[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-2026-ai-conference-calendar-worth-bookmarking-zh":3,"article-related-2026-ai-conference-calendar-worth-bookmarking-zh":30,"series-industry-133a4d6e-e2f7-453a-836e-8e9c5cf306ec":83},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":11,"views":27,"created_at":28,"published_at":29,"topic_cluster_id":11},"133a4d6e-e2f7-453a-836e-8e9c5cf306ec","2026-ai-conference-calendar-worth-bookmarking-zh","2026 AI 會議行事曆先存起來","\u003Cp>如果你現在就在排 2026 的差旅預算，這份清單很值得先存。它不是花俏的活動平台，而是一個放在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvinwol\u002FConferences-2026\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub\u003C\u002Fa> 上的簡單 repo，整理了 40 多場 AI、機器學習、醫療、創業和 Effective Altruism 活動。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個 repo 在 GitHub 上星星不多，寫稿時只有 1 顆星。講白了，星數幾乎沒參考價值，真正有用的是它把 2026 年的重要會議先排成一張可追蹤的清單。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你做的是應用型人工智慧、研究、政策，或數位健康，這種連結很好用。你不用每次都重開 20 個分頁，只要每隔幾週回來看一次更新就行。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它不是炒作頁面，而是一份真的能拿來排程的索引\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這份 repo 的分類很直白。它把活動拆成 AI 與 machine learning、startup 與 innovation、medicine 與 healthcare，還有 Effective Altruism。這種分法很土，但很有效，你可以很快掃過主題和地區。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1774597442965-vyi7.png\" alt=\"2026 AI 會議行事曆先存起來\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>內容的廣度是它最有價值的地方。學術大會有 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ficml.cc\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ICML 2026\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fneurips.cc\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NeurIPS 2026\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ficlr.cc\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ICLR 2026\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcvpr.thecvf.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CVPR 2026\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002F2026.aclweb.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ACL 2026\u003C\u002Fa>。應用和產業向活動也有，例如 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002F2026.appliedmldays.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Applied Machine Learning Days\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faiforgood.itu.int\u002Fsummit26\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI for Good Global Summit\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.swissaisummit.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Swiss AI Summit\u003C\u002Fa>。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種混搭其實很實際。很多會議整理文不是太學術，就是太像業配。這份清單至少能讓你同時看到論文、招募、商務合作和政策討論的場子，拿來排年度節奏很順手。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>收錄活動超過 40 場，範圍不只 AI，還碰到醫療、創業和 EA。\u003C\u002Fli>\u003Cli>瑞士出現頻率很高，Zurich、Lausanne、Bern、Davos、Geneva、Locarno、Winterthur 都有。\u003C\u002Fli>\u003Cli>幾個重點日期已經能先記：CVPR 6 月 3 日到 7 日、ACL 7 月 2 日到 7 日、ICML 7 月 6 日到 11 日。\u003C\u002Fli>\u003Cli>下半年也有大場：IJCAI-ECAI 8 月 15 日到 21 日、ECCV 9 月 8 日到 13 日、NeurIPS 12 月 6 日到 12 日。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>瑞士活動偏多，反而是這份清單最有意思的地方\u003C\u002Fh2>\u003Cp>你一打開 repo，很快會發現它明顯偏瑞士。這多半跟整理者的人脈和所在地有關。我覺得這不是缺點，反而是很多英文會議整理文少掉的一塊。\u003C\u002Fp>\u003Cp>歐洲在 AI 報導裡常被擺在配角。可是研究機構、監管單位、新創公司、企業買方，很多都集中在這裡。