CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum Guangzhou

CCF YOCSEF广州

大模型浪潮下的人工智能演进：潮起于此，还是潮落于斯？

时间：2023年9月16日（星期六）13:30-18:20

线下会场： 广东南洋长胜酒店会议中心三楼-锦绣厅

线上会场：152-274-699（腾讯会议）

论坛编号：CCF-YO-23-011

随着大模型的兴起，人工智能在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等诸多领域取得了重大突破。大模型具有强大的特征表达能力和任务泛化能力，能够处理复杂的任务和大规模数据，极大推动了人工智能的发展。另一方面，一些学者也认为大模型会导致人工智能的进步停滞，因为大模型需要大量的数据和计算资源来训练和优化，这可能导致技术变得越来越昂贵和不可持续；也有学者担心大模型可能会导致技术创新的停滞，因为它们很容易导致“快餐式”的研究和技术泡沫，这可能会使人们更加关注于表现和结果，而不是理解和创新。鉴于此，我们需要认真思考大模型对人工智能发展的影响，探索更加有效和可持续的技术创新方法，确保学术研究和产业应用能够真正服务于社会发展的需要。此次论坛围绕“大模型是否已经成为人工智能领域的新常态、大模型是否会逐渐成为人工智能技术发展的瓶颈、人工智能的未来是否终结在大模型、大模型是否真正能够推动人工智能的发展、如何应对大模型的伦理挑战“等议题，共同探讨大模型的发展现状和未来。

引导报告嘉宾：

谭明奎 华南理工大学 教授

郝天永 华南师范大学 教授

谢伟迪   上海交通大学 副教授

论坛思辨嘉宾：

黄翰 华南理工大学 教授

郑锋 南方科技大学 副教授

陈亮 中山大学 副教授

戈维峰 复旦大学 青年副研究员

论坛执行主席：

李冠彬 中山大学计算机学院 副教授，CCF YOCSEF 广州副主席

龙锦益 暨南大学信息科学技术学院 教授，CCF YOCSEF 广州主席

主办单位： 中国计算机学会（CCF）

承办单位： 中山大学计算机学院

支持单位： 广州唐邦信息科技有限公司

论坛诚挚邀请CCF与CCF YOCSEF同仁、高校师生及企业人士参加，期待您的光临！

论坛议程

嘉宾介绍

引导报告嘉宾：

谭明奎，华南理工大学教授、博士生导师，琶洲实验室科学家，现任华南理工大学“大数据与智能机器人”教育部重点实验室副主任，2017年入选中组部高层次人才计划青年项目，2018年入选广东省“珠江人才团队”,2022年入选美国斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。主持多个国家和省部级项目。以第一作者或者通讯作者发表学术论文100余篇，包括IEEE TPAMI等IEEE汇刊论文21篇，担任NeurIPS、ICML、AAAI、CVPR等多个人工智能会议的领域主席。获得2019年“世界华人数学家联盟最佳论文奖(ICCM Best Paper)”等多项奖励。

报告题目：大模型及部署机遇、挑战与进展

报告摘要：随着GPT-3、盘古、悟道等大模型的兴起，大模型的训练和应用已成人工智能发展的热点和趋势，在各类主流任务上都取得了惊人突破。面向多样化和资源受限的下游业务场景，如何充分利用大模型指导下游业务场景模型的高效学习，有效突破长尾应用难题，实现下游业务模型的快速部署，是大模型研发和应用的关键。然而，大模型计算代价高昂、业务场景多样化、场景数据缺乏且长尾问题严重等问题，导致大模型场景部署面临诸多挑战。针对上述问题，亟需重新思考超大模型背景下的知识蒸馏、模型压缩、迁移学习等课题，实现多样化场景下的模型高效迁移和部署，增强大模型在实际业务场景的落地能力。本报告介绍了依托大圣视觉大模型，鹏城国家实验室在智能交通等下游场景的部署应用探索。

