ICML chỉ công khai các bài được chấp nhận, do đó không thể thống kê số bài nộp và số bài bị từ chối; bài bị từ chối duy nhất có ghi nhận là bài được xếp vào Findings và bài bị từ chối do tác giả tự công khai. Số liệu được tính cho các giảng viên trong danh sách; một bài có nhiều giảng viên trong danh sách chỉ được tính một lần. 8 bài được nhận trước năm 2026, 12 bài từ năm 2026.
ICML không công khai bài bị từ chối, nên số này được ước tính theo kết quả ICLR của các tác giả trong danh sách của từng bài, như trên trang của họ: khoảng 3.3 lần nộp cho mỗi bài được nhận (xem trang Giới thiệu).
Theo năm
Giảng viên có bài được nhận
- Đàm Quang Tuấn (HUST): 6 bài
- Đoàn Đăng Khoa (VinUni): 3 bài
- Ngô Văn Linh (HUST): 3 bài
- Lê Duy Dũng (VinUni): 2 bài
- Nguyễn Phi Lê (HUST): 2 bài
- Thân Quang Khoát (HUST): 2 bài
- Lê Thái An (VinUni): 1 bài
- Nguyễn Tuấn Bình (VinUni): 1 bài
- Phạm Văn Cường (PTIT): 1 bài
- Tạ Duy Hoàng (HUST): 1 bài
- Hà Xuân Sơn (RMIT): 1 bài
- Đỗ Ngọc Tuấn (Phenikaa): 1 bài
- Võ Ngọc Bích Uyên (PTIT): 1 bài
Bài được nhận (20)
-
ICML 2026
$f$-Divergence Self-Play for Tabular Anomaly Detection via Large Language Models
-
ICML 2026
Automatic Unsupervised Ensemble Outlier Model Selection
-
ICML 2026spotlight
Conservation Laws for Modern Neural Architectures
-
ICML 2026
Cross-Modal Knowledge Distillation without Paired Data: Theoretical Foundation and Algorithm
-
ICML 2026
FOCA: Future-Oriented Conditioning for Data-Efficient Vision-Language-Action Adaptation
-
ICML 2026
HieRD: Hierarchical Relational Distillation for Vision-Language Embedding Models
-
ICML 2026oral
MuonSSM: Orthogonalizing State Space Models for Sequence Modeling
-
ICML 2026
Quadratically Regularized Optimal Transport: Localization Bounds and Affine Case Analysis
-
ICML 2026oral
Second-Order Smooth Planning with Optimal-Transport Bellman Smoothing
-
ICML 2026
The Fisher Dimension: Instance-Dependent Complexity for Causal Discovery
-
ICML 2026
TokenRatio: Principled Token-Level Preference Optimization via Ratio Matching
-
ICML 2026
Variance Driven Exploration: A Provable and Efficient Methodology for Pure Exploration in Highly Stochastic Environments
-
ICML 2025oral
LLM-SRBench: A New Benchmark for Scientific Equation Discovery with Large Language Models
-
ICML 2025spotlight
Monte-Carlo Tree Search with Uncertainty Propagation via Optimal Transport
-
ICML 2025
Online Robust Reinforcement Learning Through Monte-Carlo Planning
-
ICML 2025
Power Mean Estimation in Stochastic Continuous Monte-Carlo Tree Search
-
ICML 2025
Provably Improving Generalization of Few-shot models with Synthetic Data
-
ICML 2024
Boosting Offline Optimizers with Surrogate Sensitivity
-
ICML 2022spotlight
Improving Transformers with Probabilistic Attention Keys
-
ICML 2020
Predictive Coding for Locally-Linear Control