新智元 21小时前
ICML史上首次,中国内地高校教授出任董事!北大林宙辰、上交大严骏驰获选
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国际机器学习大会(ICML)2025董事会名单公布,北京大学林宙辰教授与上海交通大学严骏驰教授成为首批入选的中国内地高校学者。ICML作为AI三大顶会之一,此次中国学者的加入标志着中国在机器学习研究领域的国际影响力进一步提升。今年的ICML大会投稿量大幅增长28%,录用率约为26.9%。文章详细介绍了林宙辰教授和严骏驰教授的学术背景和研究领域,并列举了其他四位新晋董事会成员,包括来自滑铁卢大学的Gautam Kamath、苏黎世联邦理工大学的Andreas Krause、理化学研究所的Masashi Sugiyama,以及回顾了此前入选董事会的华人学者Eric Xing、Le Song和Tong Zhang,展现了全球机器学习领域的顶尖力量。

🌟 中国学者实现历史性突破:北京大学的林宙辰教授和上海交通大学的严骏驰教授成功入选ICML 2025董事会,这是中国内地高校教授首次进入ICML董事会,标志着中国在国际机器学习领域的地位和影响力显著提升。

🚀 ICML大会规模与影响力:ICML作为全球公认的AI三大顶会之一,2025年的会议投稿量达到12107篇,录用率26.9%,显示出其在推动机器学习发展方面的重要作用和不断增长的全球吸引力。

🎓 杰出学者履历亮点:林宙辰教授在机器学习、计算机视觉和数值优化领域成就斐然,拥有丰富的学术任职和高引用率;严骏驰教授在机器学习及其前沿应用方面深耕多年,曾有在IBM和亚马逊等知名企业的研究经历。

🌍 全球顶尖人才汇聚:除了两位中国学者,新一届董事会还包括在可信赖统计学与机器学习、学习与自适应系统、人工智能基础技术等领域有突出贡献的Gautam Kamath、Andreas Krause和Masashi Sugiyama,共同推动机器学习的未来发展。

💡 华人学者贡献回顾:文章还回顾了此前曾担任ICML董事的华人学者Eric Xing、Le Song和Tong Zhang,他们均在机器学习理论、应用及系统开发等领域做出了重要贡献,为后辈学者树立了榜样。


  新智元报道  

编辑:KingHZ 桃子
【新智元导读】刚刚,ICML 2025董事会名单正式公布!今年,全球共有5位学者入选,其中中国内地高校教授首次跻身董事会,分别是北大林宙辰教授和上交大严骏驰教授。

ICML 2025董事会选举结果,正式出炉!

今年,共有5位学者入选董事会。其中,来自中国内地高校的两位知名学者——北大林宙辰教授和上交大严骏驰教授双双入选。

这是中国内地高校学者首次入选ICML董事会。

近日,ICML 2025在加拿大温哥华会议中心圆满闭幕。

今年,共提交了12107篇有效投稿(不包括「桌拒」论文),相较于24年总量提升了28%。其中,3260篇论文被接收,录用率为26.9%。

ICML,全称国际机器学习大会,致力于推动AI分支机器学习发展的顶级专业会议。

在计算机工程与科学领域,ICML是公认的AI三大顶会之一。

作为全球增长最快的人工智能会议之一,ICML汇聚学术界与工业界研究者、企业家、工程师、研究生及博士后等多元背景的参与者。

2014年,ICML会议曾在北京举办。

一起来看看,今年入选的ICML所有董事会成员都有谁?


首次!中国内地高校教授任ICML 2025董事
Zhouchen Lin(林宙辰)
林宙辰,现任北京大学智能学院副院长、博雅特聘教授,IAPR/IEEE/CSIG/AAIA会士,国家杰青,中国图象图形学学会机器视觉专委会原主任,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任,中国计算机学会计算机视觉专委会常务委员,中国人工智能学会模式识别专委会常务委员。

他的研究领域为机器学习、计算机视觉和数值优化。

个人发表论文350余篇,中英文专著5本,谷歌学术引用4万余次,h-指数86,授权美国专利46项、中国专利18项。

他还多次担任CVPR、ICCV、NIPS/NeurIPS、ICML、IJCAI、AAAI和ICLR的资深领域主席、领域主席,曾任IEEE T. PAMI编委、ICPR 2022共同程序主席,现任IJCV、Optimization Methods and Software、自动化学报编委。

林宙辰教授本科就读于南开大学,随后又分别在北京大学和香港理工大学获得了硕士学位,并于2000年获得了博士学位。

Junchi Yan(严骏驰)