郝天永，华南师范大学教授、博导，科技部国家外专青年人才、省海外高层次留学人才、香港裘槎学者、省教育厅科研创新团队带头人。香港城市大学博士、美国哥伦比亚大学博士后。先后于加拿大约克大学、美国埃默尔大学、澳大利亚新南威尔士大学、美国哥伦比亚大学医学中心学习工作。现任国际标准化组织ISO委员、国际电工委员会IEC委员、国家标准化管理委员会TC62副秘书长、CCF广州副主席、中国中文信息学会理事、专委会副主任、省级工程中心技术委员会主任、省级研究院大数据中心主任等。担任多个SCI期刊客座主编和副主编、10多个国际会议联合主席。主持国家级项目4项（国自然3项），国家级重点子课题、香港研究资助局GRF、省自科等20余项。出版编著专著15部，发表SCI/EI论文170余篇，制定国际/国家标准8项，申请授权发明专利20项，获国际会议最佳论文奖9项、广东省科技进步二等奖等。

报告题目：大模型驱动的人工智能发展

报告摘要：以GPT为代表的人工智能大模型快速崛起，以惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮，并已在医疗、教育等领域崭露头角，获得社会各界的广泛关注。以大模型发展为驱动，正在快速推动人工智能加速发展，站在全新起点的人工智能发展将走向何方，也正成为科技界乃至全社会关注和思考的热点问题。本报告梳理大模型的发展历程，介绍大模型的研究前沿，分享大模型带来的人工智能新研究问题和机遇。

谢伟迪，上海交通大学长聘轨副教授，上海人工智能实验室青年科学家，牛津大学视觉几何组访问研究员 (Visiting Researcher at Oxford VGG)。谢伟迪博士主要研究领域为计算机视觉，AI4Science，至今共发表论文超 45 篇，Google Scholar 累计引用超 7500 余次，担任计算机视觉和人工智能领域的旗舰会议 CVPR 和 NeurIPS Area Chair，科技部科技创新 2030 —“新一代人工智能”重大项目青年项目负责人。

报告题目：知识驱动的多模态表征学习

报告摘要：近年来，基于图像-文本联合学习的foundation model展现出了前所未有的性能，在各个领域中越来越受到关注。其中，基于自监督学习的模型编码了大量人类总结的知识与常识，使得模型具备了超强的表征能力和泛化能力，例如，ChatGPT、GPT4 能够与人类就大多数话题自由聊天。在此背景下，知识驱动的多模态表征学习逐渐成为了研究的热点，本次报告中，我们将介绍如何利用基础模型中的知识，以及将现有计算机视觉系统的能力扩展到开放词汇场景方面的一些工作，例如物体检测、分割、跟踪、视频动作识别、电影视觉描述、医疗基础模型构建等。

论坛思辨嘉宾：

黄翰，男，博士，华南理工大学软件学院教授、博士生导师，国家级青年人才项目入选者，兼任国际学术期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation（IF: 14.3）、Complex & Intelligent Systems（IF: 5.8）以及IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence（IF: 5.3）副编、大数据与智能机器人教育部重点实验室副主任、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会副主任、广东省本科高校软件工程专业指导委员会主任委员，CCF杰出会员和IEEE高级会员；主讲软件工程必修课“离散数学”本科课程，被认定为广东省2021年度省级一流本科课程；主持科技部重点研发项目、国家自然科学基金面上项目与广东省杰出青年基金等国家级和省部级项目等近20项；出版著作2部《智能算法理论与实践》和《进化算法时间复杂度分析的理论、方法与工具》；以第一作者或通讯作者身份在IEEE TCYB、IEEE TETC、IEEE TSE、IEEE TEVC、IEEE TIP、IEEE TFS和《中国科学》等专业学术期刊发表论文80多篇，代表作入选ESI；以第一发明人授权国家发明专利41项以及美国发明专利7项；以第一完成人获中国专利优秀奖；以第一完成人制定了《无源码的白盒化测试标准》全国团体标准；以主要完成人获广东省科技进步一等奖、广东省自然科学二等奖、中国仿真学会优秀论文奖和中国图形图像学会科技进步二等奖等；长期致力于智能算法理论、应用与产业生态的研究，发布了单元测试算法平台www.unittestpc.com.cn、进化算法时间复杂度分析系统www.eatimecomplexity.net、结构方程自动建模系统www.autosem.net 与储能优化系统 https://energystorage.autosem.net/ 等6项公开使用的软件系统，完成算法落地应用案例70多项。

