作坊獲選舉辦，涵蓋從基礎理論研究到應用落地等多個層面，反映出當前機器學習研究的多元與蓬勃發展。這些工作坊不僅為與會者提供深度交流的平台，也展現了近年來人工智慧技術在跨領域應用上的快速擴展。在論文評選機制上，ICML 2026 延續了一貫嚴謹的學術標準。程序委員會主席綜合審稿人的專業評分與領域主席的提名意見，從全部投稿中遴選出 53 篇候選論文。

評選過程特別兼顧八個一級主題方向的均衡覆蓋，以減少跨領域評審標準差異可能帶來的偏差，確保各研究子領域的優秀成果皆有機會獲得肯定。隨後，經過再度評審與討論，候選名單進一步縮減至 22 篇，最終從中選出本年度最具代表性的獲獎論文。本屆頒發的獎項類別包括 2 篇傑出論文獎、1 篇傑出立場論文獎、5 篇傑出論文榮譽提名獎、1 篇傑出立場論文榮譽提名獎，以及 1 篇時間檢驗獎。其中，時間檢驗獎頒予 A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法，該算法由 DeepMind 團隊於 2016 年提出，是深度強化學習領域的里程碑式成果。

A3C 透過非同步並行的訓練架構，大幅提升了強化學習的訓練效率與穩定性，對後續眾多強化學習算法的發展產生了深遠影響，至今仍是許多研究與應用系統的重要基礎。傑出論文獎方面，黃高團隊的研究成果在眾多優秀投稿中脫穎而出。黃高為清華大學自動化系副教授，長期深耕深度學習與電腦視覺領域，其過往在動態網絡與高效神經網絡架構設計上的研究成果廣受學界引用。本次獲獎的研究具體內容雖尚未完整公開，但能從激烈的競爭中勝出，足見其原創性與學術價值獲得評審高度肯定。此外，傑出立場論文獎與各項榮譽提名獎亦分別授予多個來自不同機構與研究團隊的優秀成果。

這些論文涵蓋機器學習理論、演算法設計、應用系統等多個面向，展現了當前人工智慧研究在深度與廣度上的持續拓展。ICML 2026 的論文評選結果不僅反映出當前機器學習研究的熱點趨勢，也為未來數年的技術發展提供了重要風向標。隨著人工智慧技術日益深入各行各業，基礎研究與演算法創新仍是推動產業應用的核心動力。本屆獲獎研究成果的陸續公開，預期將為學術界與產業界帶來新的啟發與合作契機。