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分布式人工智能盛会DAI 2024征稿:Agent Day,强化学习之父Richard Sutton将出席!颜水成、Sergey Levine以及DeepMind科学家将做主旨报告

来源:机器之心

时间:2024-08-23 15:31:37 404浏览 收藏

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会议简介随着科技的飞速发展,人工智能已经成为了推动社会进步的重要力量。在这个时代,我们有幸见证并参与到分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence, DAI)的创新与应用中。分布式人工智能是人工智能领域的重要分支,这几年引起了越来越多的关注。基于大型语言模型(LLM)的智能体(Agent)异军突起,通过结合大模型的强大语言理解和生成能力,展现出了在自然语言交互、知识推理、任务规划等方面的巨大潜力。AI Agent正在接棒大语言模型,成为当前AI圈的热点话题。Auto-GPT,AutoGen,HuggingGPT,LangChain Agent等大语言模型智能体在不同领域的应用潜力,从游戏、编程到日常任务自动化,正在逐步改变我们与技术的互动方式,在未来将发挥更加重要的作用。在2019年,多智能体系统领域的一些国际知名学者发起了国际分布式人工智能学术会议——DAI,致力于打造一个联系国内外相关研究群体的高水平国际交流平台,汇聚了来自不同领域的研究人员和实践者,包括通用人工智能、多智能体系统、分布式学习和计算博弈论等。通过提供高规格、国际知名的论坛,DAI促进了分布式人工智能理论与实践的研究。时至今日,DAI已先后在北京、南京、上海、天津、新加坡等地成功举办。DAI 2024——第六届分布式人工智能国际会议,将于2024年12月18日至12月22日在新加坡举办。这场盛会将汇聚全球顶尖的研究人员和实践者,共同探讨和分享分布式AI的最新研究成果和实践经验。DAI 2024除了会议的高水平投稿之外,还邀请了国内外各大高校和研究机构的人工智能领域顶会(如NeurIPS,ICML,ICLR,AAAI等)论文作者做现场报告,旨在为大家呈现一场顶级人工智能领域的盛宴。DAI 2024大会网站:http://www.adai.ai/dai/2024/call-for-workshop.html此次大会邀请到了将带来Keynote的重量级嘉宾,学术大牛,业界翘楚。Richard S. Sutton, 被称为“强化学习教父”。作为强化学习领域的领军人物,Sutton教授的参与预计将吸引全球AI研究者和从业者的目光。Sutton教授是阿尔伯塔大学计算机科学系教授,强化学习与人工智能实验室首席研究员,阿尔伯塔机器智能研究所首席科学顾问,CIFAR高级研究员,他提出的“阿尔伯塔计划”旨在通过环境交互学习打造与复杂世界交互并预测和控制其感官输入信号的长寿命计算智能体,推动智能系统从世界模型中学习。Sergey LevineUC伯克利电气工程和计算机科学系的副教授,专注于能够使 Autonomous Agents 通过学习获得复杂行为的算法,特别是能够使任何自主系统学习解决任何任务的通用方法。Sergey 是强化学习领域大神,也是UC 伯克利的网红教授。。Georgios Piliouras是谷歌DeepMind研究科学家,Google DeepMind 博弈论团队的负责人。他的研究兴趣在多智能体学习、算法博弈论、区块链和动力系统领域。颜水成是昆仑2050全球研究院院长,天工智能联席CEO。颜水成博士是新加坡工程院院士、AAAI、ACM、IEEE 和 IAPR会士。他的研究领域包括计算机视觉、机器学习和多媒体分析。专家学者们的出席和演讲将为分布式人工智能领域的最新研究和发展趋势提供深刻的见解。大会特色大会亮点一:强大的特邀嘉宾报告阵容

分布式人工智能盛会DAI 2024征稿:Agent Day,强化学习之父Richard Sutton将出席!颜水成、Sergey Levine以及DeepMind科学家将做主旨报告

