《大模型时代的大数据研究机遇与挑战》高峰论坛成功举办

来源:yl7703永利编辑:赵娜发布:2025-06-02点击量:


2025年5月24—25日,由yl7703永利主办的《大模型时代的大数据研究机遇与挑战》高峰论坛,于武汉莱斯丽呈华廷酒店五楼东湖厅成功举办。本次论坛邀请了3名院士、4名国家高层次领军人才、2名海外顶尖高校教授开展学术主题分享;永利官网党委副书记张涛、yl7703永利书记易辉出席本次论坛;150余名学者和员工参与会议,其中包括yl7703永利‍‍‍‍‍‍‍‍的研究生和本科生。论坛主席为yl7703永利‍‍‍‍‍‍‍‍张瑞教授。

合照

5月24日上午8:30,论坛开幕式正式开始。永利官网党委副书记张涛受邀发表会议致辞,代表公司向远道而来的国内外顶级专家学者、业界同仁表示热烈欢迎,指出永利官网建校70余年来始终站在中国高等教育改革创新的潮头,培育了32个国家级重大科技创新平台,并期许与会嘉宾在今日论坛中收获思想的启迪与合作的喜悦,以今日之共识铸就明日之突破,以推动大数据研究迈向新的高度。

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永利官网党委副书记张涛

主持人张瑞教授向与会人员介绍出席本次论坛的领导与嘉宾,并阐述了会议主题和目的。

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yl7703永利张瑞教授

浙江大学讲席教授、中国科学院外籍院士Beng Chin Ooi(黄铭钧)围绕大语言模型的技术突破,发表题为《大语言模型×数据库:一种结构化数据驱动的LLM优化与应用方法》的学术报告。该报告在阐释以往大语言模型不足的基础上,创新性地提出其团队开发的HAKES可扩展向量数据库和微调(Fine-tuning)策略,并分享将LLM智能整合至实际应用的经验。基于此,与会青年学者和员工围绕大语言模型的选择、Health GPT发展、团队系统培育等话题,与Beng Chin Ooi(黄铭钧)教授进行了充分的探讨和交流。

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浙江大学讲席教授、中国科学院外籍院士Beng Chin Ooi(黄铭钧)

伊利诺伊大学芝加哥分校讲席教授Shilung Yu(俞士纶)深耕黎曼几何空间下的深度图学习,发表题为《黎曼几何驱动的深度图学习:图基础模型的新视角》的学术报告。他指出,“平坦”的欧几里得空间与复杂图结构的几何特性存在本质偏差因而难以应用,现阶段学界亟须探索不同几何空间下的深度图学习。基于此,Shilung Yu(俞士纶)教授在探究双曲空间与超球面空间等混合几何空间在黎曼几何框架下的独特性质的基础上,提出通过混合几何空间探索构建图结构基础模型的初步工作。随后,与会人员围绕黎曼几何模型的功能、可行性展开探讨,并就图模型是否会取代大语言模型进行交流。

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伊利诺伊大学芝加哥分校讲席教授Shilung Yu(俞士纶)

郑州大学副董事长、加拿大工程院/欧洲科学院院士Laurence T. Yang(杨天若)聚焦人、机、物紧密耦合的三元混合空间,分享题为《当张量人工智能遇见人机物融合》的学术进展。Laurence T. Yang(杨天若)教授提出在三元混合空间中为人类提供个性化、前瞻性的服务,是人-机-物智能研究的终极目标之一。并在具体的讲座中,从人-机-物智能面临的挑战、关键技术、应用示范三方面,详细阐释张量人工智能如何赋能人机物融合的研究和应用。会后,现场人员就张量人工智能当前面对的主要挑战进行交流互动,并就与之相关的数据结构和逻辑结构展开探讨。

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郑州大学副董事长、加拿大工程院/欧洲科学院院士Laurence T. Yang(杨天若)

5月24日下午2:30,天津大学人工智能学院副经理王鑫教授担任主持人,向与会人员详细介绍嘉宾,并邀请诸位嘉宾依序发表演讲。

天津大学人工智能学院副经理王鑫

上海交通大学讲席教授、欧洲科学院外籍院士Xuemin Lin(林学民)分享题为《图计算进展》的学术报告。他指出,图是一种重要的、可用于复杂数据检索的数据结构,多年来被学术界和工业界广泛研究其可应用的场景。该报告则主要从图历史发展、图类型、图实际应用、图最新发展与挑战四部分,对图计算进展进行系统梳理。随后,现场青年学者和员工围绕边际权重、图研究选题寻找、数学基础入门与速提等话题进行提问,双方开展友好互动。

