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分布式人工智能盛会 DAI 2024 征稿:Agent Day,数十顶会级别会议报告,Jim Fan 将出席!

分布式人工智能盛会 DAI 2024 征稿:Agent Day,数十顶会级别会议报告,Jim Fan 将出席!

7月前



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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,这是一场科技与智慧的盛宴,是一次对未来无限潜能的探索。

分布式人工智能,即智能学习、感知与决策分散在场景中的多个独立终端上。在这个数据爆炸、信息互联的时代,由于去中心化、分布式的特点,分布式人工智能以其独特的分布式计算和智能决策能力,正在改变我们的生活和工作方式。它们能够自主学习、协作无间,有效应对复杂多变的环境,为我们提供更加智能、高效、低成本的解决方案,成为了如今人工智能的前沿科研方向之一。

分布式智能体、分布式人工智能和LLM Agent是人工智能领域的关键技术,它们的发展和应用已经在全球范围内引起了广泛关注。基于大型语言模型(LLM)的智能代理(Agent)是人工智能领域的一个新兴研究方向。LLM-based Agents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。2016年,OpenAI发布了OpenAI Gym和Universe平台,用于开发和测试AI智能体。2022年,ChatGPT的发布进一步推动了LLM技术的普及,它能够进行自然语言对话,为用户提供更加直观的交互体验。AI Agent正在接棒大语言模型LLM,成为当前AI圈最火的话题。Auto-GPT,AutoGen,HuggingGPT,LangChain Agent等LLM Agent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们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。通过提供一个高规格、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、上海、天津等地成功举办。

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日在新加坡南洋理工大学举办。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。



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征稿通知

DAI 2024会议征稿主题广泛,涵盖但不限于:

LLM Agent:

  • Alignment and safety

  • Pre-training and Fine-tuning

  • Tool use and planning

  • Multimodal learning

  • Scalability and efficiency

  • Personalization and customization

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

Important note to authors about the new ACM open access publishing model

关于ACM新的开放获取出版模式给作者的重要通知:

ACM为国际会议论文集系列(ICPS)引入了一种新的开放获取出版模式。那些所在机构尚未加入ACM开放计划并且不符合豁免资格的作者,将需要支付文章处理费(APC)来在ACM数字图书馆中出版他们的ICPS文章。为了确定是否需要为您的文章支付APC,请按照此处的详细指南操作:https://www.acm.org/publications/icps/author-guidance。

更多信息可以在ACM网站上找到,具体如下:

新的ICPS出版模式的完整详情:https://www.acm.org/publications/icps/faq

ACM开放计划的完整详情:https://www.acm.org/publications/openaccess

请将所有关于新模式的问题发送至[email protected]

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。



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大会特色

大会亮点一: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,今年的大会,我们特别邀请到人工智能领军人物,英伟达Gearlab实验室负责人,人工智能资深研究员Jim Fan,带来AI思想盛宴。

“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。

大会亮点二: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。



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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

宣传共同主席:上海科技大学赵登吉教授

发表主席: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

会议摘要提交日期为2024年8月17日,征稿全文提交日期为2024年8月25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:

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,并准备您的投稿吧。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。

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来源:AI科技评论

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