为深入推进学校青年学者参与国际学术交流与科研合作，我校工商管理学院副教授张安淇于7月5日至7月12日赴韩国首尔参加第43届国际机器学习大会（International Conference on Machine Learning, ICML 2026）。本届大会吸引了来自全球各地的数千名研究人员、工程师及行业领袖参会，论文投稿量逾万篇。
受会议邀请，张安淇汇报论文“SPR-RAFT: Parameter-Efficient Regression-Aware Fine-Tuning”，该研究阐释了面向大规模语言模型回归任务的参数高效微调方法，针对当前大语言模型在回归预测场景下面临的参数冗余与计算成本高昂等关键瓶颈，提出了一种融合回归感知机制与参数高效适配策略的新型微调框架SPR-RAFT，通过引入轻量级适配模块与回归损失协同优化，在显著降低模型训练参数量和计算开销的同时，有效提升了回归任务的预测精度与泛化能力。该研究为商科背景下数据驱动决策、金融预测建模及商业智能分析等应用场景提供了重要的算法参考与技术路径。
张安淇在会场进行论文宣讲并交流
会议期间，张安淇与同行学者进行了学术交流互动。张安淇与浙江大学计算机学院教师聚焦参数高效微调中的梯度优化策略与模型压缩理论，深入探讨了LoRA适配器在大规模回归任务中的收敛特性与理论边界；与西北工业大学教师围绕大语言模型回归任务的泛化误差分析进行了热烈讨论；与美团技术团队、小红书算法团队及腾讯元宝大模型团队就机器学习优化理论、生成式AI的商业化应用与算法落地实践等领域进行了专题研讨，并分享了SPR-RAFT框架在跨领域迁移学习中的实证发现。与此同时，张安淇积极参加大会组织的青年学者mentorship活动及多场专题研讨会，就强化学习、自然语言处理等前沿方向与来自OpenAI、谷歌DeepMind、微软研究院、Meta AI等顶尖机构的学者交换了学术见解，充分展示了其研究成果的学术价值与实践意义。
张安淇与同行学者交流
本次出访使我校教师直面国际机器学习学术前沿、获取高水平同行反馈，为未来跨国科研合作与学术交流持续深入开展夯实基础。工商管理学院将继续鼓励和支持青年教师积极参与国际顶级学术会议，不断提升学院在数字管理、智能决策与数据科学领域的国际学术影响力。
ICML 2026主报告厅会场
第43届国际机器学习大会由国际机器学习学会（International Machine Learning Society, IMLS）主办，于2026年7月6日至11日在韩国首尔COEX国际会展中心举行。ICML是机器学习与人工智能领域历史最悠久、学术影响力最高的国际顶级会议之一，自1980年创办以来，始终致力于推动机器学习理论、算法与应用的跨学科前沿探索。ICML是中国计算机学会认定的A类学术会议，与NeurIPS、ICLR并称为机器学习领域最具影响力的三大国际会议。
