ICLR与NeurIPS、ICML是AI领域公认的全球三大顶级学术会议之一，由深度学先驱Yoshua Bengio、Yann LeCun等人于2013年发起成立。ICLR凭借其对深度学核心问题的持续深耕、严苛的学术标准与开放协作的社区文化，已成为全世界AI学者发布里程碑成果的首选，在谷歌学术人工智能方向出版物里拥有第二高的h5-index。2025年，全球投稿量高达11565篇，录用率为32.08%，竞争非常激烈程度堪称AI基础研究的“终极试炼场”。
入选ICLR 2025的双论文揭示了九章云极DataCanvas公司科研团队在AI软件层的系统性布局——通过“理论可解释性”与“动态因果推理”的双轮驱动，推动人工智能向更可靠、更智能的下一代范式演进。
在系统层，NeuralODE驱动动态因果网络建模，打开复杂系统黑箱。《DyCAST: Learning Dynamic Causal Structure from Time Series》第一次处理了时序因果推断领域中的同一时刻因果图内部变量之间的关系，以及不同时刻的因果图之间的关系。基于NeuralODE，本篇论文在多个数据集上实现了超越或至少是持平领域内方法的水平。
可以预想，如果九章云极DataCanvas公司两项研究可以深层次地融合，将推动构建“理论可验证、因果可追溯”的AI技术体系：通过标度定律量化模型性能边界，避免大模型的盲目参数堆砌，保证“训练可控性”；借助动态因果网络揭示AI决策的底层逻辑，破解医疗、金融等高敏感场景的“黑箱焦虑”，保证“决策可解释性”；联合理论建模与动态推理能力，提升AI在气候平均状态随时间的变化预测、供应链风险管理等开放复杂问题中的稳定性，保证“系统泛化性”。
近年来，各大国际顶级会议对九章云极DataCanvas公司的学术认可，标志着其在AI研究领域的持续创新地位。未来，九章云极DataCanvas公司将会不断深耕人工智能深度学习理论、大模型训练优化、因果推理等核心赛道研究，持续为全球AI发展注入创新力量。
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