ICML 2026 赞助商展位走访记

最近业界对学术界的影响力似乎越来越大。这次 ICML 2026 首尔,赞助商展位区占据了整整一个展厅。分享一下边走边看的感想和照片。

挤满 ICML 2026 赞助商展厅通道的参会者 — 赞助商展厅,排队领取赠品连帽衫的人群……

大型科技公司

OpenAI、Google、Apple、Meta、Amazon、Microsoft 这些公司占据了最大的位置。运营方式大体相似:

Lightning Talk 环节 — 各团队研究员轮流在展位舞台上分享研究内容
各团队研究员驻场 — 可以直接找到感兴趣领域的研究员提问

听说 Noam Brown 也来做了分享,可惜时间冲突没能去成……

感觉最大的目的还是招聘。

ICML 2026 Google 展位,柱子正面显示着展位演示日程 — Google 展位。柱子正面整个是展位演示日程表,后面可以看到 Microsoft 展位。

OpenAI 展位日程屏幕,显示 Agents Q&A 环节 — OpenAI 展位日程。按时间段轮换 Agents Q&A 之类的环节。

ICML 2026 Meta 展位 — Meta 展位 — Where ideas become reality.

展位舞台上进行中的机器人方向 Lightning Talk — 展位舞台上进行的 Lightning Talk。

番外:NAVER

NAVER 也设了展位,运营方式和大型科技公司类似。各领域的研究员都在场,可以就感兴趣的方向直接交流。

MEET TEAM NAVER at ICML 2026 指示牌 — NAVER 展位指示牌 — Where AI research becomes reality.

美国以外的前沿实验室

Mistral、ByteDance、Alibaba、Xiaomi 等美国以外的前沿实验室也来参展,同样以招聘为主。

ICML 2026 ByteDance 展位 — ByteDance 展位。展示着 Seedance 2.5 Preview、Seedream 5.0 Lite 等生成模型的演示。

新型云·基础设施·推理

Runpod、Together AI、Nebius 等各种新型云(neocloud)公司都设了展位。这边的主要目的看起来也是招聘。

Runpod 展位 — AI Infrastructure at Developer Speed — Runpod 展位。OpenAI、Anthropic 等研究实验室被列为客户。

VESSL AI — GPU 集群提供商。这是一门”手里有多少好 GPU”很关键的生意,定位类似 Lambda Labs。

VESSL AI 展位 — The AI Cloud for research teams — VESSL AI 展位 — 按需 GPU 与专用集群。

FriendliAI — 推理优化。商业模式是租用 GPU 部署模型并以 API 形式出售,关键在于能否高效地(价格、带宽、延迟)提供服务。

FriendliAI 展位 — The Frontier Inference Cloud for Agents — FriendliAI 展位。主打输出 token 速度提升 2–5 倍、推理成本降低 50–90%。

顺带一提,这家公司与推理优化领域最著名的开源项目 vLLM 也颇有渊源。 FriendliAI 由首尔大学计算机系 Byung-Gon Chun 教授基于自己的研究室 (Software Platform Lab)创立(目前休职中)。包括 vLLM 在内的现代 LLM 推理引擎的标准技术 continuous batching(iteration-level scheduling),正是这个团队在 Orca 论文(OSDI 2022)中首次提出的 (参见 FriendliAI 博客)。Orca 的第一作者、 Chun 教授的学生 Gyeong-In Yu 博士现任 CTO;vLLM 的共同创造者 Woosuk Kwon 在首尔大学读本科时,也曾在这个研究室合著过 Nimble(NeurIPS 2020) 论文。

HyperAccel(加速器)、Nota AI(优化)等韩国公司也有参展。

数据采集相关公司

Scale AI、Voxel51、Toloka 等数据公司也很显眼。

Toloka 展位 — The human data layer for frontier AI — Toloka 展位。主打 RL Gym、编程(SWE-bench 扩展)、STEM 推理、Physical AI 数据。

Voxel51 展位 — The multimodal data platform for Physical AI — Voxel51 展位。墙上挂着 NVIDIA、LG、现代、Microsoft、福特的标志。

Handshake AI — 一家收集并出售数据的公司。他们从本科生 (无论数学还是语言)那里收集数据,卖给前沿实验室。

Handshake AI 展位 — Advancing frontier AI with human expertise.

其他令人印象深刻的展位

General Intuition — 从游戏剪辑平台 Medal 分拆出来的世界模型实验室。展位上演示着基于 Rocket League(火箭联盟)训练的多人世界模型 MIRA。

General Intuition 展位上的 MIRA 多人世界模型演示 — General Intuition 展位,介绍基于 Rocket League 训练的多人世界模型 MIRA。

MIRA 是与 Kyutai 联手、在 Epic Games 协助下打造的”可游玩的多人世界模型”, 博客、技术报告、代码全部公开,还可以在网页上直接试玩。内容摘要:

5B 参数 diffusion transformer + 600M 视频表示编解码器,在 latent 空间中以 diffusion forcing 方式运行
用机器人自对弈收集的约 1 万小时 Rocket League 2v2 比赛数据训练 — 不依赖物理引擎或渲染器,仅靠视频预测就还原了加速、碰撞等游戏动态
可同时接收最多 4 名玩家的按键输入,在单张 B200 GPU 上以 20fps 实时运行
尽管只用短片段训练,rollout 的稳定性超过了 5 分钟的测量上限,实际可以稳定运行数小时
训练/推理代码连同 1,000 小时(4 个视角合计约 4,000 小时)的 Rocket Science 数据集一起在 Hugging Face 上公开

融资也是话题。2025 年 10 月,由 Khosla Ventures 和 General Catalyst 领投,完成 1.337 亿美元种子轮(TechCrunch); 8 个月后的 2026 年 6 月,又以 23 亿美元估值完成 3.2 亿美元 A 轮,Jeff Bezos、 Eric Schmidt 等参投(TechCrunch)。 Medal 积累的带动作标签的游戏数据(数亿小时规模)是核心资产,但正如在展位听到的, 他们不卖数据,而是打算直接出售智能体模型本身。

ElevenLabs — Scribe(STT)团队的成员在场,聊了很多。

METR — 本来很好奇,可惜展位上没有人。

METR、华为、Nebius 等小型展位一排 — 里侧的小型展位一排。可以看到 METR 和华为的展位。

还有 Goodfire、MATS 这样的可解释性·对齐方向的展位。

AI 对齐研究项目 MATS 的展位 — AI 对齐·安全研究项目 MATS 的展位。

量化·交易公司也很多 — Citadel、 Jane Street、Jump 等。中国量化公司聚宽(JoinQuant)也设了大型展位。在 ML 人才的争夺战中,这个行业也毫不逊色。

中国量化公司聚宽的大型展位 — 中国量化公司聚宽(JoinQuant)的展位,是展厅里最炫的展位之一。

Park Jong Hyun