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明晚開(kāi)播 |數(shù)據(jù)智能系列講座第5期:理解并改進(jìn)基礎(chǔ)模型

廈門市開(kāi)源芯片產(chǎn)業(yè)促進(jìn)會(huì) ? 2025-02-18 17:23 ? 次閱讀
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鷺島論壇

數(shù)據(jù)智能系列講座第5期

「理解并改進(jìn)基礎(chǔ)模型」

明晚(19號(hào)) 20:00

精彩開(kāi)播

期待與您云相聚,共襄學(xué)術(shù)盛宴!

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| 直播信息

報(bào)告題目

理解并改進(jìn)基礎(chǔ)模型

報(bào)告簡(jiǎn)介

大型基礎(chǔ)模型在生成式人工智能領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用,但同時(shí)面臨顯著的局限性。這些局限性包括在適應(yīng)不可預(yù)測(cè)的真實(shí)世界方面的挑戰(zhàn),如應(yīng)對(duì)分布外數(shù)據(jù)、噪聲輸入以及安全問(wèn)題。其次,鑒于其對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的巨大影響,推動(dòng)跨學(xué)科合作以評(píng)估其潛在的利益與風(fēng)險(xiǎn),深化人機(jī)交互的理解,并倡導(dǎo)負(fù)責(zé)任的人工智能應(yīng)用尤為重要。

在此次報(bào)告中,王晉東博士將分享他在這些關(guān)鍵領(lǐng)域的最新研究成果、見(jiàn)解和未來(lái)計(jì)劃,探索如何在利用大型基礎(chǔ)模型的強(qiáng)大功能的同時(shí)應(yīng)對(duì)其局限性,并在快速變化的環(huán)境中推動(dòng)負(fù)責(zé)任的AI整合。

報(bào)告嘉賓

王晉東

美國(guó)威廉瑪麗學(xué)院助理教授

前微軟亞洲研究院高級(jí)研究員

特邀主持

楊傳廣

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所

助理研究員

講座時(shí)間

2025年2月19日(周三)2010

講座環(huán)節(jié)及流程

?講座環(huán)節(jié):

① 5 分鐘主持人進(jìn)行主題與嘉賓介紹

②55分鐘報(bào)告嘉賓講座環(huán)節(jié)

③ 10分鐘互動(dòng)問(wèn)答環(huán)節(jié)

?講座流程:

① 19:45 開(kāi)芯會(huì)視頻號(hào)上線,歡迎觀眾朋友提前進(jìn)入直播間候場(chǎng)

② 20:00 主持人開(kāi)場(chǎng)

③ 20:05 主講嘉賓開(kāi)始講座,持續(xù)55min

注:【在講座過(guò)程中歡迎觀眾朋友通過(guò)各直播平臺(tái)進(jìn)行提問(wèn)

工作人員將收集和整理問(wèn)題

③ 21:00 主持人根據(jù)工作團(tuán)隊(duì)整理的問(wèn)題與嘉賓進(jìn)行問(wèn)答互動(dòng),持續(xù)10min

講座形式

視頻號(hào)、B站、電子發(fā)燒友、

蔻享學(xué)術(shù)等

多平臺(tái)同步直播

報(bào)告嘉賓

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王晉東

王晉東博士目前在美國(guó)威廉瑪麗學(xué)院擔(dān)任助理教授,他之前微軟亞洲研究院擔(dān)任高級(jí)研究員。他于2019年在中國(guó)科學(xué)院大學(xué)獲得博士學(xué)位,并獲得優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)。其研究興趣包括機(jī)器學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型和社會(huì)科學(xué)中的人工智能。他在ICML、ICLR、NeurIPS、TPAMI、IJCV等頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表了50多篇論文,引用量超過(guò)16000次。他的研究成果曾被《福布斯》、MIT科技評(píng)論等國(guó)際媒體報(bào)道。他被斯坦福大學(xué)評(píng)選為全球前2%頂尖科學(xué)家之一,并被AMiner評(píng)為“最具影響力的AI學(xué)者”之一。他擁有多篇Google Scholar高被引論文、Huggingface推薦論文和paperdigest最具影響力論文。他現(xiàn)任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)的副編輯,ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(TIST)的特邀編輯,同時(shí)擔(dān)任NeurIPS、ICLR、KDD、ACMMM和ACML的領(lǐng)域主席,并是IJCAI和AAAI的高級(jí)程序委員會(huì)成員。他主導(dǎo)了多個(gè)具有重要影響力的開(kāi)源項(xiàng)目,包括transferlearning、PromptBench、torchSSL、USB、personalizedFL和robustlearn,這些項(xiàng)目在Github上獲得了超過(guò)16K的星標(biāo)。他還出版了《遷移學(xué)習(xí)導(dǎo)論》一書(shū),并在IJCAI’22、WSDM’23、KDD’23和AAAI’24等會(huì)議上講授教程

主持嘉賓

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楊傳廣

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所助理研究員,入選博新計(jì)劃、CCF博士學(xué)位論文激勵(lì)計(jì)劃提名、中國(guó)科學(xué)院院長(zhǎng)特別獎(jiǎng)、計(jì)算所特別研究助理A類和“新百星”計(jì)劃。專注視覺(jué)模型壓縮與加速的研究,尤其在圖像識(shí)別、圖像生成和多模態(tài)基礎(chǔ)模型等領(lǐng)域的應(yīng)用,在TPAMI和CVPR等領(lǐng)域頂級(jí)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文20余篇,作為負(fù)責(zé)人主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金。

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