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      本周六,圍觀學習ICLR 2026論文分享會,最后報名了

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      2026年,AI 的演進節奏已從“季度迭代”壓縮至“周級刷新”。從推理成本的斷崖式下降,到開源模型的集體爆發,再到具身智能與仿真環境的深度融合,每一個技術細枝都在催生著下一輪范式變革。面對如此密集的信息洪流,僅靠碎片化閱讀已難以構建系統認知,一場高質量、高密度的學術交流變得尤為必要。

      作為機器學習領域公認的頂級會議,ICLR 2026 將于 4 月 23 日至 27 日在巴西·里約熱內盧盛大舉行。本屆大會共收到有效投稿超 1.9 萬篇,總錄取率約為 28%,每一篇入選論文背后都是研究者對真實問題的硬核回應。



      為了讓國內研究者和從業者能夠在第一時間深入解讀這些前沿成果,機器之心將于 2026 年 4 月 18 日(本周六)在北京舉辦 ICLR 2026 論文分享會

      本次活動設置 Keynote 演講、論文分享、圓桌對話、Poster 及企業展位交流等多個環節,圍繞 Agent、大模型訓練、具身智能等當下最受業界關注的熱門方向,邀請頂級專家與論文作者同臺交流,與觀眾共同探討 AI 技術的下一步走向。感興趣的讀者可以繼續報名參與

      報名鏈接:
      https://wj.qq.com/s2/25941139/rc3e/

      • 活動時間:北京時間 4 月 18 日 09:00-17:30
      • 活動地址:北京中關村皇冠假日酒店 3F



      Keynote 嘉賓及演講主題

      【上午 Keynote】姚權銘:結構化上下文-有限監督泛化的新路徑



      分享人介紹:

      姚權銘,清華大學電子工程系副教授,IET Fellow,國家高層次青年人才。香港科技大學博士,曾任第四范式首席研究員,領導機器學習團隊。研究方向為機器學習與科學智能,聚焦基座模型泛化機理與高效智能體決策。發表論文 120 余篇,被引 1.5 萬余次。獲 HKIS、CAAI、INNS、IEEE 早期成就獎,入選 InTech 科技獎、全球華人 AI 青年學者榜、福布斯 30Under30 等。受邀在 AAAI、IJCAI 做早期成就報告。擔任 ICML、NeurIPS、ICLR 領域主席;TPAMI、ML、TMLR 編委,Neural Network 資深編委;曾任 IJCAI 教程主席、ADMA 聯合主席。指導學生獲清華 SRT 特等獎、挑戰杯,全國挑戰杯特等獎,北京市優秀學士論文。獲電子系鄭君里優秀教師獎和清華劉冰獎。

      分享摘要:

      本報告圍繞有限監督場景下的泛化問題,探討結構化上下文作為核心機制的作用。首先分析在少樣本、弱反饋及分布變化條件下,傳統依賴規模擴展的方法所面臨的瓶頸,指出智能體需在缺乏充分監督的情況下實現自適應與自我提升。隨后提出一個統一視角:通過結構化上下文,將學習從「依賴標簽」轉向「依賴結構」。在此基礎上,結合多智能體系統中的結構重組、自對抗生成機制以及基于交互的動態監督,展示三類代表性方法如何在有限監督下實現泛化與擴展。最后討論結構優先的智能擴展范式及未來方向。

      【下午 Keynote】張寧豫:邁向可持續學習的智能體現狀與趨勢 -- 以 OpenClaw 為例



      分享人介紹:

      張寧豫,博士,浙江大學副教授、啟真優秀青年學者,多次入選斯坦福全球前 2% 頂尖科學家榜單,主要研究方向為自然語言處理、大模型、知識圖譜、知識編輯等,主持國家自然科學基金青年 / 面上、CCF - 百度松果 / 騰訊犀牛鳥基金、CAAI 華為 MindSpore 基金及頭部互聯網企業合作項目等十余項,研發了海洋大模型 OceanGPT?滄淵、知識獲取系統 DeepKE、大模型知識編輯系統 EasyEdit、大模型輕量記憶系統 LightMem,擔任 Neural Networks、Machine Intelligence Research、ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing、IP&M Associate Editor,ACL、EMMLP、NeurIPS、ICLR、KDD 領域主席,ARR Action Editor,IJCAI 高級程序委員、多個 Nature 子刊審稿人。聯合培養學生入選中國科協青年科技人才培育工程博士生專項計劃、中國中文信息學會「博士學位論文激勵計劃」、中國電子學會 - 騰訊博士生科研激勵計劃。

      分享摘要:

