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IJCAI:国际人工智能联合会议 顶会专区

本专区系统性收录 IJCAI(国际人工智能联合会议)相关的论文解读、专家演讲及会议动态等内容。IJCAI 集中呈现了机器学习、知识表示与推理、多智能体系统、自然语言处理与计算机视觉等领域的年度进展。我们关注方法背后的理论基础与前沿趋势,致力于为人工智能研究者与开发者提供一份清晰、直接的信息索引。

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2026.08.15
会议时间
德国不莱梅
会议地点
-
投稿文章数量
-
收录率
146
专区文章总数
会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2017-08-12
中科院计算所王永庆详解IJCAI 17录用论文:如何用注意力机制RNN进行信息传播建模?|IJCAI 2017
雷锋网AI科技评论:IJCAI 2017即将举行,为此,雷锋网特邀请了部分录用论文作者对自己的作品进行详细解读,以供有兴趣的老师同学们了解作者的研究思路。本文原载于王永庆个人公众号“KingsGarden”,授权雷锋网转载,雷锋网AI科技评论做了不改变原意的编辑。 另外,雷锋网即将在 8 月 12 日下午举行“GAIR大讲堂CVPR 上海交大专场”分享会,感兴趣的同学赶紧点击此链接了解活动...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-19
自然语言的理解和连续表达 | 微软IJCAI 2016演讲PPT
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况,之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用,第三部分是选中自然语言处理任务的连续表达。第四部分是自然语言的理解和连续语言词语的表达。 联合编辑:李尊,章敏,陈圳 自然语言理解,重点在于 建立能与使用自然语言的人类进行交互的智能系统。其研究挑战:1)文本意义表达 2...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-18
选中自然语言处理任务的连续表达 |微软IJCAI2016演讲PPT
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况,之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用,本文为第三部分—选中自然语言处理任务的连续表达。 联合编译:Blake、章敏、陈圳 选中自然语言处理任务的连续表达 l  针对信息检索和个人排序的深度语义相似模型(DSSM) l  在连续语义自然语言处理任务环境中进行...
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会前预热 强化学习 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-15
人工智能如何实现可靠的视觉追踪 |IJCAI2016论文详解
导读:2016国际人工智能联合会议(IJCAI2016)于7月9日至7月15日举行,今年会议聚焦于人类意识的人工智能,本文是IJCAI2016接收论文。除了论文详解之外,我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 基于可靠记忆的视觉追踪 联合编译:Blake、章敏、陈圳 摘要 在本文中,我们提出了一个新的视觉追踪架构,它能在大量视频中智能地发现可靠模式,用来...
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会前预热 强化学习 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-14
在少量数据甚至无数据基础下也能进行终身学习 |IJCAI2016杰出学生论文
导读:2016国际人工智能联合会议(IJCAI2016)于7月9日至7月15日举行,今年会议聚焦于人类意识的人工智能,本文是IJCAI2016杰出学生论文(Distinguished Student Paper)。除了论文详解之外,我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 在长期学习中使用任务特征做 Zero-Shot 知识迁移 联合编译:Blake、章敏、陈圳 ...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-14
深度学习在统计机器翻译和会话中的应用 |微软IJCAI2016演讲PPT
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况,之前第一部分提到了其应用于语义理解上的一些经验和收获,本文为第二部分。 联合编译:Blake、章敏、陈圳 统计机器翻译(SMT)包括: l  统计结果 l  来源渠道模型 l  翻译模型 l  语言模型 l  对数线性模型 l  评价指标:BLEU分数(越高越好) ...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-13
没有黑科技 IJCAI 2016我们看什么?
IJCAI 2016在纽约已经举行到第5天,不过相比CVPR大会时期黑科技的不断刷屏,IJCAI显得要低调的多,已经过去的几天除了微软曝出了演讲PPT:《深度学习在语义理解上不再难有用武之地》(NLP相关);人工智能哲学专家Aaron Slaman公布了演讲:《AI的发展已经失去了方向?》(基础理论与架构相关),Deepmind的David Silver 解释《AlphaGo如何工作》,我们...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2016-07-11
IJCAI前瞻 | 电脑玩愤怒的小鸟会比你厉害吗?让这个比赛告诉你答案。
很多人可能意识不到,愤怒的小鸟其实可以是一款非常烧脑的游戏。 大家都知道的一点是,它对物理特性的模拟非常真实——这也是它如此火爆的原因之一。鸟儿和猪、砖块等等物体的重量、形状、摆放位置、撞击发生时鸟儿与砖块的相对速度、入射角等等等等都会改变整个撞击的结果。很多时候。猪群那边的建筑是会有一个或几个结构弱点的。如果你成功击中了结构弱点。整个房子就会像真实世界里那样哗啦啦的倒下来,这时候玩家看着...
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