ICLR 2025 北京论文分享会：聚焦多模态、Agent等AI前沿热点

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机器之心4月20日北京举办ICLR 2025论文分享会，聚焦多模态、Agent等AI前沿热点，线上线下同步进行。

原文标题：ICLR 2025北京论文分享会启动，一起探讨多模态、Agent等热门话题

原文作者：机器之心

冷月清谈：

机器之心将于4月20日在北京举办「ICLR 2025 论文分享会」，旨在为AI从业者搭建学术交流平台，分享机器学习和深度学习领域顶级会议ICLR的最新研究成果。活动包含Keynote、论文分享、圆桌对话和Poster展示等环节，重点关注多模态、Agent等热门主题。分享会还将通过机器之心视频号和黄大年茶思屋进行直播。本次活动汇聚了黄大年茶思屋、腾讯青云计划、真格基金等合作伙伴，旨在推动AI技术交流与人才培养。

怜星夜思：

1、ICLR 2025 分享会聚焦多模态和 Agent，你认为未来 AI 发展中，哪个方向会是更大的突破口？为什么？
2、除了 ICLR 分享会，你还有哪些获取 AI 最新进展的渠道？
3、如果你有机会在 ICLR 2025 分享会上分享，你最想分享哪个方向的研究？你会如何让你的分享更吸引人？

原文内容
大模型时代，业界和学术界都涌现出了许多创新成果。

回顾年初到现在，短短几个月的时间，国内外已经出现了许多重大研究，比如国内的 DeepSeek R1，国外的 GPT-4.5、Grok-3 等。

AI 的发展速度似乎已经快进到了以周甚至以天为单位。

面对应接不暇的研究，我们如何才能在最快的时间了解最新科研成果与发展趋势？

参加论文分享会就是一个不错的选择。

作为机器学习和深度学习领域的顶级会议，ICLR 具有极高的含金量，每年都会吸引大量研究机构和高校参会。今年，ICLR 2025 共接收 11,565 份投稿，录用率为 32.08%。


为了给广大 AI 从业者搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心计划 4 月 20 日在北京举办「ICLR 2025 论文分享会」，广邀大家报名参与。如果有论文作者想要分享或者 poster 自己的 ICLR 2025 论文，也欢迎扫描二维码报名！


分享会拟定日程

ICLR 论文分享会将设置 Keynote、论文分享、圆桌对话、Poster 展示环节，就业内关注的多模态、Agent 等热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众做学术交流。

  • 时间：北京时间 4 月 20 日 09:00-17:30
  • 地址：北京辽宁大厦（海淀区北四环西路甲2号）8楼
  • 线下名额：200 名


更多详细日程敬请关注机器之心后续公告。

此次论文分享会也将在机器之心视频号以及黄大年茶思屋两个平台进行直播，欢迎大家关注、预约。

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合作伙伴介绍

黄大年茶思屋

茶思屋科技网站是致力于推动科学与技术交流的开放平台。我们汇聚全球科学家、研究人员和技术专家，共同探讨最前沿的学术话题，分享最新的科研成果，激发创新思维的火花。在这里，您可以看到学术热点、精选论文、学术峰会、技术难题、专利、开源和科技赛事等内容。茶思屋科技网站，汇聚全球科研智慧，推动科技创新，让科技百花园更加繁荣。

网址：https://www.chaspark.com

腾讯青云计划


腾讯青云计划聚焦AI大模型等十大技术领域，面向全球招募顶尖实习生和毕业生，提供极具竞争力的薪酬、全面定制化的培养方案，并开放核心业务工作机会、解锁前瞻性技术课题培养中国未来的科技人才。


今年腾讯将继续深度参与多场全球顶级学术会议，并组织群星未来之夜的系列活动。


加入青云计划，不负少年意气！


青云官网：https://join.qq.com/qingyun.html


真格基金


真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会，从早期陪伴了小红书、Nuro、Momenta、依图科技、出门问问、晶泰科技、星竞威武、XCharge、地平线、云天励飞、禾赛科技、亿航智能、格灵深瞳、水滴、逸仙电商等公司一路成长，并连续 9 年获评清科「中国早期投资机构 30 强」TOP3。


