来源: AINLPer公众号（每日干货分享！！）
编辑: ShuYini
校稿: ShuYini
时间: 2025-3-4
引言
AAAI2025会议于2025年2月25日至3月4日在美国宾夕法尼亚州费城拉开帷幕，为期8天(刚刚过去几天)，本次会议共收到 12,957 篇有效投稿，录用 3,032 篇，录取率为 23.4%，其中 Oral 论文占比 4.6%。会议涵盖了多智能体优化、神经符号推理、不确定性决策、生物多样性计算等前沿方向。
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AAAI的全称是人工智能促进协会（英语：Association for the Advancement of Artificial Intelligence），它是人工智能领域的主要学术组织之一。该组织成立于1979年，原名“美国人工智能协会(American Association for Artificial Intelligence)”，并于2007年更名为“人工智能促进协会（AAAI）”。它在全球拥有超过6000名成员。汇集了全球最顶尖的人工智能领域专家学者，一直是人工智能界的研究风向标，在学术界久负盛名。在其早期历史中，该组织由计算机科学领域的著名人物领导，如Allen Newell，Edward Feigenbaum，Marvin Minsky和John McCarthy。目前的主席是Yolanda Gil。
AAAI是一个非营利科学协会，致力于推动对思想和智能行为及其在机器中体现的机制的科学理解。AAAI为人工智能社区提供许多服务。AAAI每年主办许多会议和研讨会，并为人工智能领域的14种期刊提供支持，旨在促进人工智能的研究和负责任的使用。AAAI还旨在增加公众对人工智能的理解，改善人工智能从业者的教学和培训，并就当前人工智能发展和未来方向的重要性和潜力为研究计划者和资助者提供指导。AAAI主办的“AAAI人工智能会议”，被认为是人工智能领域的顶级会议之一。
历年会议及论文接收情况
AAAI2025会议于2025年2月25日至3月4日在美国宾夕法尼亚州费城拉开帷幕，为期8天(刚刚过去几天)，本次会议共收到 12,957 篇有效投稿，录用 3,032 篇，录取率为 23.4%，其中 Oral 论文占比 4.6%。会议涵盖了多智能体优化、神经符号推理、不确定性决策、生物多样性计算等前沿方向。
AAAI2024会议于2024年2月20日至27日在加拿大温哥华举行，投稿量达到12,100篇，接收2,342篇，接收率约为23.75%。这一年，会议的投稿量和接收量均创下新高，本次会议特别关注了大模型优化、隐私保护、多模态学习等前沿话题。
AAAI2023会议于2023年1月29日至2月2日在美国华盛顿特区恢复线下举办，投稿量约为10,000篇，接收2,342篇，接收率约为23.4%。这一年，会议的接收率有所回升，特别关注了生成式AI和大模型的研究进展。
AAAI2022会议于2022年2月22日至3月1日，以线上形式举办（原定于加拿大温哥华），投稿量约为9,200篇，接收1,540篇，接收率约为16.7%。这一年，会议的接收率略有下降(可能是因为那个原因)，特别关注了AI在可持续发展和社会公平中的应用。
AAAI2021会议受新冠疫情影响，于2021年2月2日至9日，会议改为线上举办（原定于加拿大温哥华），投稿量约为9,000篇，接收1,692篇，接收率约为18.8%。这一年，会议特别关注了AI在疫情应对和远程协作中的应用。
AAAI2020会议于2020年2月7日至12日在美国纽约举办，投稿量进一步增至约8,800篇，接收1,591篇，接收率约为18.1%。会议规模继续扩大，接收率有所回升，特别关注了AI在应对全球挑战（如气候变化、公共卫生）中的应用。
AAAI2019会议于2019年1月27日至2月1日在美国夏威夷州檀香山举行，投稿量激增至约7,700篇，接收1,150篇，接收率降至约14.9%。这一年，会议的投稿量大幅增加，但接收率显著下降，竞争更加激烈，同时特别关注了AI伦理、可解释性等新兴话题。
AAAI2018会议于2018年2月2日至7日在美国路易斯安那州新奥尔良举办，投稿量大幅上升至约3,200篇，接收934篇，接收率约为29.2%。这一年，会议的接收率有所上升，反映了AI领域的快速发展和投稿量的增加，同时特别关注了AI在医疗、金融等领域的应用。
AAAI2017会议于2017年2月4日至9日在美国加利福尼亚州旧金山举行，投稿量增至约2,500篇，接收638篇，接收率约为25.5%。这一年，会议进一步扩大了规模，吸引了更多来自全球的研究者参与，尤其是在深度学习和强化学习领域的研究成果显著增加。
AAAI2016会议于2016年2月12日至17日在美国亚利桑那州凤凰城举办，投稿量约为2,100篇，接收549篇，接收率约为26.1%。会议主题涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，展现了当时AI研究的多样化趋势。