征稿丨IJCAI'23大模型论坛,优秀投稿推荐AI Open和JCST(CCF-B)发表

article/2025/10/7 9:34:48

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第一届LLM@IJCAI'23 Symposium征稿中,优秀投稿论文推荐《AI Open》(EI检索)和 《JCST》(CCF-B)发表。

大规模语言模型(LLMs),如ChatGPT和GPT-4,以其在自然语言理解和生成方面的卓越能力,彻底改变了人工智能领域。

LLMs广泛用于各种应用,如语音助手、推荐系统、内容生成模型(如ChatGPT),和文本到图像模型(如Dall-E)等。

然而,这些强大的模型也对其安全和伦理部署提出了重大挑战。我们如何确保LLMs是公平、安全、保护隐私、可解释和可控的?

为了学术研究人员和行业从业者提供一个平台,讨论LLMs领域的最新进展和待解决的问题。香港科技大学陈雷教授、杨强教授清华大学唐杰教授等人在 IJCAI2023 会议上组织了第一届 Symposium on Large Language Models(LLM 2023),关于大模型的进展与问题的研讨会。

研讨会将涵盖两个主题:a) 介绍基础LLMs的最新进展及其在不同领域的应用;b) 解决构建可信赖的LLMs所面临的问题和挑战。

希望通过本次研讨会能促进与会者之间的跨学科合作和思想交流,并为能造福人类的LLMs的开发与使用作出贡献,并且优秀投稿论文推荐《AI Open》(EI检索)和 《JCST》(CCF-B)发表。

官网地址:https://bigmodel.ai/llm-ijcai23/

​​

征稿主题

LLM@IJCAI'23是一次非存档专题研讨会,每篇入选论文都至少要有一位作者出席本次会议来展示该论文。

我们欢迎关于大模型(LLMs)的最新进展和应用的投稿,并强调提高LLMs使用的信任度,讨论的主题包括(但不限于):

Techniques:

  • Advanced model architectures for LLMs, e.g., Transformer architectures and attention mechanisms.

  • Advanced algorithms for improving performance, cost, robustness, and complexity of LLMs.

  • Model transfer and compression techniques for LLMs.

  • Federated Learning for LLMs.

  • Prompt Engineering for LLMs.

Applications:

  • Innovative applications of LLMs in various domains, e.g., psychotherapy, elderly care, etc.

  • Educational technologies based on LLMs such as chat-bots, content generation, feedback systems, etc.

  • Natural language understanding and generation tasks using LLMs, e.g., storytelling, marketing copywriting, etc.

  • LLMs for health care, protein synthesis, etc.

Challenges

  • Ethics, social economics, and trustworthiness of LLMs.

  • Data labeling and quality issues for training LLMs.

  • Privacy and security risks of models and data used by LLMs.

  • Potential bias and unfairness in the output of LLMs

  • Human oversight and intervention mechanisms for controlling LLMs.

  • Hallucination detection and alleviation for LLMs.

  • Emergent behavior in LLMs

重要日期

论文投稿截止日期:2023年6月3日

论文录用通知日期:2023年6月15日

研讨会召开日期:2023年8月21日

提交方式

  • 每篇投稿的内容最多7页,加上最多2页的参考文献和致谢。

  • 提交的论文必须以英文撰写,并按照IJCAI'23的模板格式保存为PDF文件。

  • 所有提交的论文将进行单向盲审,评估其在创新性、技术质量和影响力方面的表现。

  • 提交的论文可以包含作者详细信息。

请通过Easychair投稿网站进行提交:https://easychair.org/conferences/?conf=llmijcai23

Keynote

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组织者

General Co-Chairs

陈雷,香港科技大学

唐杰,清华大学

杨强,香港科技大学、微众银行AI

Program Co-Chairs

东昱晓,清华大学

范力欣,微众银行AI

如有任何疑问,请发送电子邮件至 llm-ijcai23@easychair.org

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