AAAI 2026会议投稿与录用概况 - 会议总投稿量创历史新高，达到23,680篇，较AAAI 2025的12,957篇有大幅增长[3][41] - 录用论文数量为4,167篇，录用率为17.6%，低于AAAI 2025的23.4%录用率[4][45] - 投稿量激增导致竞争异常激烈，录用率为近三年来最低[43][45] 具身智能与多模态模型技术进展 - ReconVLA模型获得88887高分评级，通过引入“视觉token”引导重建“凝视区域”的辅助任务，隐式增强视觉-语言-动作模型的落地能力[24][25] - VLA-Adapter作为轻量级基座模型，参数量仅0.5B，训练显存需求为24.7GB，是基线模型的0.4倍，吞吐量达到219.2Hz，是基线模型的3倍，并在主流基准上达到SOTA性能[26][32] - EmoAgent作为首个多模态推理模型情感对抗框架，揭示“安全-推理悖论”，通过夸张情感提示劫持推理路径以暴露安全错位[22] - PhysPatch是针对自动驾驶的可物理实现对抗贴片框架，通过联合优化贴片参数与语义位置，在多种MLLM上具有高迁移性[22] 模型效率与优化技术 - DegVoC模型借鉴压缩感知思想，将vocoder建模成反退化问题，以3.89M参数量和45.62GMACs/5s的显著更低开销达到SOTA性能[28][29] - SepPrune框架为深度语音分离模型引入“可微分掩码策略”，通过梯度学习自动剔除冗余通道，剪枝后模型收敛速度比从零训练快36倍，仅需1个epoch微调即可恢复预训练模型85%的性能[30][31] - MPAS方法基于图消息传递，打破顺序通信限制，将多智能体系统通信时长从84.6秒降至14.2秒，并增强抗后门鲁棒性[18] 人工智能安全与对齐 - SECURE方法提出微调安全约束，通过惩罚正交更新将模型保持在“狭窄安全盆地”内，减少7.6%有害行为并提升3.4%性能[19] - GeoShield是首个面向VLM地理隐私防护的对抗框架，通过特征解耦、暴露识别和尺度自适应增强，有效阻止模型推测地理位置[20] - CogniTrust框架受人类记忆方式启发，将可验证监督与三元记忆模型相结合，从空间和语义角度验证、校准和综合监督信号[12][13] 基础模型应用与迁移 - FGNet框架将Segment Anything 2在海量自然图像中学到的先验知识高效迁移至EM神经元分割领域，在SAM2权重冻结时性能已媲美SOTA，微调后显著超越所有方案[34][35]

AAAI 2026会议概况 - AAAI 2026为第40届年会，将于2026年1月20日至1月27日在新加坡博览中心举办[3] - 会议总投稿量暴增至23,680篇，创下历史新高，较AAAI 2025的12,957篇有效投稿大幅增长[1] - 最终录用论文4,167篇，录用率为17.6%，竞争激烈程度远超往年，作为对比，AAAI 2025录用3,032篇论文，录用率为23.4%[1] - 根据历史数据，AAAI 2026的录用率为近三年来最低[36][37] 代表性录用研究成果 - 北京大学张铭教授课题组博士生顾怿洋的一作论文《CogniTrust：基于认知记忆的可验证监督的鲁棒散列方法》被录用，该研究针对数据标签噪声问题，受人类记忆方式启发，提出将可验证监督与三元记忆模型相结合的新框架[5][7] - 南洋理工大学团队有5篇论文被录用（3篇Poster，2篇Oral），研究方向涵盖大模型隐私保护、安全对齐、多模态安全等[10][11] - 其Oral论文MPAS基于图消息传递的并行多智能体系统，将通信时长从84.6秒降至14.2秒，并增强抗后门鲁棒性[12] - 另一篇Oral论文SECURE提出微调安全约束方法，减少7.6%有害行为并提升3.4%性能[13] - 香港科技大学（广州）博士生宋文轩有2篇关于视觉-语言-动作大模型的Oral论文被录用，其中ReconVLA论文获得高评分（平均评分7.80，平均置信度4.2）[18][19] - 清华大学李凯团队有1篇Oral和2篇Poster被录用，Oral论文DegVoC借鉴压缩感知思想，以3.89M参数量和45.62 GMACs/5s的显著更低开销达到SOTA性能[21][22] - 其Poster论文VLA-Adapter作为轻量级VLA基座，在GitHub获得1.6k星，仅需0.5B参数即在主流基准上达到SOTA性能[23] 审稿过程与社区反响 - 有审稿人表示今年竞争异常激烈，录取非常严格，在其评审的论文中仅一篇极具创新性的获得SPC接收[40] - 存在审稿过程争议，有案例显示审稿人给出3分差评的论文，因缺乏技术细节和论证依据，但另一位审稿人却给出高分并试图为其辩护，被质疑存在“关系户”现象[46][48] - 有作者反映，在rebuttal阶段后，其他评审反而调低分数，形同联合拒稿[42] - 根据社区讨论，总体得分在5分以上的论文均有被录用可能，但最终录用与否由主席决定，并非完全取决于评分[43][51]