美团13篇论文入选ICML 2026，聚焦智能体推理与训练
美团在ICML 2026发表13篇论文，从记忆机制到价值模型，推动智能体与生成技术发展。
美团技术团队13篇论文被机器学习顶会ICML 2026收录。研究覆盖智能体长程推理（MemOCR）、交互式工具训练（ScaleEnv）、通用价值模型（V0）、自我验证推理、噪声鲁棒性基准、超高分辨率视频生成（LUVE）等方向。
正文摘录
 ICML 2026 | 美团技术团队学术论文精选 美团技术团队 2026-06-29 算法 大模型 论文解读 ICML（International Conference on Machine Learning，国际机器学习大会）是机器学习领域最具影响力的国际顶级学术会议之一。大会旨在探讨机器学习未来发展所面临的关键挑战与核心问题，并通过征集和评估具有重要理论价值和实际影响的前沿研究成果，推动领域发展并引领未来研究方向。2026年，ICML 共收到全球论文 23918 篇投稿，最终 6352 篇被接收，接收率约为 26.6%。本文解读了美团技术团队被收录的 13 篇论文，覆盖智能体推理、强化学习训练、复杂任务生成、智能体基准测试、监督微调等技术方向。 01 MemOCR: Layout-Aware Visual Memory for Efficient Long-Horizon Reasoning MemOCR：面向高效长程推理的版面感知视觉记忆机制 论文下载 ：[PDF](https://arxiv.org/abs/2601.21468)  论文简介 ：长时间跨度的智能体推理需要将不断增长的交互历史有效压缩到有限的上下文窗口中。现有的大多数记忆系统将历史序列化为文本，其中 token 级别的开销是均匀的，且与长度线性增长。