ΑΙhub领域信息情报检索

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RoboCup 2026举行首场11对11人形机器人足球赛

First 11 vs 11 humanoid soccer game played at RoboCup 2026

RoboCup 2026上11对11人形机器人比赛现场。图片来源:RoboCup联合会。RoboCup 2026创造了历史,两支由11台人形机器人组成的队伍踏上足球场,这是首次以完整阵容的机器人进行比赛。比赛双方为B-Human(

#IJCAI-ECAI 2026:社交媒体摘要第2部分

#IJCAI-ECAI 2026: social media round-up part 2

第35届国际人工智能联合会议和第29届欧洲人工智能会议(IJACI-ECAI 2026)于8月15日至21日在德国不来梅举行。在我们的社交媒体综述的第二部分中,我们了解到

问责真空:高风险领域中的智能体AI

The accountability vacuum: Agentic AI in high-stakes domains

Elise Racine / 静态 / 已获 CC-BY 4.0 许可 这篇来自 AI Matters 的交叉帖子由 Larry Medsker 教授和 Sumit Virmani 共同撰写。它概述了当前在未做好准备的监管和法律环境中部署代理人工智能系统所面临的问责真空,并提出了可以缩小差距的行动建议。感谢 [...]

恭喜#IJCAI-ECAI 2026杰出论文奖获得者

Congratulations to the #IJCAI-ECAI 2026 distinguished paper award winners

第 35 届国际人工智能联合会议和第 29 届欧洲人工智能会议 (IJACI-ECAI 2026) 杰出论文奖旨在表彰每年在会议上提出的一些最佳论文。今年,三篇文章被评为杰出论文。获胜者是……基于批准的预算部门的近似战略证明 Haris Aziz、Patrick [...]

机器伦理播客:Demetrios Brinkmann 的 MLops 和 HCI

The Machine Ethics podcast: MLops and HCI with Demetrios Brinkmann

机器伦理播客由 Ben Byford 主持,汇集了对学者、作家、商界领袖、设计师和工程师的采访,主题涉及自主算法、人工智能、机器学习和技术对社会的影响。 Demetrios Brinkmann 的 MLops 和 HCI 本月我们第二次与 Demetrios 讨论:什么是 ML 和 MLops [...]

关于罗生门集、简单的数学以及为什么我们不需要黑匣子:辛西娅·鲁丁 (Cynthia Rudin) 访谈

On Rashomon sets, the mathematics of simplicity, and why we don’t need black boxes: an interview with Cynthia Rudin

欢迎回到人工智能先锋 - 与该领域的塑造者进行深入对话。这次,我们采访了可解释机器学习领域的开拓者 Cynthia Rudin。 Cynthia 是 2022 年松鼠人工智能造福人类奖的获得者,她的算法已经可以预测癫痫发作、帮助犯罪侦查并为 [...]

#IJCAI-ECAI 2026:社交媒体综述第一部分

#IJCAI-ECAI 2026: social media round-up part one

第35届国际人工智能联合会议和第29届欧洲人工智能会议(IJACI-ECAI 2026)目前正在德国不来梅举行。在最初的几天里,与会者享受了许多提供的教程和研讨会中的一些内容。正式开幕式于昨天上午(8 月 17 日星期一)举行。查找 [...]

#AAMAS2026 蓝天奖获得者:变化环境中智能体的基础世界模型

#AAMAS2026 blue sky award winner: Foundation world models for agents in changing environments

Florent Delgrange 因其著作《Foundation World Models for Agents that Learning, Verify, and Adapt Reliously Beyond Static Environmentals》荣获 AAMAS 2026 最佳蓝天论文奖。我们采访了他,以更多地了解他对代理学习的愿景。您的蓝天创意论文的主题是什么以及[...]

AIhub咖啡角:人工智能改变了我们的思维方式吗?

AIhub Coffee Corner: does AI change the way we think?