网址：https://www.zhenfund.com/


联系我们

2024 年，机器之心曾联合多个合作伙伴，发起了 CVPR 2024 论文分享会、NeurIPS 2024 论文分享会、ACL 2024 AI Talent 晚宴等活动，助力合作伙伴吸纳人才，提升品牌影响力。

如您 / 您所在的企业对参与「」感兴趣，欢迎参与合作及共建，具体合作方式欢迎联系：

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

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投稿或寻求报道：liyazhou@jiqizhixin.com

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除了分享会，我个人主要通过以下几个途径了解AI前沿动态：
1. 学术期刊和会议论文集： 例如 arXiv、NeurIPS、ICML、CVPR 等，关注最新的论文发表。
2. 行业报告和研究机构： 阅读 McKinsey、Gartner 等咨询公司的报告，以及 OpenAI、DeepMind 等研究机构的博客和论文。
3. 技术博客和社区： 关注 Medium、知乎、CSDN 等平台上的技术博客，参与 Stack Overflow、Reddit 等社区的讨论。
4. 社交媒体和新闻资讯： 关注 Twitter 上的 AI 研究者和机构，阅读科技媒体的报道。

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从纯学术的角度来说，多模态可能更容易短期内看到成果，毕竟数据和模型都在那里了。但从长远来看，Agent更有颠覆性。如果Agent能像人一样思考和行动，那对整个社会的改变将是革命性的。当然，这需要克服伦理和安全等诸多挑战。

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信息渠道嘛，关键是广撒网，重点捞鱼！我的秘诀是：关注大佬的 Twitter，订阅高质量的 Newsletter，加入专业的微信群，然后…随缘！毕竟 AI 发展太快了，谁也追不上，保持学习的热情最重要！

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如果我有机会在 ICLR 分享，我肯定分享关于可解释性 AI (XAI) 的研究。现在大家都在追求模型效果，但往往忽略了模型背后的原理。我会结合具体的案例，深入浅出地讲解 XAI 的重要性和应用，让大家意识到 XAI 不仅仅是学术研究，更是解决实际问题的关键。

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分享？那必须得整点儿花活！我会把我的研究成果做成一个 demo，让大家现场体验。比如，做一个能实时生成表情包的 AI 模型，保证让大家笑出声！再准备一些小礼品，活跃气氛，让大家记住我的分享！记住，科技也要接地气！

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作为一个苦逼的研究生，告诉你我每天的 standard procedure：早上醒来先刷 arXiv，看看有没有 overnight 的神文；中午吃饭的时候 B 站刷一刷 AI 相关的 up 主，了解一下 industry 的新动向；晚上睡前看一看 Reddit 的 r/MachineLearning 版块，看看大家都在讨论什么。当然，时不时参加一些 online 的 workshop 也很重要！

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作为一个在读博士，我可能更想分享我在小样本学习 (Few-shot learning) 方面的一些工作。为了让分享更吸引人，我会尝试以下方法：首先，使用生动的 examples 来 introduce 这个问题的重要性；其次，精简我的模型和算法，突出核心创新点；最后，准备一些 Q&A，和听众进行互动，了解他们的想法。

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嗨，朋友们！我觉得吧，这俩就像是 AI 的左膀右臂，缺一不可！多模态让 AI 更懂世界，Agent 让 AI 更会办事儿。非要说哪个突破口更大，我觉得得看应用场景。比如，自动驾驶可能更依赖多模态，而智能家居可能更看重 Agent 的能力。齐头并进，才是王道！

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个人觉得 Agent 方向潜力更大。多模态现在已经有很多应用了，但 Agent 真正实现自主学习和决策，还有很长的路要走。一旦 Agent 突破，就能赋能各行各业，想象空间巨大！