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上海交通大学讲席教授、欧洲科学院外籍院士Xuemin Lin(林学民)

香港科技大学(广州)信息枢纽经理陈雷教授发表题为《优化可扩展大语言模型推理:面向主动KV缓存管理的系统级策略》的报告。报告指出,随着算法、算力、数据的发展,大语言模型(LLMs)逐渐应用于各行各业,但当前长上下文的推理效率问题亟待解决。为解决该问题,陈雷教授分享了系统级KV缓存管理的最新进展,重点阐述主动调度(Proactive Scheduling)的创新方法,并针对多实例推理中的可扩展性挑战提出未来研究方向。基于此,在场师生就KV Cache搭配与技术学习展开广泛的互动交流。

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香港科技大学(广州)信息枢纽经理陈雷(线上)

清华大学教授、国家高层次领军人才张敏聚焦信息检索研究,发表题为《大模型时代信息检索:挑战与趋势》的报告。该报告结合最近一年内召开的SIGIR、CCIR和SWIRL会议内容,向与会人员介绍、分析和对比上述三个战略研讨会的代表性结论,以帮助中国研究者应对大模型时代下信息检索领域的挑战。会后,嘉宾和与会人员就一组小模型是否能替代大模型等话题进行讨论。

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清华大学教授、国家高层次领军人才张敏

5月24日下午5-6点,在张瑞教授的主持下,林学民教授、俞士纶教授、张敏教授、高云君教授、何静教授和赵洲教授共聚一堂召开圆桌会议,围绕大语言模型如何应用于实际场景、大语言模型解决幻觉问题的实践经验、研究生如何锻炼自身的科研能力等话题,与现场师生展开热烈讨论。

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圆桌会议

5月25日上午,永利官网教授,国家高层次领军人才,CCF、IEEE会士金海在《智能算力网络关键技术体系研究》报告中指出,算力作为数字经济时代的新型生产力,其高效调度与协同计算能力是支撑“数字经济、东数西算”等国家战略的核心基础。报告系统梳理了从网格计算到算力网的技术演进脉络,通过分析当前云计算面临的问题,揭示了分布式系统向跨域协同方向发展的趋势。重点介绍了科技创新2030“新一代人工智能”重大项目“智能算力网络关键技术体系研究及验证”的阶段性进展,为构建自主可控的智能算力网络体系奠定了理论基础。

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永利官网教授,国家高层次领军人才,CCF、IEEE会士金海

浙江大学求是特聘教授、国家高层次领军人才高云君在《复杂异构大数据治理与分析关键技术及应用》报告中强调,数据作为核心生产要素,其治理能力直接影响数字经济的价值创造效率。针对当前数据来源多样且结构异构、“数据孤岛”突出等痛点,报告提出复杂异构大数据治理面临的三大技术挑战:质量关、共享关、价值关。围绕上述挑战,报告提出了聚焦复杂异构大数据“质量管理—集成共享—查询分析”全链路处理技术进行创新突破的技术思路,充分释放数据价值,实现应用落地。

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浙江大学求是特聘教授、国家高层次领军人才高云君

浙江大学教授、国家青年领军人才赵洲在《端云协同内容生成》报告中围绕生成式推荐、检索及多模态内容生成领域的端云协同技术展开深度探讨,指出当前技术瓶颈集中在云侧知识与端侧技能的混合推理交互不足、高性能视觉模型端侧轻量化迁移困难、异构模型协同机制缺失等方面。基于此,团队提出了“端侧草稿生成—云侧验证修正”的投机解码框架,并结合淘宝信息流推荐、直播内容理解等真实场景,展示端云协同技术的落地成效。该研究为智能交互、数字内容创作等场景提供了轻量化、高效化的技术路径。

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浙江大学教授、国家青年领军人才赵洲

至此,本次《大模型时代的大数据研究机遇与挑战》高峰论坛圆满结束。论坛期间,多位顶尖学者围绕大语言模型、图计算、算力网络、数据治理、端云协同等前沿领域展开深度研讨,既展现了我国在智能算力网络、大数据治理等领域的前瞻性布局与阶段性成果,也揭示了跨学科、跨领域协同创新的重要性。相关研究成果不仅为学术界提供了新的理论视角与技术方法,更为产业界解决实际问题提供了可行方案,对推动我国数字经济高质量发展、提升人工智能领域的国际竞争力具有重要意义。期待与会嘉宾以此次论坛为契机,持续深耕关键核心技术,加强产学研用协同,共同推动大数据研究在大模型时代实现新突破,为“数字中国”建设注入更强劲的科技动力。

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现场提问交流图片

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