2026年生成式人工智能、大模型与自动化生成国际会议(IGAILM 2026)
2026 International Conference on Generative Artificial Intelligence, Large Models and Automated Generation(IGAILM 2026)
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ISSN/ISBN双刊号!符合评职、毕业、评优等要求
组团/学生投稿、参会均可申请优惠!!请联系会务蒋老师!
●重要信息
会议召开/截稿时间:以官网为准【早投稿-早录用-早递交出版】
会议地点:杭州,中国
接受/拒稿通知:投稿后3个工作日左右
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●论文收录
所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所有录用的论文将以会议论文集形式出版,见刊后提交至Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索,目前检索稳定!
●会议简介
2026年生成式人工智能、大模型与自动化生成国际会议(IGAILM 2026)将于中国杭州举办,会议面向全球学者与行业专家,聚焦生成式人工智能、大模型及自动化生成关键方向,覆盖基础理论创新、技术研发到工程落地的全链条研究。大会搭建高水平国际交流桥梁,助力跨学科研讨与产学研跨界协作。现面向海内外学术界、产业界征集论文,热忱邀请各界同仁踊跃投稿,交流前沿成果、分享实践经验,共同推动智能技术融合发展,探索人工智能领域可持续、负责任创新路径。
●征文主题(以下主题包括但不限于)
Track 1:生成式人工智能
大规模语言模型与预训练
扩散模型与视觉内容生成
多模态生成(文生图、文生视频、图生文等)
音频、音乐与语音生成
代码与结构化数据自动生成
可控生成与条件生成
生成模型的评估与基准测试
生成式AI中的偏见、公平性与安全
检索增强生成
智能体与工具使用的自主生成
生成模型的轻量化与高效推理
生成式AI的伦理与版权
Track 2:大模型
生成式大模型
视觉预训练模型架构
融合视觉与光学传感的大模型
预训练语言模型
多模态融合
大模型训练与优化
大规模分布式训练
模型压缩
硬件加速与异构计算
视觉大模型的可解释性与鲁棒性分析等
Track 3:自动化生成
自动化机器学习(AutoML)与神经架构搜索
自动化提示词工程与优化
自动化代码生成与软件工程
文档、报告与多媒体内容的自动合成
数据增强与合成数据生成
自动化工作流与智能流程编排
面向科学发现的自动化生成
自动化前端与用户界面生成
游戏内容与虚拟世界的程序化生成
自动化测试与质量保证
自主代理与自动化决策
面向工业场景的自动化生成应用
......
●投稿说明
1. 稿件须为原创、未公开发表的全英文论文,严格按模板排版,正文不少于6页。
2. 如需翻译润色服务,可联系会议秘书蒋老师。
3. 学生作者或多篇投稿享优惠。
4. 投稿前,作者请通过Turnitin自行查重,因重复率过高导致的拒稿,责任自负,抄袭稿件不予出版。
5. 投稿流程:投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→检索。
●参会方式
1. 口头报告:请联系会议秘书提交报告题目及摘要,审核通过并注册后即可汇报。
2. 听众参会:联系秘书完成注册,无需提交材料,可全程聆听学术报告。