AAAI會議簡介

AAAI人工智能會議（AAAI Conference on Artificial Intelligence）由人工智能促進會（AAAI）主辦，是人工智能領域中歷史最悠久、涵蓋內容最廣泛的國際頂級學術會議之一，被中國計算機學會（CCF）和中國人工智能學會（CAAI）評為A類會議。第40屆 AAAI 人工智能會議 (AAAI 2026) 將于 2026 年 1 月 20 日至 1 月 27 日在新加坡博覽中心（Singapore Expo）舉行。

在AAAI 2026期間，來自清華大學、北京大學、斯坦福大學、卡內基梅隆大學、墨爾本大學、奧克蘭大學、艾倫人工智能研究所等知名海內外研究機構的學者們共同組織為期兩天，主題為“大語言模型中的深度邏輯推理”的聯(lián)合會議（Bridge Program），詳情如下：

大語言模型中的深度邏輯推理

第四十屆AAAI人工智能會議聯(lián)合會議

時間：2026年1月20-21日

地點：新加坡博覽中心

大語言模型（LLMs）雖然在很多自然語言任務中取得了顯著成就，但仍在邏輯與符號推理方面存在顯著缺陷。其原因在于，通過下一詞元預測或掩碼語言建模等任務學習句法、語義及世界知識并不能確保LLM具備邏輯推理能力，且LLM的預訓練語料庫主要由人類撰寫的文本構成，缺乏邏輯演繹、證明等高質量邏輯推理樣本。本聯(lián)合會議為期兩天，旨在深入探索并拓寬人工智能與邏輯學的交叉領域，重點關注語言模型中的邏輯與符號推理能力。這將提升LLM解決涉及精密演繹、歸納或溯因推理的復雜邏輯問題所需的推理能力，同時避免其對多個相關問題產生自相矛盾的回答。

聯(lián)合會議官網：https://sites.google.com/view/aaai-2026-lmreasoning

議題

我們歡迎來自人工智能、計算機領域、邏輯學、語言學、認知科學等領域的廣泛投稿，征稿主題包括但不限于：

• LLM邏輯問答

• LLM思維鏈推理

• LLM推理中的外部工具（如邏輯求解器）調用

• LLM邏輯一致性（如蘊涵、否定）

• LLM符號表達與推理

• 用于LLM推理的多輪交互

• 多智能體LLM推理

• LLM邏輯推理的基準測試與評估

• 邏輯學、語言學、認知科學相關主題

重要日期

• 第一輪截稿日期：2025年10月31日

• 第一輪接收通知：2025年11月14日

• 第二輪截稿日期：2025年12月5日

• 第二輪接收通知：2025年12月20日

• 會議日期：2026年1月20-21日

以上截止日期均采用AoE（Anywhere on Earth）時間。

投稿指南

我們歡迎兩種類型的論文：

• 全文：4至8頁的完整研究論文（不包括參考文獻和附錄）；

• 短文：不超過4頁的研究/立場論文（不包括參考文獻和附錄）。

投稿論文須采用AAAI格式（下載鏈接：https://aaai.org/authorkit26-1/）。審審稿采用單盲制，作者可自愿決定是否出版，也歡迎投稿已錄用或發(fā)表的論文。我們將評選出口頭報告論文，并為少量高質量的錄用論文頒發(fā)杰出論文獎和最佳論文獎。

投稿網站

本聯(lián)合會議采用OpenReview作為論文投稿與審稿平臺。投稿鏈接：https://openreview.net/group?id=AAAI.org/2026/Bridge/LMReasoning

會議形式

本次聯(lián)合會議為期兩天，設特邀報告、專題討論、專題講座、口頭論文展示及海報展示環(huán)節(jié)。

會議主席

劉奮榮，清華大學

邁克爾?威特布魯克（Michael Witbrock），奧克蘭大學

李昊軒，北京大學

宮明明，墨爾本大學 & MBZUAI

張坤，卡內基梅隆大學 & MBZUAI

彼得?克拉克（Peter Clark），艾倫人工智能研究所

范丙申（Johan van Benthem），斯坦福大學 & 清華大學

林宙辰，北京大學

會議組織者

成鳳祥，阿姆斯特丹大學

周川，墨爾本大學

陳錚，香港科技大學

王浩，浙江大學

章帆，香港中文大學

楊逸飛，上海交通大學

李響，北京大學

楊浩誠，新加坡國立大學

聯(lián)系方式

郵箱：aaai.2026.lmreasoning@gmail.com

因果科學第五季

集智俱樂部聯(lián)合北京大學大數(shù)據(jù)科學研究中心博士研究生李昊軒、倫敦大學學院計算機博士研究生楊夢月，卡耐基梅隆大學和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學博士后研究員陳廣義共同發(fā)起。這是我們因果科學系列讀書會的第五季，旨在探討在大模型之后為何仍需“因果科學”？大模型如何推動因果科學的研究進展？因果科學能否在推理能力、可解釋性和可信性等方面啟發(fā)更優(yōu)大模型的設計？以及因果科學的最新進展如何在實際領域中應用和落地？希望匯聚相關領域的學者，共同探討因果科學的發(fā)展和挑戰(zhàn)，推動學科發(fā)展。讀書會已完結，現(xiàn)在報名可加入社群并解鎖回放視頻權限。

詳情請見：