近日，机器学习领域的顶级国际学术会议ICML2026（43^rdInternational Conference on Machine Learning）公布了论文接收结果。东北大学机器人科学与工程学院王斐教授团队的研究论文成功录用，并入选“spotlight papers”展示。今年ICML 2026的投稿量为23918篇，整体录用率为 26.6%，仅有536篇被指定为“亮点论文”，代表了所有投稿中排名前2.2%的顶尖论文。

ICML是人工智能及机器学习相关领域的顶级国际学术会议，被公认为人工智能界最具影响力、学术水平最高、竞争最激烈的盛会之一，与NeurIPS等会议并列为国际机器学习领域的重要旗舰会议。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，是全球学者展示最新研究成果与开展学术交流的重要平台。作为中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议，ICML 对录用论文的原创性、技术严谨性和潜在学术影响力有着极高要求；根据谷歌学术指标，ICML 2026的h5指数高达272，充分体现了其在国际学术界的卓越影响力。ICML 2026将于2026年7月6日至7月11日在韩国首尔举办。

此次被录用的论文第一作者为控制工程2024级在读硕士研究生林志玄，通信作者为王斐教授，东北大学机器人科学与工程学院为唯一单位，论文题目为《MSP: Probabilistically Consistent Multi-Scale Action Generation》。该论文聚焦于机器人模仿学习中长程机器人连续动作稳定、精细且高效的控制。创新性地提出一种概率一致的多尺度动作生成框架，旨在连续潜在动作空间中实现稳定高效的粗到细动作建模。与现有基线模型相比，MSP在广泛实验中均取得了显著的性能提升，效果大幅领先于当前最佳方法，在真实机器人长程多阶段任务中表现出更强的稳定性和鲁棒性，为长程机器人策略学习提供了一种兼具高成功率、强泛化性和高推理效率的新范式。

上述具有突破性的研究成果标志着东北大学机器人科学与工程学院学者在具身智能基础理论与前沿应用领域取得了重要进展。这些成果不仅体现了团队扎实的研究水平和持续的创新能力，获得了国内外同行的高度认可，也显著提升了我校在具身智能相关领域的国际学术声誉和影响力，为未来我校在具身智能、机器人领域的科学研究和人才培养奠定了坚实的基础。