南大周志华团队获奖，AAAI 2025杰出论文奖出炉

原标题：南大周志华团队获奖，AAAI 2025杰出论文奖出炉
文章来源：人工智能学家
内容字数：11358字

AAAI 2025杰出论文及AI对社会影响奖

本文总结了AAAI 2025会议的杰出论文奖和AI对社会影响奖的获奖论文，并对论文内容进行了简要概述。

1. 会议概览

AAAI 2025会议于2月25日至3月4日在宾夕法尼亚州费城举行，为期8天。会议共收到12957篇有效投稿，录用3032篇，录取率为23.4%。

2. 杰出论文奖

AAAI 2025会议共评选出三篇杰出论文，表彰其在技术贡献和阐述方面的最高标准。其中一篇由学周志华团队获得，另外两篇分别由多伦多大学和波尔多大学等机构的研究者获得。

1. 高效的神经符号推理不一致性纠正：基于溯因反射的方法

   机构：学

   作者：胡文超、戴望州、姜远、周志华

   摘要：该论文提出了一种基于溯因学习的溯因反射 (ABL-Refl) 框架，用于改进神经符号 (NeSy) 系统。ABL-Refl 利用领域知识在训练期间标记神经网络输出中的潜在错误，并调用溯因来纠正它们，从而生成一致的输出。实验表明，ABL-Refl 的表现优于当前最先进的 NeSy 方法，效率更高，准确性更出色。

2. 每一比特都有帮助：利用少量查询实现最优失真

   机构：多伦多大学

   作者：Soroush Ebadian 、 Nisarg Shah

   摘要：该论文针对多智能体系统中的匹配问题，提出了一种新颖的排序算法。该算法利用有限数量的基数查询，实现了渐近最优的失真界限，在单边匹配和单一胜者问题中都取得了显著的改进。

3. 揭示：具有 ω-正则目标的可判定 POMDP 类

   机构：波尔多大学、巴黎大学

   作者：Marius Belly、Nathanaël Fijalkow、Hugo Gimbert、Florian Horn、Guillermo Perez、Pierre Vandenhove

   摘要：该论文为两类部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDPs)——弱揭示和强揭示——构建了精确算法，为解决 POMDPs 提供了一种新的可判定性视角，并优于基于深度强化学习的方法。

3. AI 对社会影响特别奖

AAAI 2025 还颁发了 AI 对社会影响 (AISI) 研究奖项，表彰对社会有积极影响的研究。获奖论文探讨了如何利用志愿者收集的生物多样性数据集来训练深度学习模型，以监测气候变化对生物多样性的影响，并提出了一个名为 DivShift 的框架来研究数据偏差对模型性能的影响。

论文题目：《DivShift: Exploring Domain-Specific Distribution Shifts in Large-Scale， Volunteer-Collected Biodiversity Datasets》

机构：斯坦福大学等

总而言之，AAAI 2025 杰出论文奖和 AI 对社会影响奖的获奖论文代表了人工智能领域最新的研究成果，涵盖了神经符号推理、多智能体系统、部分可观测马尔可夫决策过程以及利用人工智能解决社会问题的多个方面。这些研究成果将推动人工智能领域持续发展，并为解决现实世界中的挑战提供新的思路和方法。

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