严骏驰任上海交通大学人工智能学院教授,IAPR会士、科技部重大项目、基金委重大研究计划项目、优秀青年基金项目负责人。

他曾任IBM研究员和亚马逊高级顾问共10年。个人的主要研究兴趣为机器学习及前沿应用。

此外,严骏驰曾任CVPR/ICML/NeurIPS/ICLR等会议(高级)领域主席、IEEE TPAMI编委。他还获省部级自然科学一等奖、CVPR24最佳论文候选、IEEE-CS AI'10 to Watch等荣誉。

他本科就读于北京科技大学自动化专业,并获得了上交大模式识别与智能系统硕士学位和信息与通信工程博士学位。

除了以上两位中国内地高校的教授被列入董事席位,还有其他三位学者皆上榜。

Gautam Kamath
Gautam Kamath现任滑铁卢大学Cheriton计算机科学学院助理教授、Vector Institute研究员,并获加拿大CIFAR人工智能讲席教授称号。

他的研究方向聚焦可信赖的统计学与机器学习,特别关注数据隐私与算法鲁棒性等关键问题。

2012年5月,他从康奈尔大学毕业,获计算机科学及电子与计算机工程双学位。

之后,他到麻省理工学院(MIT)CSAIL计算理论组攻读博士,于2018年毕业。

Andreas Krause
Andreas Krause是苏黎世联邦理工大学(ETH Zurich)的计算机科学教授,领导学习与自适应系统小组。他还担任瑞士数据科学中心(Swiss Data Science Center)的学术联合主任,以及ETH人工智能中心的主席,并共同创办了ETH的衍生公司LatticeFlow。

在此之前,他曾是加州理工学院计算机科学的助理教授。

他于2008年获得卡内基梅隆大学计算机科学博士学位,并于2004年获得德国慕尼黑工业大学(Technical University of Munich)计算机科学与数学的学士(Diplom)学位。

Andreas是ACM会士、IEEE会士、ELLIS会士、美国国家科学院Kavli前沿学者。

他还获得了2019年ACM SIGKDD和2020年ICML的时间检验奖(Test of Time Award)。

他曾担任2018年ICML的程序联合主席,并在2023年担任ICML大会主席。2023至2024年,他曾是联合国人工智能高级咨询委员会成员。

Masashi Sugiyama
Masashi Sugiyama是理化学研究所RIKEN先进智能研究中心的主任、东京大学教授。

他曾任ACML2010、NeurIPS2015、AISTATS2019、ACML2020程序主席。

1974年,Masashi Sugiyama生于日本大阪,1997年、1999年、2001年分获东京工业大学计算机科学学士、硕士及博士学位。

2001年任该校助教,2003年晋升副教授,2014年转任东京大学教授。2016年起兼任理化学研究所先进智能研究中心主任,主导人工智能基础技术、应用开发及社会影响研究。

研究领域涵盖机器学习理论与统计数据分析,著有《统计机器学习导论》等多本机器学习专著。


以往华人董事大盘点
根据ICML官网信息,以往董事中的华人学者还有三人,他们是Eric Xing、Le Song以及Tong Zhang。

Eric Xing(邢波)
目前,邢波教授任CMU计算机科学教授,同时也是穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI)的校长。

他本科毕业于清华大学,先后获得新泽西州立大学分子生物学与生物化学博士学位,以及加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。

其主要研究领域涵盖机器学习与统计方法的创新,以及大规模计算系统与架构的开发,旨在解决人工、生物及社会系统中涉及高维、多模态及动态可能世界的自动化学习、推理与决策问题。

Le Song(宋乐)
Le Song现任GenBio AI首席技术官,同时担任MBZUAI大学教授。

他曾任佐治亚理工学院终身副教授,并担任2022年ICML程序委员会主席。

Le Song教授曾担任CMU机器学习与计算生物学方向博士后研究员,并在悉尼大学获得了机器学习博士学位,在华南理工大学获得了计算机科学学士学位。

作为人工智能及科学智能领域的权威专家,其研究成果多次荣获NeurIPS、ICML、AISTATS等顶级人工智能会议最佳论文奖。

近期,Le Song关于利用大语言模型预测蛋白质结构的研究成果被《自然-机器智能》选为封面专题报道。

Tong Zhang(张潼)
张潼现任伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学教授。

他曾任职于香港科技大学、罗格斯大学,并曾在IBM、雅虎、谷歌、百度及腾讯等企业工作。

张潼本科毕业于康奈尔大学,获得了数学与计算机科学双学士学位,后于斯坦福大学获得计算机科学博士学位。

张教授的研究方向涵盖机器学习算法与理论、大数据统计方法及其应用领域。

他是美国统计学会(ASA)、电气电子工程师学会(IEEE)和国际数理统计学会(IMS)会士,长期担任顶尖机器学习期刊编委及顶级机器学习会议程序委员会委员。

参考资料:https://icml.cc/https://icml.cc/Conferences/2025/Board

https://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/sugi/




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