#AAAI2026 invited talk: Yolanda Gil on improving workflows with AI
Jamillah Knowles & Digit / Pink Office / 获得 CC-BY 4.0 许可 Yolanda Gil 是南加州大学的教授，她还担任该校重大战略人工智能和数据科学计划的高级总监。 2018年至2020年，她担任AAAI主席。在 AAAI 2026 的受邀演讲中，她 [...]
在 ACM SIGAI 出版物《AI Matters》的这篇交叉文章中，Ella Scallan 与 Jonathan Frankle 坐下来讨论了彩票假设，他因此获得了 2023 年 AAAI/ACM 博士论文奖。在这次内容广泛的对话中，乔纳森深入探讨了经验主义与理论证明，以及计算机科学方法如何[...]
Making AI systems more transparent and trustworthy: an interview with Ximing Wen
我们对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列最新采访采访了正在研究透明且值得信赖的人工智能系统的温熙明。我们了解了更多关于她的工作、她作为研究实习生的经历以及是什么激励她研究人工智能。告诉我们一些关于您的博士学位的信息——您在哪里学习，[...]
Interview with Deepika Vemuri: interpretability and concept-based learning
我们对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列最新采访的主角是 Deepika Vemuri，她致力于可解释性和基于概念的学习。我们更多地了解了她一直在研究的基于概念的模型的两个方面。您能告诉我们一些关于您的博士学位的信息吗？您在哪里学习，什么是[...]
Causal models for decision systems: an interview with Matteo Ceriscioli
您如何将因果知识整合到决策系统或代理中？我们采访了 Matteo Ceriscioli，了解他在这一领域的研究。本次采访是我们针对 AAAI/SIGAI 博士联盟参与者的系列采访中的最新采访。您能否首先告诉我们一些关于您的博士学位的信息 - [...]
