2026年大模型、生成式AI与算法创新国际会议（LMGAAI 2026)

2026年大模型、生成式AI与算法创新国际会议（LMGAAI 2026)

2026 International Conference on Large Models, Generative AI, and Algorithm Innovation （LMGAAI 2026）

截稿时间：以官网为准

会议地点：柳州，中国

● 会议简介

2026年大模型、生成式AI与算法创新国际会议（LMGAAI 2026）旨在汇聚全球人工智能领域的顶尖学者与工程师，聚焦大模型架构设计、生成式AI技术突破及核心算法创新等前沿议题。会议将探讨大规模预训练模型的高效训练与微调、多模态生成内容的质量评估、可解释性及安全对齐方法，推动算法理论向跨领域应用高效转化，共筑智能增强时代的创新基石。诚邀投稿交流。

● 论文提交收录

向LMGAAI 2026提交的所有全文都可以用英语书写，并将发送给至少两名评审员，并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。LMGAAI 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表，并提交给EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。

● 征文主题

（主题包括但不限于）

大规模预训练模型架构设计

模型高效训练与参数微调策略

多模态大模型（文本-图像-视频-音频）

生成式AI（扩散模型、GAN、变分自编码器）

大模型可解释性与推理增强

大模型安全对齐与伦理治理

大模型轻量化与边缘部署

生成内容质量评估与幻觉抑制

基于大模型的Agent系统构建

大模型在科学发现中的应用

自监督与对比学习新范式

分布式训练与高效并行计算

大模型上下文学习与少样本泛化

跨语言与跨模态迁移学习

面向特定领域的垂直大模型

大模型推理优化与加速

生成式AI在代码生成与程序修复中的创新

大模型驱动的自动化机器学习

检索增强生成技术

对抗样本与生成模型鲁棒性

大模型知识编辑与更新

大模型与符号推理融合

生成式AI在创意内容生产中的应用

大模型数据隐私与版权保护

生成式AI的社会影响与政策应对

● 投稿说明

1. 本会议官方语言为英语，投稿者务必用英语撰写论文。（会议仅接受全英稿件，如需翻译服务，请提前咨询会议老师。）

2. 稿件应为原创作品，未在国内外刊物上发表过, 不接受一稿多投。 作者可通过Turnitin查询系统查重。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

3. 请根据格式模板文件编辑您的文章。

4. 文章至少6页。学生作者或多篇投稿有优惠。

5. 只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。

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