В Сеуле прошла International Conference on Machine Learning (ICML) — одна из главных мировых конференций по машинному обучению. Команда Яндекса представила восемь статей и получила награду за лучшую статью на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning. Руководитель отдела разработки ИИ-сервисов Яндекса Сергей Юдин рассказал о двух главных тенденциях конференции: сближении теории и практики в ИИ и быстром развитии агентских систем вместе с проблемами их надёжности и безопасности.

Главная интрига события — организаторы встроили в PDF-файлы статей скрытые промпт-инъекции, чтобы выявить рецензентов, которые нарушали запрет на использование LLM при оценке работ. Проверка вскрыла массовое нарушение правил и привела к отклонению почти 500 статей, связанных с нарушителями.

• Две работы получили ICML 2026 Outstanding Paper Award, обе связаны с диффузионными моделями, одна — с dLLMi (диффузионными языковыми моделями), способными параллельно генерировать несколько токенов на одном шаге и заметно сокращать время генерации.
• «Харнессi» — всё, что окружает языковую модель в агентской системе — стал отдельным предметом исследований: изучаются эпизодическая и процедурная память агентов, обучение на собственном опыте и RL (reinforcement learning) поверх памяти.
• Исследователи также изучают рабочие процессы агентов: как научить их выполнять несколько задач параллельно и эффективно распределять запросы по серверам.
• Проверка на промпт-инъекции выявила 795 подозрительных рецензий от 506 рецензентов, нарушавших запрет на использование LLM при рецензировании.
• У 398 из этих рецензентов были собственные активные заявки на конференцию.
• В результате ICML отклонила 497 статей, связанных с нарушителями правил.