近日，第43届国际机器学习会议（Forty-third International Conference on Machine Learning，简称 ICML 2026）公布了论文录用结果。东北大学计算机科学与工程学院数据与知识工程团队以东北大学为第一完成单位的2篇学术论文成功被大会录用。
ICML 是人工智能及机器学习领域的顶级国际学术会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际会议，为国际机器学习领域最具影响力、学术水平最高的盛会。该会议长期聚焦深度学习、强化学习、大语言模型、智能体与生成式模型等前沿方向。根据谷歌学术指标，ICML 2026 的 h5 指数高达 272。据悉，本届会议将于2026年7月6日至7月11日在韩国首尔举办。
本次团队被录用的两篇论文分别聚焦于“系统生物学的大规模轨迹预测”与“大语言模型微调的安全风险量化”。
论文一：面向系统生物学的大规模轨迹预测框架
论文题目： A Regime-Aware Trajectory Prediction Framework for 1000+ Systems Biology Models
论文作者：饶恒（Heng Rao），Jason Zipeng Zhang，谷峪（Yu Gu），刘正皓（Zhenghao Liu），于戈（Ge Yu），Jeffrey Su，Yang Cao，Fan Yang，陈明涵（Minghan Chen）
论文二：大语言模型微调中的样本级安全退化量化
论文题目： From Parameter Dynamics to Risk Scoring: Quantifying Sample-Level Safety Degradation in LLM Fine-tuning
论文作者：王潇（Xiao Wang），张一飞（Yifei Zhang），刘永康（Yongkang Liu），杨晓翠（Xiaocui Yang），王梓汉（Zihan Wang），冯时（Shi Feng），王大玲（Daling Wang）