這份清單把這個生態直接攤開來看，像是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.zurichai.ch\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Zurich AI Events\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fai.ethz.ch\u002Fresearch\u002Fevents\u002Facademic-talks.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ETH AI Center Academic Talk Series\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.genaizurich.ch\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GenAI Zurich\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.plusx.ai\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI+X Summit\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.aihousedavos.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI House Davos\u003C\u002Fa> 都在裡面。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你要精算差旅費，這種地理密度很有感。待在 Zurich 一週，或排一段瑞士、德國、法國的火車移動，你接觸到的可能不只是研究者，還有創業者、政策圈和企業端。很多美國中心的行事曆，真的不太會幫你看到這種路線。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>“Switzerland is one of the world’s leading innovation hotspots.” — \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.weforum.org\u002Fagenda\u002F2024\u002F06\u002Fswitzerland-innovation-ecosystem\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">World Economic Forum\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話放在這裡，不是拿來裝飾。瑞士在研究、生技、企業軟體和 AI 政策討論上的存在感，本來就比國土大小還高。這份清單偏向瑞士，其實反映的是活動真的密集，不是亂塞。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>對歐洲團隊來說，瑞士交通方便，跨城移動成本低。\u003C\u002Fli>\u003Cli>對亞洲團隊來說，集中看瑞士場次，能一次接觸研究和企業兩端。\u003C\u002Fli>\u003Cli>對政策或治理相關職位來說，Geneva 和 Davos 的活動很值得盯。\u003C\u002Fli>\u003Cli>如果你做 health AI，瑞士和鄰近地區的醫療科技社群也比想像中活躍。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>學術旗艦場，跟應用型活動，根本是兩條不同世界線\u003C\u002Fh2>\u003Cp>把 2026 行事曆拉開來看，你會發現會議大致分成兩種。第一種是論文導向，重點是投稿、發表、找教授、找研究人才。第二種是應用導向，重點是產品、導入、採購、法規和合作。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1774597461295-5f6x.png\" alt=\"2026 AI 會議行事曆先存起來\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>學術主線很熟悉。像 CVPR、ACL、ICML、ICLR、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002F2026.ijcai.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IJCAI-ECAI 2026\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Feccv.ecva.net\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ECCV 2026\u003C\u002Fa>、NeurIPS，這些都是研究圈的固定大場。你要追最新論文、看 benchmark、找博士生、談研究合作，這些場子還是得去。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但如果你的工作是把模型接進產品，把 API 接進流程，或處理合規和採購，這些旗艦會議不一定最適合。Applied Machine Learning Days、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fiapp.org\u002Fconference\u002Fiapp-aigg-europe\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IAPP AI Governance Global Europe\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlconference.ai\u002Fmunich\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MLCon Munich\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faiconference.london\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI World Congress\u003C\u002Fa>、AI for Good，很多時候更對味。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說真的，很多團隊花大錢飛去學術大會，最後帶回來的不是商機，而是一堆還沒法落地的想法。反過來說，應用型活動雖然比較沒光環，但更容易遇到真的在買工具、評估方案、談 PoC 的人。你要的是曝光，還是成交，這兩件事別混在一起。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>CVPR 2026：6 月 3 日到 7 日，Denver，主打 computer vision 研究。\u003C\u002Fli>\u003Cli>ACL 2026：7 月 2 日到 7 日，San Diego，焦點是自然語言處理。\u003C\u002Fli>\u003Cli>ICML 2026：7 月 6 日到 11 日，Seoul，machine learning 研究和產業參與都很重。\u003C\u002Fli>\u003Cli>NeurIPS 2026：12 月 6 日到 12 日，Sydney，曝光度和參與人數大概還是全年最強。