Sergey Levine:加州大学伯克利分校副教授

Georgios Piliouras:谷歌DeepMind研究科学家

Richard S. Sutton:阿尔伯塔大学教授

颜水成:昆仑2050全球研究院院长,天工智能联席CEO

大会亮点二:大会特别设立"Agent Day"

为了进一步推动智能体技术的应用和普及,DAI 2024特别设立了“智能体日(Agent Day)”,旨在展示智能体技术在各行各业的实际应用,以及与人类互动的创新案例。在这一天,参会者将有机会亲历来自大语言模型智能体、多智能体系统、人机协作与交互等多主题的报告和交流盛宴。

与会者有机会参与智能体技术展示和专题研讨交流。涵盖了最新的多智能体系统和应用案例,包括机器人协作、自动化决策支持系统等。行业专家和学者就智能体技术的发展趋势、挑战和未来前景进行深入讨论。

“智能体日”将成为大会的一大亮点,为参会者提供亲身体验和深入了解智能体技术的机会,同时也是一个促进学术界与产业界交流合作的平台。

大会亮点三:数十个顶会级别的会议报告

大会特别组织了顶会级别的会议报告,涵盖了多智能体系统、大语言模型、强化学习、博弈论、机器学习、机器人学习,深度学习与模型等多领域,来自NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI、CoRL、WWW、AAMAS等国内外顶级会议期刊的数十篇高质量学术论文。

征稿通知

DAI 2024会议征稿主题广泛,涵盖但不限于:

Agent Cooperation:

  • Biologically-inspired approaches and methods
  • Collective intelligence
  • Distributed problem solving
  • Teamwork, team formation, teamwork analysis
  • Coalition formation (non-strategic)
  • Multi-robot systems
  • Federated learning
  • Distributed learning systems

Humans and Agents:

  • Human-robot/agent interaction
  • Multi-user/multi-virtual-agent interaction
  • Agents competing against humans
  • Agent-based analysis of human interactions
  • Agents for improving human cooperative activities

Single/Multi-agent Learning:

  • Reward structures for learning
  • Multi-agent learning
  • Reinforcement learning
  • Deep learning
  • Adversarial machine learning

Computational Game Theory:

  • Complexity of algorithms for games
  • Practical algorithms for games
  • Behavioral models of games
  • Security games

Economics and Computation:

  • Auctions and mechanism design
  • Market design and applications
  • Social choice theory
  • Game theory for practical applications
  • Economics of blockchain systems

我们鼓励提交理论性、实证性和观点性论文,以推动分布式AI领域的深入理解和应用。所有提交的论文将经过严格的同行评审,确保会议内容的高质量和学术价值。

组织委员会

此次会议由南洋理工大学安波教授、以色列巴伊兰大学的Sarit Kraus教授共同担任大会主席。此外,组委会还包括了多位领域内的知名学者。

程序委员会共同主席:北京大学杨耀东教授、英国华威大学的Long Tran-Thanh教授

研讨会/讲座共同主席:上海交通大学的张伟楠教授、美国卡内基梅隆大学的Bryan Wilder教授

赞助联合主席:南京大学俞扬教授

宣传共同主席:上海科技大学赵登吉教授

发表共同主席:上海交通大学的陈思衡教授

本地组织共同主席:新加坡管理大学的王新润教授

联系方式

会议征稿全文提交日期为2024年8月25日到9月10日,论文通知日期为2024年10月5日。如有任何关于投稿的问题,请通过以下邮箱联系我们:

  • Yaodong Yang: yaodong.yang@pku.edu.cn
  • Long Tran-Thanh: long.tran-thanh@warwick.ac.uk

我们期待您的参与,共同见证和塑造分布式人工智能的未来。立即访问DAI2024官方网站http://www.adai.ai/dai/2024/index.html获取更多信息,并准备您的投稿。投稿请登录EasyChair 网站:https://easychair.org/conferences/?conf=dai20240

DAI 2024期待您的参与,共同探索和推动分布式人工智能的未来。

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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