ICML 2026 昨天在首尔 COEX 开幕。投稿23,918篇，较去年翻了一倍；录用6,352篇，录用率26.6%。
我们把今年录用里和具身和机器人相关的工作扒了一遍（150+ 篇），本想验证一个判断——过去一年被捧得最高的 VLA+RL，会不会顺理成章成为今年主角。结果有点意外：并没有。
训练时的 VLA+RL，在 ICML 上只剩零星几篇（SimpleVLA-RL、用 Residual RL 做自我改进的数据生成）。那套「在 VLA 语义之上叠一层 RL 精调」的叙事，没在这里扎堆。
但 RL 没消失，是换了岗位——从「训练时的精调师」退成「推理时的裁判」：Pair-wise Progress Critic、TapSampling 的 task-progress verifier、VLA-ATTC 的 Relative Action Critic，都是把 RL 那套打分、评价的思路，挪到 test-time 去用。
想看训练时的 VLA+RL，得换会场：CoRL 2025、NeurIPS 2025、ICLR 2026 才是主场。ICML 2026 的具身重心，明显押在了世界模型、扩散架构等方向上。
之前也分享过ICLR这类会议的情况，看到ICML之后，感觉：
同一个方向，在不同顶会呈现的重心可能完全不同，背后其实是不同会议对“技术成熟度”和“问题定义”的隐性偏好。
目前，已公开的这些工作，我们会在星球里先做拆解，把「哪条线在哪个会、走到哪一步」讲清楚。
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