本周六，快手&高瓴人工智能学院启动WWW23论文分享会，探讨推荐搜索领域热点（30个现场名额）

2023-04-18 04:04

今年 3 月 14 日，OpenAI 发布了其 GPT 系列大模型的最新力作 ——GPT-4。作为一个多模态 AI 大模型，GPT-4 在语言、数学、编程、视觉、医学、法律和心理学等多种任务上都有出色的表现。尔后，微软用 154 页的研究论文得出了「GPT-4 可被视为 AGI 的早期版本」的结论。

其实，GPT-4 的强大能力完全在意料之中，也是行业持续发力多模态预训练大模型的必然结果。文本、图像、语音、视频等多种模态的融合被认为是最终实现 AGI 的必由之路。因此，为了在这场 AI 角逐中不被拉开差距，国内外科技大厂都在不遗余力地研发自己的多模态大模型。

国内以快手为例，其在研发多模态超大模型的同时不断探索落地应用场景。快手借助其多模态超大模型构建通用理解能力，并解决训练时间长、推理效率低、部署相对复杂等落地难题，从而应用于推荐、搜索、广告、直播、电商等内部核心业务。

同时快手极其注重产学研协同创新，积极推动与高校的合作。4 月 22 日上午，快手与中国人民大学高瓴人工智能学院联合成立的中国人民大学 - 快手未来媒体智能联合实验室将启动签约仪式。高瓴人工智能学院旨在打造一所能够影响和塑造未来人工智能时代的世界一流学院，为全球思考并创造 “智能而有温度” 的未来。文继荣院长带领团队研发首个中文超大规模多模态预训练模型 “文澜”，产生广泛影响。双方将围绕多模态 AI 大模型、跨模态智能创作、智能算法推荐等领域优势互补，资源共享，合作共赢，通过产学研用深度融合，在人才培养、科学研究、成果转化等多方面开展多层次、多领域和多形式的合作。

此外，中国人民大学 - 快手未来媒体智能联合实验室学术研讨会 ——WWW 2023 论文分享会也将于 4 月 22 日下午举办。国际万维网大会（The Web Conference，旧称 WWW）由国际万维网会议委员会发起主办，被中国计算机学会列为 A 类推荐国际学术会议。WWW 2023 已是第 32 届，将于 4 月 30 日 - 5 月 4 日在美国德州奥斯汀召开。本届论文接收率为 19.2%。

本次分享会由中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授陈旭主持，快手技术副总裁江鹏、中国人民大学高瓴人工智能学院副院长窦志成将致开场辞。快手一众算法专家与工程师、中国人民大学高瓴人工智能学院博（硕）士生将主要聚焦推荐相关的四个方面进行技术分享：

Session 1：基于多任务 / 偏好 / 表示的推荐
Session 2：个性化搜索与推荐
Session 3：可信搜索与推荐
Session 4：基于强化学习（RL）的推荐

本次分享会为线下举办，不过只开放 30 个报名席位。为满足更多读者的学习热情，本次分享会提供线上直播，届时可以在线观看。

致辞嘉宾及主持人介绍

江鹏，快手技术副总裁

江鹏，快手技术副总裁，负责快手平台消费业务和短视频推荐。主要从事大规模推荐搜索广告技术和业务的管理工作。已在 KDD、SIGIR、WWW、ICLR，WSDM、TOIS 等会议和期刊发表论文 20 余篇，并获得 CIKM 2022 最佳论文奖，Recsys 2019 Best Paper Runner-up 奖。

窦志成，中国人民大学高瓴人工智能学院副院长

窦志成，中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授、博士生导师，北京智源人工智能研究院「智能信息检索与挖掘」方向项目经理，基于大数据文科综合训练国家级虚拟仿真实验教学中心执行主任。2008 至 2014 年在微软亚洲研究院工作，2014 年开始在中国人民大学任教。

他的主要研究方向为智能信息检索、自然语言处理、大数据分析，已在国际知名学术会议和期刊上（如 SIGIR、WWW、CIKM、WSDM、ACL、EMNLP、TKDE 等）发表论文 70 余篇，获 SIGIR 2013 最佳论文提名奖、AIRS 2012 最佳论文奖。

他曾任信息检索领域顶级会议 SIGIR 的程序委员会主席（2019 短文）、亚洲信息检索学术会议 AIRS 大会主席（2016）、程序委员会主席（2017）和执委会主席（2018）、全国信息检索学术会议 CCIR 程序委员会主席 (2020) 等。任多个国际学术会议和期刊的程序委员会委员和审稿人，任中国计算机学会大数据专家委员会副秘书长、中文信息学会信息检索专委会执行委员。

除学术研究外，窦志成教授还乐于将研究想法实现成可运行的系统，亲自动手开发了包括时事探针（http://playbigdata.ruc.edu.cn/）在内的多个系统，拥有多项发明专利。

陈旭，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授

陈旭，博士毕业于清华大学，于 2020 年加入中国人民大学，任准聘助理教授。他的研究方向为推荐系统、强化学习、因果推断等。曾在 TheWebConf、AIJ、TKDE、SIGIR、WSDM、TOIS 等著名国际会议 / 期刊发表论文 50 余篇，Google Scholar 引用 3600 余次。

研究成果曾获得 CCF B 类会议 CIKM 2022 最佳资源论文 Runner Up 奖、CCF A 类会议 TheWebConf 2018 优秀论文提名奖、亚洲著名信息检索会议 AIRS 2017 最佳论文奖等。同时，他也曾获 CCF 自然科学二等奖（排名第二）、ACM - 北京新星奖（北京市三人）、北京市优秀毕业生等。

他的研究成果在多家企业落地，相关成果荣获华为「创新先锋」总裁奖。他主持 / 参与多项国家自然科学基金以及企业合作项目。

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