ACM SIGAI Autonomous Agents Award 2026 open for nominations
2026 年 ACM SIGAI 自主代理研究奖提名征集。该奖项旨在表彰自主代理领域的卓越研究。它旨在表彰当前工作对该领域具有重要影响的自主代理研究人员。该奖项是 ACM 官方奖项，由 [...]
Interview with Mario Mirabile: trust in multi-agent systems
在一系列新的采访中，我们会见一些被选拔参加欧洲人工智能会议 (ECAI 2025) 博士联盟的博士生。在博洛尼亚会议期间，我们采访了 Mario Mirabile，他正在攻读可信人工智能和多代理系统博士学位 [...]
Review of “Exploring metaphors of AI: visualisations, narratives and perception”
IceMing & Digit / 工作中的随机鹦鹉 / 由 CC-BY 授权 4.0 更好的人工智能形象，我们和人工智能一直在探索视觉和叙事隐喻在塑造我们对人工智能的理解中的作用。作为其中的一部分，我们邀请了一些一直在进行不同类型研究的研究人员 [...]
Designing value-aligned autonomous vehicles: from moral dilemmas to conflict-sensitive design
自治系统越来越多地面临充满价值的选择。这篇博文介绍了设计“冲突敏感”自主交通代理的想法，该代理可以明确识别、推理相互竞争的道德、法律和社会价值观并据此采取行动。我们提出了价值一致的操作设计域（VODD）的概念——一个嵌入利益相关者价值层次结构和上下文移交规则的框架[...]
Generations in Dialogue: Human-centric AI and collaborative AI systems with Professor Andreea Bobu
《世代对话：桥接人工智能视角》是 AAAI 的一档播客，主要内容是来自不同年龄段和背景的人工智能专家、从业者和爱好者之间发人深省的讨论。每一集都深入探讨了代际经历如何塑造对人工智能的看法，探索随着这种变革性技术的进步所带来的挑战、机遇和道德考虑。以人为本 [...]
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
How AI can improve storm surge forecasts to help save lives
作者：Navid Tahvildari，佛罗里达国际大学 飓风是美国最具破坏性的自然灾害，造成的死亡和财产损失比任何其他类型的灾害都要多。自 1980 年以来，这些强大的热带风暴已造成超过 1.5 万亿美元的损失，并造成 7,000 多人死亡。 [...] 造成损害和死亡的第一大原因
Rewarding explainability in drug repurposing with knowledge graphs
药物的重新利用通常始于一个假设：已知的化合物可能有助于治疗超出其原始适应症的疾病。米诺地尔就是一个很好的例子：最初用于治疗高血压，后来证明它有助于防止脱发。知识图是寻找此类假设的自然场所，因为它们编码生物医学实体（药物、基因、表型、疾病）[...]
Generations in Dialogue: Multi-agent systems and human-AI interaction with Professor Manuela Veloso
《世代对话：桥接人工智能视角》是 AAAI 推出的一个新播客，其中包含来自不同年龄段和背景的人工智能专家、从业者和爱好者之间发人深省的讨论。每一集都深入探讨了代际经历如何塑造对人工智能的看法，探索随着这种变革性技术的进步所带来的挑战、机遇和道德考虑。 [...]
Generations in Dialogue: Bridging Perspectives in AI – a new podcast from AAAI
人工智能促进协会 (AAAI) 很高兴地宣布推出新的播客系列：“对话中的世代：架起人工智能的桥梁”。通过这个系列，我们的目标是代表不同代人的不同观点，促进有关不断变化的人工智能格局的丰富对话。 “对话中的一代人”旨在展现独特的[...]
Forthcoming machine learning and AI seminars: November 2025 edition
本文包含计划于 2025 年 11 月 3 日至 12 月 31 日期间举行的人工智能相关研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费开放的，任何人都可以通过虚拟方式参加。 2025 年 11 月 3 日 扫描还是不扫描？机器学习为中风重症监护提供 POMDP 演讲者：Agni Orfanoudaki [...]
#ECAI2025 – social media round up
第 28 届欧洲人工智能会议 (ECAI-2025) 于 2025 年 10 月 25 日至 30 日在意大利博洛尼亚举行。会议的前两天举行了研讨会、教程和博士联谊会，主会议于 10 月 27 日至 30 日举行。我们从与会者那里收集了一些社交媒体帖子，以了解 [...]
欢迎来到我们的每月摘要，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事、仔细阅读最新新闻、回顾最近的事件等等。本月，我们参加 AIES 和 ECAI，了解双边平台的政策设计，探索如何在原子尺度模拟中平衡速度和物理定律，并找出 [...]
Winners of the #ECAI2025 outstanding paper awards announced
第 28 届欧洲人工智能会议 (ECAI-2025) 将于 2025 年 10 月 25 日至 30 日在意大利博洛尼亚举行。开幕式上公布了 ECAI-2025 和智能系统著名应用 (PAIS-2025) 优秀论文奖的获奖者。获奖者是…… ECAI-2025 优秀论文 FAIRGAME：人工智能代理偏差框架 [...]
作者：Isla C. Duporge，普林斯顿大学 角马大迁徙是地球上最引人注目的自然奇观之一。每年，雨后，大群角马都会与斑马和瞪羚一起在坦桑尼亚和肯尼亚之间迁徙 800 至 1,000 公里，寻找新鲜的草料。这个巨大的循环旅程是塞伦盖蒂马拉的引擎 [...]
New AI tool helps match enzymes to substrates
EZSpecificity 结合了广泛的新酶底物对接数据和新的机器学习算法，可以预测制造所需产品的最佳配对，准确率高达 91.7%。伊利诺伊州教授赵慧敏领导了这项研究。弗雷德·兹威基拍摄。作者：Liz Ahlberg Touchstone 一种新的人工智能驱动工具可以帮助研究人员确定 [...]
#AIES2025 social media round-up
本周，研究人员齐聚马德里，参加第八届 AAAI / ACM 人工智能、伦理与社会会议 (AIES)。除了主题演讲、小组讨论和海报会议之外，组织者还尝试了一种略有不同的演讲形式。会议中的所有发言者都发表了演讲，然后在联合会议中做出了贡献 [...]
第 28 届欧洲人工智能会议 (ECAI-2025) 将于 2025 年 10 月 25 日至 30 日在意大利博洛尼亚举行。前两天将专门举办教程、研讨会和博士联盟活动。主会议将于 27 日至 30 日举行，其中包括第 14 届智能系统著名应用会议 (PAIS-2025)。主题演讲这 [...]
