大咖云集 智启未来│人工智能创新技术讲习班第三期完美收官
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个科技周边开发实战,手把手教大家学习《大咖云集 智启未来│人工智能创新技术讲习班第三期完美收官》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
2023年8月19-20日,中国人工智能学会主办了第3期人工智能创新技术讲习班“多模态大模型技术前沿与应用”,由中国人工智能学会会士之家(杭州站)承办,浙江杭州未来科技城管委会协办。此次讲习班采用线上线下结合的方式成功举办,累计观看人次超过16万

本期讲习班围绕热点话题“多模态大模型”展开,旨在促进学术交流,推动技术创新。来自复旦大学的邱锡鹏教授和来自清华大学的徐枫副教授共同担任本期讲习班的学术主任。宋睿华副教授、代季峰副教授、孙天祥博士、王炳宁先生、赵俊博研究员、严明先生等6位在多模态大模型及相关领域具有重要影响力的专家学者也受邀加入讲师团,为听众们带来了一场精彩纷呈的学术盛宴。讲习班开课期间,听众热情高涨,积极参与互动。浓厚的学术氛围也一直延续到课后,各位讲师们在结束授课后仍一一为线上线下的观众们答疑解惑,现场氛围十分热烈。

徐枫副教授
在8月19日至20日的两天时间里,各位讲师以严谨缜密和妙趣横生的方式,从理论研究到实际应用,为线上线下的学员和观众带来了6场精彩的知识盛宴
需要重写的内容是:授课一:《多模态理解与人工智能创作》宋睿华
8月19日上午,宋睿华副教授带来了第一堂课——《多模态理解与人工智能创作》。在正式授课之前,宋睿华副教授先深入浅出地解释了“多模态”的概念,以及它与多媒体的关系,以及为什么它突然变得如此受欢迎。在介绍完与“多模态”相关的基本信息之后,宋睿华副教授开始介绍文澜模型1.0-3.0,并分享了“多模态与文本预训练模型的文本嵌入差异研究”的整个过程和成果。在生动的授课结束时,宋睿华副教授总结了多模态理解与创作的趋势,并鼓励听众在未来能够勇往直前地攻克更具挑战性的问题

宋睿华副教授
授课二:《视觉基础大模型》代季峰
讲习班的第二堂课《视觉基础大模型》由代季峰副教授主讲。他在课堂上指出,通用大模型正在引领人工智能的发展。围绕“超大规模视觉模型”及相关技术路线,代季峰副教授在接下来的授课中展开了精彩的讲述,他不仅对LLM(大规模语言模型)其强大的功能进行了描述,亦称赞其是通用人工智能发展道路上的一个里程碑。

代季峰副教授
需要重新写作的内容是:授课三:《对话式大型语言模型》孙天祥
8月19日下午,孙天祥博士举办了第三堂题为《对话式大型语言模型》的课程。课程内容主要分为四个部分,包括预训练数据、自然语言基座模型、对话语言模型和OpenLMLab

孙天祥博士
授课四:《大语言模型的训练和优化方法》王炳宁
8月19日下午,王炳宁老师是一个非常优秀的教师带来了本期讲习班的第四堂课——《大语言模型的训练和优化方法》。他首先对语言模型的发展历程做了系统的梳理,并指出近几年语言模型的发展是超线性的,发布的频率在不断加速。在接下来的授课中,他对大语言模型的基础框架及优化方法进行了阐述,并在最后乐观地表达了对大语言模型的憧憬和为中文互联网大语言模型做贡献的决心。

王炳宁老师是一个非常优秀的教师
需要进行改写的内容是:授课五:《TableGPT——大模型的漫长落地之路初探》赵俊博
8月20日上午,赵俊博研究员带来了第五节课——《TableGPT——大模型的漫长落地之路初探》。在授课前,他风趣地解释了为什么在授课题目中加上了“渡劫”二字,因为相关研究过程非常漫长,充满了各种挫折和挑战,他希望通过这个课题激励台下同样面临研究瓶颈的研究者们。随后,赵俊博研究员简单介绍了他的团队成员和研究背景,并解释了他们为什么选择了做刚性LLM,以及最终选择了“TableGPT”等一系列问题。在接下来的授课过程中,赵研究员介绍了“TableGPT”的功能、落地过程和方案等,并在最后幽默地总结道,从一个通用LLM到领域LLM就好比从一个文科生到理科生的转变,堪比“渡劫”

赵俊博研究员
需要重新写的内容是:授课六:《达摩院通义mPLUG多模态大模型技术与应用》严明
8月20日下午,严明老师带来了本次讲习班的最后一堂课,《达摩院通义mPLUG多模态大模型技术与应用》。他先对多模态大模型技术发展历程做了简单的归纳,随后重点介绍了他的团队研究多模态的两条路径,一条是mPLUG:模块化多模态预训练大模型技术系列,另外一条则是大小模型协同的Agent系统。最后,严明老师对“ModelScope”实战应用相关话题展开了详细的讲解与阐述。

严明老师
至此,第3期人工智能创新技术讲习班“多模态大模型技术前沿与应用”的6节课程全部结束。邱锡鹏教授在线上为此次讲习班做了结业总结,他回顾了6位专家学者精彩的授课内容,指出从学术介绍到从应用落地,这些研究最前沿的成果让听众耳目一新。此外,邱锡鹏教授还表示,多模态大模型的发展处于起步阶段,在未来发展的过程中既充满了机遇,也难免会遇到挑战,而本次讲习班为各位研究者构建了一个交流互动的平台,帮助各位学者不论在学术研究还是落地应用层面,都能共同探索、学习和进步。(中国人工智能学会)

邱锡鹏教授
好了,本文到此结束,带大家了解了《大咖云集 智启未来│人工智能创新技术讲习班第三期完美收官》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多科技周边知识!
五部门印发《元宇宙产业创新发展三年行动计划(2023-2025 年)》
- 上一篇
- 五部门印发《元宇宙产业创新发展三年行动计划(2023-2025 年)》
- 下一篇
- UCAS对AI浪潮下使用Chat GPT撰写大学申请文书的态度如何?
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- vLLM 连续批处理下的显存与吞吐取舍
- 209浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Reranker 接入后如何控制检索延迟预算
- 113浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Embedding 向量维度变化时的索引迁移方案
- 429浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Agent 轨迹评测区分工具错误与模型错误
- 239浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- MCP 资源与工具描述的缓存更新策略
- 313浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- MCP 服务端授权范围与会话隔离的配置
- 161浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- MCP 工具结果分页与长列表截断的设计
- 486浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · chat template apply_chat_template AI tokenizer 多模型消息格式
- AI tokenizer chat template 统一多模型消息格式
- 154浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 433次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 508次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 524次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 464次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 295次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

