在 ChatGPT 引爆科技领域之后，时隔不到四个月，OpenAI 又出大招，重磅推出多模态预训练大模型 GPT-4，号称史上最先进的 AI 系统！微软更是将 GPT-4 全面接入 Office 全家桶，人人都可以用人工智能自动生成文档、电子邮件、演示文稿。
其实不管是 ChatGPT ，还是 GPT-4，其背后都依赖大模型。短短几年，AI 模型的参数量已经从最初的数亿扩张到千亿，甚至万亿规模。这些大模型在给我们带来震撼体验的同时，我们不禁会问，其背后的研究涉及哪些技术？这些大模型是如何开发出来的？给我们带来什么启发？又会面临哪些挑战？未来是否能够很好地赋能垂直行业或整合进第三方应用以发挥最大价值……3 月 21 日，春分时节，机器之心将在北京燕莎中心凯宾斯基饭店举办「ChatGPT 及大模型技术大会」，为圈内人士提供一个专业、严肃的交流平台，围绕研究、开发、落地应用三个角度，探讨大模型技术以及中国版 ChatGPT 的未来。目前大会全日程、最终嘉宾阵容及演讲内容已全部确定。想要更好地吸收大会内容，可以提前了解起有关内容来了。
分享嘉宾：车万翔，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师
个人简介：车万翔，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授 / 博士生导师，人工智能研究院副院长，国家级青年人才，龙江学者 “青年学者”，斯坦福大学访问学者。现任中国中文信息学会理事、计算语言学专业委员会副主任兼秘书长；国际计算语言学学会亚太分会（AACL）执委兼秘书长。目前承担国家自然科学基金重点项目、2030 “新一代人工智能” 重大项目课题等多项科研项目。著有《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书。曾获 AAAI 2013 最佳论文提名奖。负责研发的语言技术平台（LTP）已授权给百度、腾讯、华为等公司付费使用。2016 年获黑龙江省科技进步一等奖（排名第 2），2020 年获黑龙江省青年科技奖。报告摘要：去年 12 月 1 日，OpenAI 推了全新一代的对话式人工智能工具 ——ChatGPT，因其表现出了惊艳的语言理解、生成以及知识推理等能力，获得了全网的热议和关注。ChatGPT 的成功表现，使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径，并被认为向通用人工智能目标迈出了坚实的一步，将对搜索引擎等应用构成巨大的挑战，甚至将取代很多人的工作，更将颠覆很多领域和行业。那么，ChatGPT 究竟解决了什么科学问题，是如何解决该问题的，以及未来会还有哪些亟待解决的问题呢？希望通过本报告的粗浅分析，能部分回答以上的问题。
个人简介：陈红阳，之江实验室图计算中心副主任。浙江省特聘专家，浙江大学兼聘教授，东京大学客座研究员。主要从事图机器学习、数据挖掘和智能系统方面的研究，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上等各类国家项目，发表 IEEE/ACM 期刊和 CCF-A 类会议论文 60 多篇，获 30 余项国际专利，获 IEEE PIMRC 最佳论文奖、OGB 图学习挑战赛冠军，IEEE 杰出讲师等多个奖项。 演讲提纲：一直以来图模型是解决生物制药领域非欧氏结构数据的利器，在药物设计、靶点发现、医疗健康等应用方向都取得了丰硕的成果。随着生物制药数据的增长，如何利用数据，包括利用大模型来助力生物科学计算引起了我们的思考。本报告将探讨结和图机器学习的大数据预训练大模型，在生物制药领域潜在的应用方向和技术挑战，以及我们在这方面的相关研究进展。圆桌嘉宾：代季峰，清华大学电子工程系副教授、博士生导师
