此次评选从 53 篇候选论文中层层筛选，最终诞生了 2 篇杰出论文、1 篇杰出立场论文以及 6 项荣誉提名。
🏅 时间检验奖 (Test of Time Award)
时间检验奖颁给了 Volodymyr Mnih、David Silver 等DeepMind团队成员的《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》。
这篇论文提出的A3C算法（Asynchronous Advantage Actor-Critic），在 2016 年发表时就是强化学习领域的标杆了。
🏆 杰出论文奖 (Outstanding Paper)
《The Flexibility Trap: Rethinking the Value of Arbitrary Order in Diffusion Language Models》
👉 挑战了扩散语言模型（dLLM）的传统假设，揭示了任意顺序生成在推理任务中的“灵活性陷阱”，并提出了高效的修复方案。
《High-Accuracy Sampling for Diffusion Models and Log-Concave Distributions》
👉 解决了得分匹配采样理论中的长期空白，将采样所需的步数从多项式级直接降到了对数级，有望大幅减少扩散模型的推理计算量。
🏆 杰出立场论文奖 (Outstanding Position Paper)
《Position: The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor’s Toolkit》
还有多项荣誉提名（具体在图2）。
从今年的获奖名单来看，ICML 2026 的评选风向释放出了非常明确的行业信号：
1. 扩散模型（Diffusion Models）正在全方位向“语言生成”与“极致加速”演进
2.AI 安全研究从单纯的“防御”转向硬核的“机制解密”与“社会反思”
3.回归经典统计理论，用更透彻的数学去解释深度学习的“玄学”
