ICLR史无前例：中国团队站上C位新智元

史上首次，ICLR成立后设立机制设计相关Workshop，全球顶流学者众神云集！

近日，被誉为全球机器学习三大顶级会议之一的ICLR宣布：

由阿里妈妈牵头，联合北京大学、MIT、CMU等全球顶尖高校发起的专题研讨会 —— 「AI for Mechanism Design and Strategic Decision Making」（简称AIMS），在激烈的竞争中脱颖而出，正式通过评审。

划重点：这是ICLR成立以来，首次设立聚焦「机制设计与决策智能」方向的Workshop。

这一里程碑事件标志着，横跨经济学、博弈论与人工智能的硬核交叉领域，正式进入了全球深度学习顶会的核心视野。

此外，这次Workshop还有众多亮点，比如采用了双投政策，即使接收也不影响其他投递；汇集了众多行业嘉宾大咖；还是一次连接学术与工业的桥梁。

ICLR首个

「机制设计与决策智能」Workshop

机制设计和决策智能是什么？

机制设计与决策智能是经济学、计算机科学和人工智能的交叉前沿，关注如何在多方参与者中设计规则和系统，以实现特定目标并优化整体结果。

简单来说，这是一个角色的转换：

如果深度学习专注于根据给定的数据和模型结构来解决问题（解题）；

那么机制设计则是关于如何创建一套有效的规则或系统（出题）。

它的核心在于让所有参与者在博弈中达成系统层面的最佳状态。而在这种机制下，决策智能负责指导参与者做出最佳选择，最大化参与者的自身利益。

从应用场景来看，它无处不在：

从淘宝广告的自动竞价，到云服务器的算力调度； 从滴滴的派单匹配，到肾脏交换的医疗系统。

从技术演进来看，这是一场范式革命：

过去： 这个领域依赖数学家的手工推导。

现在： AIMS Workshop想要探讨的是——如何用AI（大模型、多Agent强化学习MARL、生成式AI）去自动化地「生成」这些机制。

我们不再寻求单一的预测精度，而是追求在复杂博弈环境下的效率、公平与鲁棒性。

为什么这次Workshop意义重大？

长久以来，以ICLR、NeurIPS和ICML为代表的三大机器学习顶会中，机制设计与决策智能相关的研讨会一直寥寥无几。

因为在主流AI会议中的长期缺位，研究人员往往只能分散参加不同领域的会议，缺乏一个集中的平台。

如今，这一现状终于被打破了！

ICLR的这项举措，直接填补了这一空白，更加预示着范式融合的加速，AI将更好地服务社会。

而且，这次Workshop，直接聚焦了最前沿的交叉地带。

无论你是做强化学习、生成式AI，还是研究博弈论、运筹优化，只要你的工作涉及智能体之间的策略互动、规则设计或复杂决策，这里就是你的主场。

如果说Workshop的主题决定了上限，那么嘉宾的阵容则决定了它的底蕴。

AIMS Workshop邀请到的Keynote Speakers阵容，堪称该领域的「全明星名人堂」。

他们中的每一位，都是足以载入计算机科学或经济学史册的人物。

Tuomas Sandholm（CMU教授）

行业地位：卡内基梅隆大学知名教授，ACM Fellow，AAAI Fellow。

核心成就：他是Libratus（冷扑大师）之父。早在2017年，他带领团队开发的Libratus人工智能在德州扑克人机大战中击败了顶尖人类职业玩家，解决了不完美信息博弈的重大难题。他的研究横跨博弈论、机制设计与AI优化，是该领域当之无愧的泰斗。

Vijay V. Vazirani（加州大学尔湾分校杰出教授）

行业地位：ACM Fellow，理论计算机科学界的巨擘。

核心成就：对于计算机专业的学生来说，他的名字可能印在你的教科书封面上——他是经典著作《近似算法》(Approximation Algorithms）的作者。Vazirani教授在算法博弈论、市场均衡计算等领域做出了奠基性的贡献，他的思想深刻影响了计算经济学的发展。

Song Zuo（谷歌研究科学家）

核心成就：作为谷歌Research的核心科学家，他在机制设计与机器学习的结合上有着深入研究，代表了硅谷最前沿的技术风向，其成果曾在WWW 2024斩获Best Paper奖项。

Niklas Karlsson（Amazon ADSP首席科学家）

行业地位：IEEE Fellow，亚马逊广告首席科学家。

核心成就：他是将控制理论、动态系统与在线广告拍卖结合的先行者。在亚马逊这样庞大的电商生态中，Karlsson负责设计支撑亿级交易的广告系统，他的分享将带来最硬核的工业界视角。

Zhenzhe Zheng（上海交通大学教授）