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大數(shù)據(jù)

共赴AI盛會(huì) ,“未知邊界”大模型探索未來(lái)——大模型青年說(shuō)論壇

ainet.cn   2024年06月19日

2024世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議(簡(jiǎn)稱(chēng)“WAIC 2024”)將于7月在上海世博中心、世博展覽館舉行。論壇時(shí)間7月4日-6日,展覽時(shí)間7月4日-7日。為了進(jìn)一步探索大模型的潛力與挑戰(zhàn),2024世界人工智能大會(huì)“未知邊界”大模型探索未來(lái)——大模型青年說(shuō)論壇將于2024年7月6日下午14:00在上海世博中心召開(kāi)。

本論壇由AI TIME主辦及承辦,東浩蘭生(集團(tuán))有限公司協(xié)辦。該論壇匯聚了來(lái)自全球的優(yōu)秀青年學(xué)者,將圍繞大語(yǔ)言模型、多模態(tài)大模型、大模型應(yīng)用框架、大模型創(chuàng)新應(yīng)用、大模型對(duì)齊評(píng)測(cè)和微調(diào)五大方向展開(kāi),共同探討大模型技術(shù)的最新進(jìn)展與未來(lái)發(fā)展方向。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,大模型已經(jīng)成為引領(lǐng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力。大模型不僅在自然語(yǔ)言處理、圖像生成等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力,還在醫(yī)療、金融、制造等行業(yè)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而,大模型的潛力尚未完全發(fā)掘,其在多模態(tài)集成、應(yīng)用框架設(shè)計(jì)、創(chuàng)新應(yīng)用及對(duì)齊評(píng)測(cè)等方面仍存在諸多未知領(lǐng)域亟待探索。

論壇亮點(diǎn)

1. 多元國(guó)際化視角,促進(jìn)全球合作交流:

論壇邀請(qǐng)來(lái)自世界各地的大模型領(lǐng)域青年學(xué)者,涵蓋多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的頂尖研究機(jī)構(gòu)和高校。多元的國(guó)際化視角將促進(jìn)全球合作交流,推動(dòng)青年學(xué)者們共同思辨,共話前沿,共探未來(lái)。

2. 學(xué)術(shù)理論與實(shí)踐結(jié)合,推動(dòng)技術(shù)落地應(yīng)用:

論壇將展示前沿的學(xué)術(shù)研究成果,同時(shí)注重將理論研究與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合。通過(guò)案例分析和實(shí)際項(xiàng)目展示,參會(huì)者能夠深入了解大模型技術(shù)在不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用情況,推動(dòng)這些技術(shù)在各行業(yè)的落地和應(yīng)用。

3. 展示創(chuàng)新性研究成果,拓展技術(shù)發(fā)展前沿:

論壇將集中展示大語(yǔ)言模型、多模態(tài)大模型、大模型應(yīng)用框架等方面的最新創(chuàng)新成果。通過(guò)這些前沿技術(shù)的展示,論壇為參會(huì)者提供了最新的研究進(jìn)展和技術(shù)動(dòng)向,拓展了技術(shù)發(fā)展的前沿。

4. 青年學(xué)者深入交流,激發(fā)科研新思路:

通過(guò)主題報(bào)告、圓桌討論和互動(dòng)環(huán)節(jié),青年學(xué)者們可以分享各自的研究成果和經(jīng)驗(yàn),探討潛在的合作機(jī)會(huì)。這種深入的交流與合作,不僅能夠激發(fā)科研新思路,還能促進(jìn)學(xué)術(shù)界的協(xié)同創(chuàng)新,共同推動(dòng)大模型技術(shù)的發(fā)展。

論壇內(nèi)容

14:00-14:10 主持人開(kāi)場(chǎng)

14:10-14:30 桂韜 大模型智能體類(lèi)人對(duì)齊

14:30-14:50 劉乾 從Sailor看多語(yǔ)言大模型訓(xùn)練的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

14:50-15:10 黃超 探索大語(yǔ)言模型(LLMs)在圖學(xué)習(xí)中的力量

15:10-15:30 于濟(jì)凡 從運(yùn)用智能到理解智能:大模型時(shí)代的智能教育環(huán)境與認(rèn)知評(píng)測(cè)

15:30-15:50 谷雨 多模態(tài)語(yǔ)言智能體:大模型驅(qū)動(dòng)的新路徑

15:50-16:10 洪文逸 從CogVLM到CogAgent:一個(gè)用于GUI智能體的視覺(jué)語(yǔ)言模型

16:10-17:30 panel Agent的無(wú)限可能:探索通用人工智能的未來(lái)

16:10-16:30 吳海旭 偏微分方程求解大模型

嘉賓介紹

桂韜

復(fù)旦大學(xué)青年副研究員

復(fù)旦大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室副研究員、碩士生導(dǎo)師。研究領(lǐng)域?yàn)轭A(yù)訓(xùn)練模型、信息抽取和魯棒模型。在高水平國(guó)際學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表了40余篇論文,主持國(guó)家自然科學(xué)基金、計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、人工智能學(xué)會(huì)多個(gè)基金項(xiàng)目。曾獲錢(qián)偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)(2/5)、中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)、COLING2018最佳論文提名獎(jiǎng)、NLPCC2019亮點(diǎn)論文獎(jiǎng),入選第七屆“中國(guó)科協(xié)青年人才托舉工程”、上海市啟明星計(jì)劃。