      隨著大模型能力的持續演進,智能體正從簡單的工具調用系統邁向具備長期任務執行與環境交互能力的復雜系統,以 OpenClaw 為代表的框架體現出這一轉變趨勢。本次報告將介紹大規模智能體發展的三個核心方向,即通過邊界感知實現對自身能力與風險的主動約束,通過技能編排將工具調用與任務分解組織為可復用的結構化執行流程,以及通過記憶演化實現跨任務經驗沉淀與持續學習能力。

      主題圓桌嘉賓

      這場分享會中,我們特別設置了一場【OpenClaw 后,Agent 何去何從?】主題圓桌,邀請了三位專家學者現場探討。

      主持人:李亞洲 機器之心聯合創始人、主編



      對話嘉賓:



      班義琨,北航計算機學院教授、博導,國家級高層次青年人才。UIUC計算機博士,研究方向為強化學習、大語言模型與具身智能,在JMLR、NeurIPS、ICLR、ICML等頂會頂刊發表論文40余篇。成果落地于亞馬遜云等平臺、美國梅森診所等,曾獲UIUC杰出博士論文獎提名、Siebel獎學金等。



      黃之鵬,目前擔任華為 AI 開源生態總監。同時擔任 LFAI&Data 基金會董事會主席,Open Model Initiative 社區技術委員會主席,CCF 開源發展委員會執委,啟智 OpenI 社區等開源組織的技術委員會的委員職務, Kubernetes Policy 工作組以及 CNCF 基金會安全興趣組中 Policy 團隊負責人, OpenStack Cyborg 項目創始人, 并且帶領團隊參與 ONNX, Kubeflow, Akraino 等開源社區。曾經在 OpenStack Summit、Cloud Native Con/KubeCon 等國際頂級開源峰會進行過 Keynote 主題演講,此外也在 LinuxCon、RISC-V Summit 等多個國際峰會進行議題分享。



      張寧豫,博士,浙江大學副教授、啟真優秀青年學者,多次入選斯坦福全球前 2% 頂尖科學家榜單,主要研究方向為自然語言處理、大模型、知識圖譜、知識編輯等,主持國家自然科學基金青年 / 面上、CCF - 百度松果 / 騰訊犀牛鳥基金、CAAI 華為 MindSpore 基金及頭部互聯網企業合作項目等十余項,研發了海洋大模型 OceanGPT?滄淵、知識獲取系統 DeepKE、大模型知識編輯系統 EasyEdit、大模型輕量記憶系統 LightMem,擔任 Neural Networks、Machine Intelligence Research、ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing、IP&M Associate Editor,ACL、EMMLP、NeurIPS、ICLR、KDD 領域主席,ARR Action Editor,IJCAI 高級程序委員、多個 Nature 子刊審稿人。聯合培養學生入選中國科協青年科技人才培育工程博士生專項計劃、中國中文信息學會「博士學位論文激勵計劃」、中國電子學會 - 騰訊博士生科研激勵計劃。

      Poster

      在本次論文分享會中,將會有一批論文作者進行論文分享與 Poster 展示,感興趣的朋友可以通過下圖了解具體信息:



      此次論文分享會也將在機器之心視頻號以及黃大年茶思屋科技網站等平臺進行直播,歡迎大家關注、預約。

      合作伙伴介紹

      獨家戰略合作伙伴:黃大年茶思屋科技網站

      黃大年茶思屋科技網站是致力于推動科學與技術交流的開放平臺。我們匯聚全球科學家、研究人員和技術專家,共同探討最前沿的學術話題,分享最新的科研成果,激發創新思維的火花。在這里,您可以看到學術熱點、精選論文、學術峰會、技術難題、專利、開源和科技賽事等內容。茶思屋科技網站,匯聚全球科研智慧,推動科技創新,讓科技百花園更加繁榮。

      網址:https://www.chaspark.com

      生態合作伙伴:博世集團

      博世集團是全球領先的技術和服務供應商,博世在智能出行,工業技術,能源與建筑技術,消費品等領域持續深耕,助力全球社會的可持續發展。

      在加速變革的時代,博世始終堅持 “科技成就生活之美的理念”, 以創新為驅動,用信息與決心堅定向前。

      網址:
      https://www.bosch.com.cn/careers/

      2025 年,機器之心聯合多個合作伙伴,發起了 ICLR、CVPR、ACL、NeurIPS、IROS、ICML 等多場論文分享會及海外 AI Talent Meetup,助力合作伙伴吸納人才,提升品牌影響力。

      如您 / 您所在的企業對參與「機器之心 2026 學術頂會活動」感興趣,歡迎參與合作及共建,具體合作方式歡迎聯系:

      • 陳女士
      • 182 0621 8056
      • chenyinyi@jiqizhixin.com

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