머신러닝, 학회
ICML 논문을 낸 국내 연구실
탑티어International Conference on Machine Learning. 2023년 이후 논문 284편, 연구실 148곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
UNIST 장영수 교수신생 랩모집 안내
탑티어 8전체 10구성원 10
강화학습학습 이론·최적화
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
머신러닝 연구실송현오 교수 | 서울대 | 12 | 13 | 5 | |
빅데이터 지능 연구실황지영 교수모집 안내 | KAIST | 13 | 15 | 12 | |
강명주 연구실강명주 교수 | 서울대 | 21 | 35 | – | |
김세훈 연구실김세훈 교수신생 랩 | KAIST | 10 | 12 | – | |
김현아 연구실김현아 교수신생 랩 | UNIST | 7 | 9 | – | |
문일철 연구실문일철 교수 | KAIST | 22 | 34 | – | |
박찬영 연구실박찬영 교수모집 안내 | KAIST | 52 | 62 | 8 | |
양은호 연구실양은호 교수 | KAIST | 50 | 56 | – | |
EffL (Efficient Learning)이재호 교수 | POSTECH | 19 | 26 | 14 | |
Inference and Information for Data Science Lab정혜원 교수 | KAIST | 11 | 20 | 1 | |
Interactive Machine Learning Lab전광성 교수 | POSTECH | 12 | 19 | 8 | |
Machine Learning Lab박상돈 교수 | POSTECH | 52 | 65 | 33 | |
PDE&AI Lab권도현 교수신생 랩모집 안내 | 연세대 | 6 | 10 | 10 | |
프로그래밍 언어 및 기계학습 원리 연구실양홍석 교수 | KAIST | 8 | 14 | – | |
아키텍처 및 코드 최적화 연구실이재욱 교수 | 서울대 | 21 | 34 | – | |
김승룡 연구실김승룡 교수모집 안내 | KAIST | 72 | 83 | 69 | |
데이터 인공지능 연구실유재민 교수신생 랩모집 안내 | 서울대 | 18 | 27 | – | |
Actionable Intelligence Lab이창희 교수모집 안내 | 고려대 | 11 | 28 | 28 | |
AI Cognition Optimization with Reinforcement & Exploration (AI-CORE) Lab. 지능 최적화 및 강화학습 연구실장영수 교수신생 랩모집 안내 | UNIST | 8 | 10 | 10 | |
Computational Optimization Lab이남훈 교수 | POSTECH | 12 | 14 | 16 |
최근 논문
- LDMol: A Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent Space Surpasses AR Models
2025, 예종철 연구실
- Lightweight Dataset Pruning without Full Training via Example Difficulty and Prediction Uncertainty
2025, 윤철희 연구실
- Linear Bandits with Partially Observable Features
2025, Programming Languages Lab, 오민환 연구실, 생성형 지능시스템 연구실 (Generative Intelligence Lab)
- Local Manifold Approximation and Projection for Manifold-Aware Diffusion Planning
2025, Statistical Artificial Intelligence Lab
- Long-Form Speech Generation with Spoken Language Models
2025, IVY Lab & IVL Lab
- LongVU: Spatiotemporal Adaptive Compression for Long Video-Language Understanding
2025, 기계학습 및 비전 연구실
- Measuring Representational Shifts in Continual Learning: A Linear Transformation Perspective
2025, ITML
- Merge-Friendly Post-Training Quantization for Multi-Target Domain Adaptation
2025, Machine Learning Lab
- Minimum Width for Universal Approximation using Squashable Activation Functions
2025, Efficient Inference and Learning Lab
- Mitigating Over-Squashing in Graph Neural Networks by Spectrum-Preserving Sparsification
2025, 신기정 연구실
- MoHAVE: Mixture of Hierarchical Audio-Visual Experts for Robust Speech Recognition
2025, 윤세영 연구실
- Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning
2025, 머신러닝 & 마인드 랩
- Multidimensional Adaptive Coefficient for Inference Trajectory Optimization in Flow and Diffusion
2025, 기계학습 및 비전 연구실, 이교구 연구실
- NBDI: A Simple and Effective Termination Condition for Skill Extraction from Task-Agnostic Demonstrations
2025, 기계학습 및 의사결정 연구실
- Neural Genetic Search in Discrete Spaces
2025, 김현아 연구실, System Intelligence Lab
- Offline Model-based Optimization for Real-World Molecular Discovery
2025, 의료인공지능연구실
- One-Step Generalization Ratio Guided Optimization for Domain Generalization
2025, 인공지능융합연구실
- Online Pre-Training for Offline-to-Online Reinforcement Learning
2025, AI Cognition Optimization with Reinforcement & Exploration (AI-CORE) Lab. 지능 최적화 및 강화학습 연구실, 스마트 정보 시스템 연구실
- On the Similarities of Embeddings in Contrastive Learning
2025, Machine Learning Lab, ITML
- Optimal and Practical Batched Linear Bandit Algorithm
2025, 오민환 연구실




























