人工智能学院系列学术活动（第67场）——北京通用人工智能研究院研究员王俊淇学术报告

报告题目：Social intelligence: modeling, evaluation and challenges of LLMs报告人：王俊淇 北京通用人工智能研究院研究员报告摘要：In cognition point of view, human intelligence is a set of cognitive abilities that enable individuals to perceive, understand, and interact with the world around them. Social intelligence, as a subset of human intelligence, refers to the ability to understand and navig...

人工智能学院系列学术活动（第66场）——南开大学计算机学院副教授王亚星学术报告

报告题目：文生图模型中文本和图像表征的思考报告报告人：王亚星 南开大学计算机学院副教授报告摘要：SD模型是一种依赖文本提示来生成图像的扩散模型，其核心优势在于能够精准描述目标图像的内容。不过，该模型在生成与文本语义高度一致的图像时存在一定的困难，并且推理过程相对缓慢。为应对这些挑战，本报告探讨优化文本嵌入的方法，通过移除不相关的信息来澄清复杂文本提示中主要对象之间的关系。此外，为了改善推理速度，本...

人工智能学院系列学术活动（第65场）——美国韦恩州立大学韩治中助理教授学术报告

报告题目：Neural Rendering based SLAM报告人：韩治中 韦恩州立大学（美国）报告摘要：Neural rendering has emerged as a powerful tool for novel view synthesis, 3D reconstruction, and generative modeling. By minimizing rendering errors between 3D representations—such as radiance fields that capture both scene geometry and appearance—and 2D image observations, we can reconstruct realistic 3D scenes...

人工智能学院系列学术活动（第64场）——沙特阿卜杜拉国王科技大学高欣教授学术报告

   报告题目：生物医疗中的大语言模型：从科研到落地的探索   报告人：高欣 沙特阿卜杜拉国王科技大学教授   报告摘要：   As one of the largest breakthroughs in AI, large language models, in particular ChatGPT or DeepSeek, have attracted tremendous attention and been applied to various domains. Existing applications include direct applications of ChatGPT or DeepSeek, fine-tuning the GPT model by domai...

人工智能学院系列学术活动（第63场）——南方科技大学徐鹰教授学术报告

报告题目：阿兹海默症的系统生物学研究报告人：徐鹰 南方科技大学医学院讲席教授报告摘要：阿兹海默症（AD）是一种复杂的、中枢神经系统的退行性疾病，有多种细胞及临床水平的特异表现，包括（1）认知功能障碍, (2) 脑神经细胞大量凋亡，（3）β-淀粉样蛋白在胞外聚集， （4） tau蛋白在胞内聚集，（5）胞内碱性化、及胞外酸性化、（6）神经细胞过度激活、但激活幅度下降，（7） 慢性发炎和氧化压力，及（8）一系列代谢重编程等...

人工智能学院系列学术活动（第62场）——中关村国家实验室助理研究员李京政学术报告

报告题目：数据受限鲁棒学习及其在自动驾驶中的应用报告人：李京政 中关村国家实验室助理研究员报告摘要：在深度学习广泛应用的背景下，模型对大规模高质量数据的依赖日益显著。然而，在现实场景中，数据往往存在标注错误、领域差异与分布外样本等问题，制约着模型的泛化与安全性能。本报告聚焦“数据受限鲁棒学习”，系统介绍在噪声标注、领域自适应和开放环境识别等关键问题上的研究进展，并提出多种高效鲁棒的解决方案。结合...

人工智能学院系列学术活动（第61场）——九州大学博士后研究员聂子斐学术报告

Title:  Bridging Model-based Control and Data-driven Learning: Differentiable Optimization for Autonomous Vehicles and BeyondAbstract:   Recent advances in machine learning have enabled end-to-end frameworks that integrate perception, planning, and control for autonomous vehicles and robotics. However, many learning-based methods lack explicit incorporation of control-theoretic structure, resul...

人工智能学院系列学术活动（第60场）——南方科技大学马畅翼学术报告

报告题目：大规模相似度检索和相似度矩阵补全报告摘要：在图像检索、文本检索和自然语言处理等领域，大规模相似度检索都扮演着核心角色。然而现在中的数据不完整，如查询信息不完整、数据采集失误、用户行为缺失等，都导致数据缺失现象普遍存在。而这些数据缺失直接导致了相似度矩阵不准确进而影响相似度检索的准确率。而如何从不准确的相似性矩阵中，快速、精准地校准出真实相似度，成为当前工业界和学术界亟待解决的关键难题...

吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——陈雷教授主题讲座

 讲座题目：Effective Data Preprocessing for Deep Learning报告人：Lei Chen Chair Professor in Data Science and Analytics at HKUST (GZ)ACM Fellow  and IEEE Fellow .讲座时间：2025年5月24日（星期六）下午16：30讲座地点：正新楼3楼智慧教室Abstract:Deep learning models, particularly large-scale models, have shown exceptional performance in many applications. However, the success of these models is sign...

2025年春季学期-人工智能前沿讲座（第五讲）——美国密西西比州立大学助理教授陈东学术报告

报告题目：多智能体强化学习在智能系统控制中的应用探索报告人：陈东 美国密西西比州立大学助理教授报告摘要：近年来，智能系统（如机器人、自动驾驶车辆和智能电网）在提升各类系统效率和可持续性方面展现出巨大潜力, 广泛应用于智能交通, 工业自动化和能源管理等领域。 这些系统通过与本地通信网络连接, 形成可扩展且具鲁棒性的“连接系统”。然而, 由于状态空间和动作空间维度高, 系统内部组件交互复杂, 如何对这些连接系统...