会议背景

2022年6月，某机构在拉斯维加斯举办了re:MARS线下会议，聚焦机器学习、自动化、机器人及太空领域的技术进展与实际应用。会议汇集了人工智能与机器学习领域的思想领袖和技术专家，包含主题演讲、创新聚焦及分组讨论环节。

核心技术议题

公平可及AI的技术框架

• 采用多学科方法构建AI服务，基于三大支柱：
  1. 包容性AI设计原则
  2. 前沿AI/ML技术基础
  3. 学术界与工业界的协同创新

大规模系统优化案例

• 展示了在自动语音识别（ASR）和自然语言理解（NLU）生产模型中检测与解决性能差异的技术方案
• 通过自适应聆听和AI伴侣等案例，说明如何为全球多样化用户群体构建公平包容的AI体验

通用化技术路径

• 提出可泛化的AI框架，适用于对话式AI、可解释AI及内容生成等场景
• 强调基础模型等通用框架对实现普惠人工智能的关键作用

技术实施要点

1. 全生命周期视角：从设计、技术创新到落地应用各阶段融入多样性视角
2. 跨部门协作机制：通过学术合作（如与国家科学基金会联合资助）、专项计划（如与多所高校合作的人才培养项目）攻克AI可解释性、可教导性等核心挑战
3. 技术普惠路径：通过移动中心设备等载体，使环境智能的益处惠及更广泛用户群体