个人简介：代季峰，清华大学电子工程系副教授，博士生导师。在 2009 年和 2014 年于清华大学自动化系分别获得工学学士和博士学位，博士导师周杰教授。2014 年至 2019 年在微软亚洲研究院视觉组工作，担任首席研究员、研究经理。2019 年至 2022 年在商汤科技研究院工作，担任执行研究总监，二级部门长。2022 年 7 月全职加入清华大学电子工程系。他的研究兴趣包括计算机视觉、深度学习等。他在相关领域发表国际期刊、会议文章 50 余篇，论文总引用 2 万 6 千余次。多篇论文成为物体识别领域里程碑式的成果，被编入世界一流大学视觉课程讲义，被选入深度学习权威框架 PyTorch 成为标准算子。他连续两年获得物体识别领域权威的 COCO 比赛冠军，之后历届冠军系统也使用了他提出的算法。他提出的算法获得自动驾驶感知领域权威的 Waymo 2022 竞赛冠军。他是顶刊 IJCV 的编委，和顶会 ICCV 2023，CVPR 2023，CVPR 2021，ECCV 2020 的领域主席，ICCV 2019 的宣传主席。演讲主题：从 ChatGPT 到场景化个性化的大模型分享嘉宾：黄民烈，北京聆心智能科技有限公司创始人、清华大学教授（待确定）
个人简介：黄民烈，北京聆心智能科技有限公司创始人、清华大学教授，对话系统领域的国际顶级学者，国家杰出青年基金项目获得者。清华大学计算机系智能技术与系统实验室副主任，中文信息学会自然语言生成与智能写作专委会副主任，CCF 学术工作委员会秘书长。研究方向为自然语言生成、对话系统、阅读理解等。在国际顶级会议或期刊发表论文 100 余篇，并多次获得国际顶级会议的最佳论文。曾获得中国人工智能学会吴文俊人工智能科技进步奖一等奖（第一完成人），中文信息学会汉王青年创新奖，阿里巴巴创新合作研究奖。著有国内第一本关于语言生成的著作《现代自然语言生成》。在对话系统领域有杰出成就，是 “AI 对话系统分级定义” 标准的制定者，是情感对话方向的开创者，并研发了 ConvLab、EVA、OPD 等对话框架和模型。演讲主题：“白泽” —— 面向数字发现的跨模态基础模型探索分享嘉宾：李兵，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员
个人简介：李兵博士，人民中科创始人、中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员、博导，国家优青，北京市杰青，中科院 “青年学习标兵”，科技部 “新一代人工智能” 重大项目负责人，国家自然科学基金重点项目负责人。长期从事人工智能、跨模态内容理解与安全方向的研究，在包括 IEEE TPAMI 等人工智能权威国际期刊和会议上发表论文 100 余篇，曾获国家自然科学二等奖、中国自动化学会技术发明一等奖。报告摘要：随着 GPT 技术的快速发展，尤其 ChatGPT 展现出来的出众的智能能力，传统的 AI 研究范式已经被打破。与此同时，面向未来 Web3.0 环境下海量的多源异构的泛视频数据，传统基于单模态内容理解已无法满足高语义级别的内容理解与线索发现。本次报告首先探讨以 ChatGPT 为代表的基础大模型带来的技术思考；其次介绍人民中科自主研发的跨模态基础大模型 —— 白泽的技术特点；最后分享 “白泽” 在数字世界发现领域的一些应用案列。
个人简介：李戈，北京大学长聘教授，博士生导师，教育部长江学者。研究方向包括程序生成、程序理解、深度学习等，是国际上最早从事 “基于深度学习的程序理解与生成” 的研究者，多项成果被国际学者认为是 “首创性成果” 并被广泛引用。至今，所带领的研究团队在多项研究任务中一直保持着国际领先结果，是该领域国际知名的研究团队。科研转化成果 aiXcoder 为航天领域的重大工程、金融与 IT 领域的多家大型企业及数十万国际开发者提供服务。
个人简介：李先刚，贝壳集团策略算法中心负责人，北京大学博士。至今发表的学术论文超过 60 篇，论文被引用次数达到四千多次。曾获 2020 年全国青年岗位能手。现任贝壳集团策略算法中心负责人，主要负责集团文本、语音、图像、大数据决策等相关策略算法的研究及实际应用工作。在此之前，曾在百度语音技术部负责识别技术，在滴滴 AILAB 负责自然语言处理与语音等相关工作。演讲主题：ChatGPT 对多模态通用生成模型的重要启发分享嘉宾：卢志武，中国人民大学高瓴人工智能学院教授，博士生导师
个人简介：卢志武，2005 年毕业于北京大学数学科学学院信息科学系，获理学硕士学位；2011 年毕业于香港城市大学计算机系，获 PhD 学位。主要研究方向为机器学习与计算机视觉。设计中文通用多模态预训练模型文澜 BriVL，并发表于 Nature Communications。指导的学生获得 2021 年 CCF 优博、2021 年百度奖学金。报告摘要：多模态预训练在过去三年得到飞速的发展，涌现出 OpenAI CLIP、Stable Diffusion 等优秀模型。受 ChatGPT 的启发，多模态预训练出现新的变化，开始更关注多模态通用生成。本报告将详细介绍多模态通用生成模型的最新进展，以及我们在这方面的思考和实践。
