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蚂蚁数科在IJCAI会议上开源了180万条深度伪造定位数据集，旨在提升AI算法的可解释性。研讨会专注于深度伪造检测，分享前沿技术，推动AI安全发展。数据集涵盖人脸、视频和声音伪造，增强算法识别能力。

该论文提出了一种动态层级注意力（DLA）架构，用于增强深度卷积神经网络中层间交互。DLA通过递归神经网络块提取上下文特征，并动态刷新特征来更新层间信息。实验结果表明，DLA在图像识别和目标检测任务中优于其他方法。

HFUT-VUT团队在2024年的IJCAI的MiGA挑战中，通过交叉模态融合模块和原型细化模块，提高了微手势特征的区分能力，从而在微手势分类任务中取得了显著的进展。他们的解决方案在微手势分类领域排名第一，Top-1准确率比去年领先团队提高了6.13%。

第33届IJCAI将举办“任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛”，共有323支队伍参赛，14支进入决赛。获奖队伍将在2024年8月6日参加IJCAI大会并分享报告。同时，还有“AI辅助的先进空气动力学：优化汽车设计以实现最佳性能竞赛”由开放原子开源基金会、ACM国际信息与知识管理大会、阿尔特汽车和百度公司发起。

开放原子开源基金会与国际人工智能大会（IJCAI）合作推出“IJCAI 2024: 任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛”，旨在探索人工智能在汽车空气动力学领域的应用。比赛使用深度学习技术预测车辆设计参数与气动阻力的关系，推动汽车工业可持续发展。获奖团队将在2025年的IJCAI会议上发表论文。