@sainingxie: 首尔ICML和周四晚上的AMI×SBVA社交活动见!期待与大家见面 :)
摘要
Saining Xie 宣布他将参加首尔ICML,并邀请大家参加周四晚上的AMI Labs×SBVA社交活动,这是一个面向AI研究者和投资者的交流活动。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/06 10:06
期待在首尔的ICML与大家相见,也欢迎参加周四晚的AMI × SBVA交流会!期待见到大家 :) https://t.co/O8vjcGweEv
AMI Labs <> SBVA:ICML 2026 交流会 · Luma
来源:https://luma.com/rv0q6b5q
AMI Labs 与 SBVA 诚邀您参加 ICML 交流会!
在我们即将举办的交流会上,与 AMI 技术团队的各位成员建立联系,其中包括我们的五位联合创始人:Alexandre Lebrun、Saining Xie、Pascale Fung、Mike Rabbat 和 Laurent Solly。进一步了解我们开发下一代智能 AI 系统的追求,并探讨潜在职业机会。我们正在积极寻找充满热情的人才加入我们在全球各地的办公室!
随着 AMI 在 ICML 上的广泛参与,我们的多位 AI 研究员将到场分享他们正在从事的研究。
您还将有机会与 SBVA 的投资专业人士交流。SBVA 是亚洲领先的风险投资公司之一,专注于人工智能和深度技术。SBVA 积极与雄心勃勃的创始人、研究人员和技术团队合作,共同打造将塑造 AI 未来的突破性技术。无论您是在开发前沿 AI 系统、底层技术,还是探索新的创业想法,我们都期待与您交流行业前景,探讨携手打造未来的机会。
这必将是一个难忘的夜晚。我们将提供美食、饮品和特别纪念品!期待您的到来!
关于 AMI Labs
Advanced Machine Intelligence(AMI Labs)正在推动下一场人工智能革命。
我们正在构建一种新型的 AI 系统,它能理解世界、拥有持久记忆、能够推理和规划,并且可控且安全。
联系方式: https://amilabs.xyz/?utm_source=luma LinkedIn (https://www.linkedin.com/company/amilabs-xyz/?utm_source=luma) X (https://x.com/amilabs/?utm_source=luma)
关于 SBVA
SBVA(前身为 SoftBank Ventures Asia)是一家全球风险投资公司,投资于下一代人工智能和深度技术公司。
我们支持卓越的创始人和研究人员,共同应对全球最艰巨的技术挑战,涵盖前沿 AI、基础设施、机器人、半导体和深度技术领域。除了资本,我们从项目初期就与团队紧密合作,通过深厚的行业专业知识以及由企业家、运营者和战略合作伙伴组成的全球网络,帮助他们实现规模化发展。
联系方式: https://www.sbvacorp.com/en/?utm_source=luma LinkedIn (https://www.linkedin.com/company/sbva/?utm_source=luma)
申请加入 (https://jobs.ashbyhq.com/ami?utm_source=luma)
*名额有限! 请注意,由于场地容量有限,嘉宾注册将进入候补名单,并滚动审批。感谢您的耐心与理解!
相似文章
@eliasbareinboim: 期待在首尔的#ICML上与大家重聚并结识新同事。在我们多篇论文中…
Elias Bareinboim 宣布他团队的多个 ICML 2025 论文关于因果 AI,涵盖关系世界模型、鲁棒离线强化学习、反事实识别和因果博弈论,强调 AI 推理中因果知识的必要性。
@t0m1ab: 下周将前往首尔参加 ICML 2026,与 @romfbr31 一同展示 Hibiki-Zero[https://kyutai.org/blog/2026-02-12-hibiki…]
Kyutai 在 ICML 2026 首尔会议上展示了实时语音到语音翻译模型 Hibiki-Zero,口头报告定于 7 月 8 日进行。
@zijianwang30: 本周在@icmlconf,很高兴于本周五主持第五届@DL4Code!我们拥有出色的演讲嘉宾阵容:- @Diyi…
Zijian Wang宣布将于本周五在ICML主持第五届DL4Code研讨会,拥有令人印象深刻的演讲嘉宾阵容,并提到两位过去的实习生将在主会议上展示他们的论文。
@lenadroid: 不久见,AI工程师世界博览会!超级激动能见到并拥抱我最喜欢的AI朋友们,并结识新朋友们…
作者表达了对参加在旧金山举行的AI工程师世界博览会的兴奋之情,并期待与AI朋友们见面。
@stanfordnlp: 大量 @stanfordnlp 的工作在 @icmlconf。首尔见!迈向基于执行的自动化AI研究 @ChengleiSi …
本文研究了基于执行的自动化AI研究,通过构建一个自动执行器来实现LLM生成的想法并运行实验。结果表明,执行引导的进化搜索可以找到在预训练和后训练任务中显著优于基线的方法。