个人简介：王云鹤，华为算法应用部部长。在华为诺亚方舟实验室从事人工智能算法的研发和在实际业务中的应用落地。主要的研究领域包含计算机视觉、机器学习、模型压缩、高能效 AI 计算等，多项算法落地工业界产品，主导的加法神经网络项目受到了业界的广泛关注。在相关领域发表 CCF A 类学术论文 80 余篇，包含 NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、IEEE TPAMI 等。担任 NeurIPS 和 ICML 的领域主席，VALSE 的高级领域主席。
个人简介：王志鹏，现任昆仑芯科技研发总监，电子科技大学硕士，原百度资深架构师，拥有十余年互联网产品技术研发与管理经验，在云计算和 AI 芯片行业均有多年规划研发与落地经验。曾主导研发百度云基础 IAAS 技术体系，支撑并扩展到上万规模；近几年，整体负责自研 AI 芯片 “昆仑芯 1 代” 和 “昆仑芯 2 代” 在国内互联网的最大规模部署，产品研发工作覆盖搜索、广告、推荐、CV、AIGC、GPT 大模型等所有 AI 关键领域，相关工作拥有多篇技术专利。
个人简介：计算机人工智能博士，2013 年联合创立龙渊网络，2016 年成立行者 AI 人工智能实验室，2020 年担任行者 AI CEO，负责产品技术、日常经营。申请发明专利 50 余项，在国内外期刊及会议发表论文 30 余篇，成功申请国家自然科学基金项目，曾负责多个国家级研发项目。入选 “成都市新经济百名优秀人才” 名单、成都市软件产业 “蓉贝” 人才、成都市建设具有全国影响力的科技创新中心先进个人。演讲提纲：AI 2.0 时代已经来临，它是巨大的平台式机会。游戏整体链条复杂，其开发和设计是一个及其复杂的系统工程，涉及了玩法、2D、3D、音效、音乐、剧情、虚拟玩家等多个方面，投入成本高昂，被认为是最复杂且烧钱的娱乐形式。而 AI 作为生产力工具，新一代 AI 技术将从各个方面极大提升游戏行业的效率，降低成本，游戏相关从业者积极地拥抱加码 AI 技术将迎来新的变革。
个人简介：张家兴，IDEA 研究院讲席科学家，北京大学博士，清华大学、香港中文大学、香港科技大学等兼职 / 实践教授。曾任微软亚洲研究院研究员、蚂蚁集团资深算法专家、360 数科首席科学家 / 副总裁。带领团队创建了中文最大的开源预训练模型体系 “封神榜”，开源中文第一个 Stable Diffusion 模型太乙，目前正在建设中文通用人工智能模型。演讲主题：ChatYuan —— 国产化 ChatGPT 开源大模型
个人简介：朱雷，杭州元语智能联合创始人，曾于阿里巴巴达摩院负责对话机器人设计，曾于 AR 独角兽 Rokid 负责算法应用近十年 AI 技术应用研究，具有丰富的语音、NLP、视觉、XR 等 AI 技术架构设计及技术应用经验。杭州元语智能 (clueai.cn) 是一家基于自研国产化类 ChatGPT 大模型的产品平台公司，致力于通用和行业 AI 大模型的产品技术研发及开源开发者生态构建。2022 年 12 月底发布百亿参数的 ChatYuan 功能型对话大模型，并开源近 10 亿参数版本，累计下载量超 10 万。目前元语 AI 大模型已覆盖金融、知识教育、零售、医疗等多个行业。活动信息公开后，我们收到大量读者反馈，由于种种原因遗憾无法现场参会，但对于大会内容十分关注。为了方便大家学习，机器之心开通了多条直播渠道，可通过下列方式预约观看。
签到时间：2023 年 3 月 21 日 8:00-9:00会议地址：朝阳区亮马桥路 50 号凯宾斯基饭店二层（宴会厅 B+C）如何获取签到二维码：报名通过审核后，机器之心会将审核结果发送至您报名时填写的手机号与邮箱中，您可打开短信或邮件点击链接获取签到二维码。同时，为方便各位专业从业者交流与学习，及时获取大会动态信息，本次活动特建立交流群，还请您添加活动小助手：jiqizhixinsh 或 syncedai6 ，备注「ChatGPT 线下活动」小助手将邀请您进群。如您已在 1 群或 2 群，请勿重复添加。