黃超

香港大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授、博士生導(dǎo)師

他近期的研究興趣包括圖學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和大語(yǔ)言模型。在國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表了多篇論文,包括KDD、SIGIR、WWW、WSDM、ICLR、NeurIPS、ICML、CIKM等。他的研究成果在WWW'19、WSDM'2022和WWW'2023等會(huì)議上被評(píng)為最佳論文候選。帶領(lǐng)的科研課題組的學(xué)術(shù)成果被評(píng)選為ACM SIGIR'2022和ACM WWW'2023最有影響力論文。黃超老師被斯坦福大學(xué)評(píng)選為2022年全球Top 2%的優(yōu)異學(xué)者。

于濟(jì)凡

清華大學(xué)教育研究院助理研究員

專(zhuān)注于自然語(yǔ)言處理和基礎(chǔ)模型的研究。他當(dāng)前的研究重點(diǎn)是利用前沿的自然語(yǔ)言處理技術(shù)構(gòu)建實(shí)用的AI系統(tǒng)。這些研究旨在創(chuàng)建通用的自然語(yǔ)言接口,期望未來(lái)能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與幾乎所有平臺(tái)或應(yīng)用進(jìn)行交互。此外,他還廣泛關(guān)注神經(jīng)符號(hào)人工智能和受認(rèn)知架構(gòu)啟發(fā)的人工智能模型。最近,他主要專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)由大型語(yǔ)言模型(LLMs)驅(qū)動(dòng)的更好的語(yǔ)言智能體(language agents)。他的研究成果已在包括ACL、EMNLP、NAACL、COLING、NeurIPS和WWW在內(nèi)的著名會(huì)議上發(fā)表。值得一提的是,他作為第一作者在ACL和COLING上均獲得了杰出論文獎(jiǎng)。

劉乾

新加坡Sea AI Lab擔(dān)任研究科學(xué)家

主要的研究方向是代碼生成和自然語(yǔ)言推理。他曾是北京航空航天大學(xué)和微軟亞洲研究院的聯(lián)合培養(yǎng)博士生,并在人工智能頂級(jí)會(huì)議如 ICLR、NeurIPS、ACL上發(fā)表 20余篇論文,代表作包括TAPEX、LoraHub以及StarCoder/StarCoder2等。他曾獲得過(guò) KAUST AI Rising Star 2024 (全球30人),百度獎(jiǎng)學(xué)金2020 提名獎(jiǎng)(全球20人)和北京市優(yōu)秀博士論文提名獎(jiǎng)等。同時(shí),他也是國(guó)內(nèi)知名自然語(yǔ)言處理社區(qū)MLNLP的聯(lián)合創(chuàng)始人之一。

谷雨

俄亥俄州立大學(xué)博士生

專(zhuān)注于自然語(yǔ)言處理和基礎(chǔ)模型的研究。他當(dāng)前的研究重點(diǎn)是利用前沿的自然語(yǔ)言處理技術(shù)構(gòu)建實(shí)用的AI系統(tǒng)。這些研究旨在創(chuàng)建通用的自然語(yǔ)言接口,期望未來(lái)能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與幾乎所有平臺(tái)或應(yīng)用進(jìn)行交互。此外,他還廣泛關(guān)注神經(jīng)符號(hào)人工智能和受認(rèn)知架構(gòu)啟發(fā)的人工智能模型。最近,他主要專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)由大型語(yǔ)言模型(LLMs)驅(qū)動(dòng)的更好的語(yǔ)言智能體(language agents)。他的研究成果已在包括ACL、EMNLP、NAACL、COLING、NeurIPS和WWW在內(nèi)的著名會(huì)議上發(fā)表。值得一提的是,他作為第一作者在ACL和COLING上均獲得了杰出論文獎(jiǎng)。

洪文逸

清華大學(xué)博士生

師從唐杰教授。研究方向?yàn)槎嗄B(tài)預(yù)訓(xùn)練,曾在ICLR、CVPR、NeurIPS等會(huì)議上發(fā)表多篇論文,主要工作包括視覺(jué)語(yǔ)言模型CogAgent、CogVLM、文到圖生成模型CogView、文到視頻生成模型CogVideo等。

吳海旭

清華大學(xué)博士生

師從龍明盛副教授,研究方向?yàn)榭茖W(xué)機(jī)器學(xué)習(xí),在Nature Machine Intelligence,ICML,NeurIPS等期刊/會(huì)議上發(fā)表多篇論文,入選Nature子刊封面文章,NeurIPS 2021最具影響力論文。

(來(lái)源:世界人工智能大會(huì))

標(biāo)簽:世界人工智能大會(huì) 大模型青年說(shuō)論壇 我要反饋 
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