AIhub 咖啡角通过简短的对话捕捉了人工智能专家的思考。本月我们询问人工智能工具是否正在改变我们的思维方式。这次加入对话的有:Joydeep Biswas(德克萨斯大学奥斯汀分校)、Sanmay Das(弗吉尼亚理工大学)、Rina Dechter(加州大学欧文分校)、Sabine Hauert([…] 大学)

英国皇家统计学会人工智能工作组表示:人工智能监管需要统计

Royal Statistical Society AI task force says: AI regulation needs statistics

Anne Fehres 和 Luke Conroy 与 AI4Media / 人类进行繁重的数据提升 / 获得 CC-BY 4.0 许可 作者:Annie Flynn 英国皇家统计学会人工智能工作组通过一篇新论文《人工智能监管需要统计》发布了一项重要任务,要求统计原则积极塑造全球人工智能治理。该出版物升级了 [...]

采访 Akari Asai – 超越扩展:检索增强语言模型的前沿

Interview with Akari Asai – Beyond Scaling: Frontiers of Retrieval-Augmented Language Models

从整体式语言模型到增强式语言模型的途径。图片来源:Akari Asai 在 ACM SIGAI 出版物《AI Matters》的这篇交叉文章中,Ella Scallan 采访了 2025 年 AAAI 博士论文奖获得者 Akari Asai。 Akari 描述了她在增强语言模型方面的工作,其中语言模型经过训练以使用其他模型 [...]

生成式人工智能和物理学如何帮助设计新抗生素

How generative AI and physics can help design new antibiotics

基于物理的模拟可以帮助识别哪些肽抗生素可以杀死大肠杆菌等细菌,如图所示是使用电子显微镜拍摄的。 (Nurgul D / 维基共享资源)CC BY-SA 4.0。作者:Rachael (Ré) A Mansbach,康科迪亚大学和 Jyler Menard,科学家估计,到 2050 年,抗生素耐药性感染将导致超过 800 万人死亡 [...]

恭喜#IJCAI2026获奖者

Congratulations to the #IJCAI2026 award winners

图片来源:Giorgio Trovato 在 Unsplash 上拍摄。国际人工智能联合会议(IJCAI)三项奖项的获奖者已经公布。这三个奖项是:卓越研究奖、计算机与思想奖和约翰·麦卡锡奖。 IJCAI-26 卓越研究奖 卓越研究奖授予 [...]

机器伦理播客:Rebecca Raper 的安全且道德的人工智能

The Machine Ethics podcast: Safe and moral AI with Rebecca Raper

机器伦理播客由 Ben Byford 主持,汇集了对学者、作家、商界领袖、设计师和工程师的采访,主题涉及自主算法、人工智能、机器学习和技术对社会的影响。丽贝卡·雷珀 (Rebecca Raper) 的安全且道德的人工智能在本集中,我们第二次与丽贝卡 (Rebecca) 讨论:为什么智能 [...]

CogTwin:适应性强的数字孪生框架

CogTwin: A framework for adaptable digital twins

CogTwin 是一种混合认知架构框架,旨在为数字孪生系统带来自主推理和实时适应。这项工作在 IJCAI 2025 上发表,旨在通过解决自主、认知和实时决策方面的关键差距来推进数字孪生技术的发展。问题格局:将数字孪生从被动系统转变为主动系统 [...]

医疗保健基准的好坏取决于其假设

Healthcare benchmarks are only as good as their assumptions

Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.

大声工程:S13E2 – AI 演示中的道德规范

Engineering Out Loud: S13E2 – Ethics in AI presentation

本播客中的演讲“人工智能中的伦理属于哪里?”探讨了哲学家和工程师如何看待人工智能中的伦理。它是由 Houssam Abbas(电气工程助理教授)和 Alicia Patterson(哲学助理教授)在俄勒冈州立大学举办的人工智能研讨会系列中提出的。 “工程设计 [...]

人类经过训练可以在打击深度造假欺诈的斗争中识别人工智能面孔

Humans trained to spot AI faces in the battle against deepfake fraud

Yutong Liu 和金斯顿艺术学院 / 与 AI 对话 2.0 / 获得 CC-BY 4.0 许可 在澳大利亚国立大学 (ANU) 情绪和面孔实验室的研究人员领导的一项研究中,人类已经成功地接受了识别 AI 生成的面孔的训练。人工智能生成的深度伪造面孔已经变得如此逼真,以至于人们很难[...]