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Applied Machine Learning Days 2026：2 月 10 日到 12 日，Lausanne，時間早，適合年初排實作方向。\u003C\u002Fli>\u003Cli>AI for Good Global Summit 2026：7 月 7 日到 10 日，Geneva，政策和公共利益題目比拼榜單更常見。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>這份清單做對了什麼，也還缺了什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>它最先做對的一件事，就是可讀性。你不用登入，不用訂閱，也不用忍受活動平台那種慢到想關頁面的篩選器。對開發者來說，Markdown 加連結有時候比 fancy UI 還好用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>第二個優點是它有延伸資源。像 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmlciv.com\u002Fai-deadlines\u002F?sub=ML,CV,CG,NLP,RO,SP,DM,AP,KR,HCI,EDU\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MLCiv AI Deadlines\u003C\u002Fa> 這種投稿時程工具，和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finnovation.zuerich\u002Fen\u002Fnews\u002Fevents\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Innovation Zurich Events\u003C\u002Fa> 這種區域活動頁，都能幫你交叉確認。你在排 internal roadmap 時，這些輔助資料很重要。\u003C\u002Fp>\u003Cp>不過它還有幾個很明顯的缺口。有些活動日期或地點還是 TBD，有些連結只導到活動總站，不是該年度頁面。醫療區塊也偏薄，沒有票價、投稿截止、受眾類型、CFP 狀態，這些其實才是決策時最需要的欄位。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果維護者願意持續更新，這份 repo 會越來越像一個能實際拿來做年度規劃的資料表。你如果本來就會追會議，也可以直接去 GitHub 補活動、修連結、加 metadata。這種社群整理方式，常常比商業目錄網站更耐用。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>優點：免費、清楚、容易更新，也方便 fork 成團隊內部版本。\u003C\u002Fli>\u003Cli>缺點：缺少票價、Call for Papers、受眾標籤和 deadline 欄位。\u003C\u002Fli>\u003Cli>醫療活動目前偏少，health AI 團隊可能還得自己補名單。\u003C\u002Fli>\u003Cli>如果能加上地區標籤和月份索引，實用度會再高一截。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>對台灣團隊來說，這份表可以怎麼用\u003C\u002Fh2>\u003Cp>台灣團隊看這份清單，重點不是把大會全部跑完。那很貴，也沒必要。比較務實的做法，是先按照目標切成四類：投稿、招募、找客戶、談合作。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你是研究團隊，先盯 CVPR、ACL、ICML、NeurIPS 這些旗艦場。投稿 deadline 通常比會議日期早很多，旅館和機票也會提早漲。你如果等論文結果出來才開始看住宿，通常只會看到很痛的價格。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你是產品團隊或新創，反而可以先看 Applied Machine Learning Days、AI for Good、MLCon Munich、AI World Congress 這類場次。這些活動比較容易接到企業需求，也比較能知道市場現在在買什麼，而不是大家在 arXiv 上吵什麼。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>先選 2 到 4 場，不要等價格把你教育一遍\u003C\u002Fh2>\u003Cp>我覺得最實際的建議很簡單。現在就打開這份 repo，先挑 2 到 4 場跟你目標真的有關的活動。不要貪多，十場看起來很努力，實際上只會把預算和體力燒掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Denver、San Diego、Seoul、Sydney 這幾個大場城市，到了 2025 年下半年，住宿價格大概就不會太友善。你如果已經知道團隊一定要去，先把預算卡位，甚至先做內部保留，會比事後補救輕鬆很多。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你人在歐洲，瑞士那一串活動是最快能拿來排的區塊。如果你在台灣，想兼顧研究和商務，最好的方法通常是選一場學術旗艦，再配一場應用型活動。這樣你回來之後，才會同時帶回技術方向和市場線索。\u003C\u002Fp>","一個整理在 GitHub 的 2026 會議清單，收錄 AI、機器學習、醫療、創業與 EA 活動，橫跨歐洲、美國、亞洲與澳洲。對想提早排預算、訂機票和抓投稿時程的人很實用。","github.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvinwol\u002FConferences-2026",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1774597442965-vyi7.png","industry","zh","fce0c5e3-2ee8-4098-b854-8de2a75edd9b",[17,18,19,20,21,22,23,24,25,26],"AI 會議","2026 conference calendar","GitHub","機器學習","NeurIPS","ICML","CVPR","ACL","瑞士 AI","Applied Machine Learning Days",17,"2026-03-27T01:26:45.380742+00:00","2026-03-27T07:44:21.771+00:00",{"tags":31,"relatedLang":42,"relatedPosts":46},[32,33,36,38,40],{"name":20,"slug":20},{"name":34,"slug":35},"研究整理","-",{"name":22,"slug":37},"icml",{"name":19,"slug":39},"github",{"name":23,"slug":41},"cvpr",{"id":15,"slug":43,"title":44,"language":45},"2026-ai-conference-calendar-worth-bookmarking-en","2026 AI Conference Calendar Worth 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