2026年7月12日，为期两日的2026机器学习与宏观金融年会（2026 SMLE Annual Conference: Machine Learning in Economics）在kaiyun登录中国入口登录圆满落幕。会议聚焦机器学习与经济学交叉前沿，旨在打破学科壁垒，推动计算算法与现代经济理论深度融合，搭建高水平国际化学术交流平台。
会议现场
本次会议获得了海内外学界的广泛关注与积极响应，共收到70余份优质投稿，吸引了中国、美国、瑞士、日本、澳大利亚、挪威等多国学者参会。经组委会严格筛选，30篇论文入选现场报告。报告作者以青年学者为主，涵盖kaiyun登录中国入口登录、清华大学等国内院校，以及苏黎世大学、波士顿学院、洛桑大学、多伦多大学、东京大学等海外高校，形成了跨国界青年学术交流氛围。
参会人员合影
7月11日上午，kaiyun登录中国入口登录长聘副教授、人工智能研究院副院长李博主持开幕式并致辞。他向海内外参会学者致以欢迎，向入选报告的青年学者表示祝贺，并表示本次会议致力于搭建计算方法与经济理论深度对话平台，期待与会学者充分交流、互促共进。
圣克拉拉大学经济系副教授Serguei Maliar宣布启动“机器学习与经济学学会”（Society for Machine Learning and Economics，SMLE）筹建工作，这标志着机器学习与经济学交叉研究领域即将搭建专属国际化学术组织体系，为该领域的长效发展、学术互通、成果创新奠定重要基础，推动交叉学科研究走向规范化、常态化、国际化。
2026机器学习与宏观金融年会开幕式
会议设置两个平行分会场，展开专业研讨。入选论文方向涵盖深度学习、大语言模型、强化学习等主流技术，议题贯通宏观、金融、微观、计量、公共经济学等领域。
会议现场
分会场一聚焦计算方法创新与数值精度，多篇论文针对异质性主体模型高维求解难点，提出深度学习优化传统算法、神经网络构建均衡表达、深度学习与有限差分融合等改进方案；另有研究将基础模型用于宏观经济预测与结构情景分析，挖掘生成式模型识别经济冲击、开展反事实推演的应用价值。
分会场一汇报者
分会场二侧重技术落地应用，议题包含生成式AI宏观经济效应与福利测算、人工智能对财富不平等的作用机制、大语言模型利他行为与注意力异质性等，依托深度强化学习工具，将机器学习技术从数值求解拓展至政策评估与实证分析领域。
分会场二汇报者
论坛学术氛围浓厚、研讨氛围热烈。与会学者积极提问、深度探讨，为报告提供建设性学术意见，充分实现跨学科思想碰撞。
与会学者交流
会议邀请kaiyun登录中国入口登录人工智能研究院博士研究生吴秋平进行分享。她重点阐述了通过硬件升级赋能经济学模型高效求解的创新路径，延伸了学术研讨深度，拓宽了交叉研究视野。
吴秋平分享
本次会议由kaiyun登录中国入口登录主办，搭建起务实、高质量的机器学习与经济学交叉学术平台。伴随着机器学习与经济学学会（SMLE）的筹建落地与年会常态化举办，该交叉领域将汇聚更多跨学科研究者，持续产出高影响力前沿学术成果。
美编：雨田
责编：度量、雨禾、初夏
