報告題目：理解和提升基礎(chǔ)模型
報 告 人：王晉東 助理教授
工作單位：美國威廉與瑪麗學(xué)院（College of William & Mary）
報告時間：2025年6月23日（周一）下午15：30
報告地點：科教樓A座706會議室
報告簡介：
在生成式人工智能的時代，大型基礎(chǔ)模型憑借其先進(jìn)的理解與生成能力扮演著核心角色。然而，它們也面臨著諸多顯著的限制。這些限制包括在應(yīng)對不可預(yù)測的現(xiàn)實世界方面的挑戰(zhàn)，例如分布外數(shù)據(jù)、噪聲輸入以及安全性問題。其次，鑒于其對社會的深遠(yuǎn)影響，我們必須推動跨學(xué)科合作，以全面評估其潛在的益處與風(fēng)險、加深對人機(jī)交互的理解，并倡導(dǎo)負(fù)責(zé)任的人工智能應(yīng)用。在本次演講中，我將分享我在這些關(guān)鍵領(lǐng)域的最新研究、見解與未來規(guī)劃，探討如何在應(yīng)對現(xiàn)有限制的同時，充分發(fā)揮大型基礎(chǔ)模型的潛力，并在快速發(fā)展的時代背景下實現(xiàn)人工智能的負(fù)責(zé)任整合。
報告人簡介：
王晉東博士是美國威廉與瑪麗學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)系的終身教職助理教授。他曾于2019年至2024年擔(dān)任微軟亞洲研究院的高級研究員。他的研究興趣包括機(jī)器學(xué)習(xí)、大語言與基礎(chǔ)模型、以及人工智能在社會科學(xué)中的應(yīng)用。他被斯坦福大學(xué)評為全球前2%高被引科學(xué)家之一（累計引用超過19,000次，H指數(shù)為49）。他現(xiàn)擔(dān)任IEEE TNNLS副編輯、ACM TIST客座編輯，并擔(dān)任ICML、NeurIPS、ICLR、KDD、ACL、ACMMM和ACML的領(lǐng)域主席，以及IJCAI與AAAI的高級程序委員會成員。他的研究成果曾被《福布斯》、《麻省理工科技評論》等國際媒體報道。他于2019年獲得中國科學(xué)院大學(xué)博士學(xué)位，并榮獲優(yōu)秀博士論文獎，2014年獲得北方工業(yè)大學(xué)學(xué)士學(xué)位。個人主頁：https://jd92.wang/
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