郑锋，南方科技大学副教授（研究员），国自然优秀青年基金获得者，于英国谢菲尔德大学获得博士学位。研究兴趣包括机器学习、计算机视觉与跨媒体计算。曾在腾讯优图实验室任高级研究员，在美国匹兹堡大学和德克萨斯大学阿灵顿分校任博后研究员，在中国科学院深圳先进技术研究院任研究助理及助理研究员。目前，在国际顶级杂志和会议上包括IEEE TPAMI/TIP/TNNLS, ICML, NeuIPS, AAAI, CVPR, ICCV, ECCV发表100余篇学术论文, 其中，高被引论文2篇；CCF推荐A类论文62篇。指导学生在包括CVPR ActivityNet, CVPR LOVEU, ACM MM PIC等多个国际重要竞赛中多次取得了第一或第二名的好成绩。获得了人机交互相关技术多项授权专利，其研究的人机交互技术曾被多家主流媒体报道过，并实现了向包括华为和创维等企业的技术转化。同时，是IET Image Processing杂志副编辑，是ACM MM 2020/2021领域主席，ICME2021/IJCB2021本地主席，PRCV2022组委会主席，在多个国际顶级人工智能会议包括CVPR, AAAI, IJCAI, NeuIPS, ICML, ICLR, KDD, ICCV担任委员会成员。

陈亮，中山大学计算机学院副教授，博士生导师，系副主任，入选广东省珠江人才计划引进团队。主持或参与国/省/市级项目和课题十余项，主持CCF-蚂蚁联合科研基金、腾讯犀牛鸟科研基金等企业合作项目。研究方向主要包括可信AI、图学习、推荐系统等，长期担任KDD、SIGIR、WWW、IJCAI、AAAI等会议的程序委员会成员，论文被引用近5000次。曾获得KDD Cup 2020-图对抗攻击与防御比赛亚军，ATEC 2021和2022比赛亚军，蚂蚁集团优秀学术合作奖。

戈维峰，复旦大学计算机科学技术学院青年副研究员，2020年于香港大学计算机科学技术系获博士学位。2021年获得第12届UEC杯世界计算机围棋大会亚军，并同时入选上海市浦江人才计划和上海市海外高层次人才引进计划。主持或参与多项国家自然科学基金项目和国家重点研发计划课题，已在人工智能顶级国际会议和期刊发表文章二十余篇，包括CVPR 、ICCV 、ECCV、TOG等。目前主要研究方向为图像理解基础模型，神经网络可解释性，通用认知智能体和机器人仿人运动控制等。

参会方式：CCF会员、CCF YOCSEF委员、受邀嘉宾、媒体人士、IT领域人士、高校师生等；

参会地址：广东南洋长胜酒店会议中心三楼-锦绣厅

报名回执：线下会场的参会嘉宾请于9月12日24:00前发送报名回执至指定邮箱，以便制作参会证，同时请扫描加入在线讨论群（见下图 1）（不能现场参与者也可以加入此群与会前及会议期间加入讨论）。

报名回执（主题：“Yocsef广州大模型技术演进观点论坛“；回执内容：姓名、单位、电话、邮箱）（9月12日24:00前）请发送至邮箱（lily-56@163.com）

报名联系人：吕梅老师，手机：18928821050，邮箱：lily-56@163.com

(本次活动不作交通安排，参会人员需自行前往，请见谅。)