학회 정보

GenAI 2025: International Symposium on Generative Artificial Intelligence

학회 웹사이트를 보려면 로그인해 주세요
무료 가입으로 공식 사이트 조회, 마감 추적, 이메일 리마인더를 이용할 수 있습니다.
마감 카운트다운 배지 삽입
GenAI
이 데이터를 API로 가져오기
검색과 순위 목록은 자격 증명이 전혀 필요 없습니다. 이 페이지의 상세 데이터에는 무료 API 키가 필요합니다. 자세한 내용은 개발자 안내 페이지를 참고하세요.
투고 마감일:
2025-09-21
통보일:
2025-10-10
개최일:
2025-11-25
개최지:
Vienna, Austria
개최 횟수:
2
조회: 7770   팔로우: 0   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

39.5 / 100
전체 5,682개 중 5,251위 · 상위 93%

인공지능·기계학습 분야 739개 중 672위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산
개최 횟수 (20%)
30
커뮤니티 관심도 (10%)
8
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 2 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-19

논문 모집

GenAI 2025 (International Symposium on Generative Artificial Intelligence) is an academic conference held in Vienna, Austria on 2025-11-25. The paper submission deadline is 2025-09-21. Acceptance notifications are sent on 2025-10-10.

The Symposium on Generative AI (GenAI) is an international forum for researchers, practitioners, and thought leaders to share their latest advancements, insights, and experiences in the field of generative artificial intelligence. As a general-purpose technology with potential for wide impact, GenAI aims to bring together a diverse group of contributors to present and debate the holistic advancements in this domain. We invite submissions that address the core topics of foundation models, innovative applications of large language models (LLMs) in various industries, and the ethical and societal impacts of these technologies, including the challenges and ramifications on the workforce and the larger society. The GenAI 2025 symposium focuses on the fundamental aspects of generative AI, including theoretical advancements, architectural innovations, and performance improvements. Topics of interest include, but are not limited to: Novel neural network architectures for generative models Efficient pre-training algorithms and optimization techniques Investigation of scaling law and emergent abilities of LLMs Explainability techniques in LLMs Novel supervised fine tuning techniques to unlock inherit LLM abilities Benchmark datasets and standardization LLMs deployment challenges on limited resources edge devices Adversarial attacks and defenses in generative models Foundational models for computer vision (LVMs) Fine tuning and Prompt Engineering
최종 수정: Dou Sun ()

관련 저널

CCF정식 명칭영향력 지수출판사ISSN
AIEEE Transactions on Multimedia9.7IEEE1520-9210
CKnowledge-Based Systems7.2Elsevier0950-7051
BSoftware & Systems Modeling3.2Springer1619-1366
AIEEE Transactions on Computers3.8IEEE0018-9340
CFuture Generation Computer Systems5.9Elsevier0167-739X
CNeurocomputing6.5Elsevier0925-2312
CPattern Recognition Letters3.9Elsevier0167-8655
BPattern Recognition7.6Elsevier0031-3203
IEEE Access3.6IEEE2169-3536
AIEEE Transactions on Dependable and Secure Computing7.5IEEE1545-5971

댓글 0

아직 댓글이 없습니다.

댓글을 작성하려면 로그인해 주세요