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随着AIGC时代的到来，大型语言模型逐渐成为学术界和工业界的关注焦点。近期，各种大语言模型的涌现给自然语言处理领域的研究带来了诸多挑战，也逐渐对计算机视觉和计算机生物等领域产生了重要影响。强大的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力……大语言模型的魅力如此之大，未来究竟会怎样改变人类的生活呢？
世界人工智能大会KEG专场论坛将于7月7日下午14:00在上海世博中心正式召开，本期论坛由清华大学KEG实验室主办、AI TIME承办、东浩兰生（集团）有限公司协办。本次论坛将重点关注大语言模型前沿研究，聚焦GLM、CodeGeeX等具体大模型，来自各知名高校、研究院的专家将深入探讨其背后的研究难点、关键技术、拓展方向，从技术、产品、应用场景多维度分析讨论未来大模型的发展之路。
论坛亮点
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1.千亿对话模型ChatGLM——推动行业智能化
ChatGLM：团队于2022年推出千亿模型GLM-130B，在斯坦福大学基础模型中心的评测中，GLM-130B在准确性和公平性指标上与GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，鲁棒性、校准误差和无偏性优于GPT-3 175B。千亿对话模型ChatGLM在GLM-130B 基础上通过有监督微调等技术实现人类意图对齐。开源的62亿参数ChatGLM-6B模型初具理解人类指令意图的能力，并支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。截至五月底，其全球下载量超过200万次，持续两周位列 Huggingface 全球模型趋势榜榜首。科技部在23年中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示ChatGLM-6B位列大模型开源影响力第一名。
2.辅助编程工具CodeGeeX——助力编程高效化
CodeGeeX：CodeGeeX是一个基于AI大模型的辅助编程工具，拥有130亿参数，支持23种编程语言。CodeGeeX可以根据自然语言或代码片段生成完整的代码，可以自动为你的代码逐行添加注释，也可以将一种编程语言准确的翻译成另一种编程语言。特别是“Ask CodeGeeX”功能可以在IDE中，通过对话的方式直接操作代码，开发者普遍认为使用CodeGeeX，编程效率提升50%以上。CodeGeeX是完全开源和免费的，在VS Code和JetBrains IDEAs的插件市场免费提供下载安装使用，目前全球安装使用的用户量超过100,000+，每天为开发者生成数百万行代码。
3.凝聚青年合力—— 推进研究前沿化
实验室长期承担国家级项目、国际合作项目以及部委和企事业单位合作项目，包括863计划项目、国家重点研发计划项目、自然科学基金重点项目、北京市科技计划项目、欧盟合作框架项目、中英牛顿高级学者基金项目，以及与工程院、新华社、华为、腾讯、阿里、美团、滴滴、OPPO的合作项目等。在国际顶级会议和期刊发表论文400余篇，授权发明专利50余项。实验室代表性研究成果“智能型科技情报挖掘和知识服务关键技术及其规模化应用”获得国家科技进步二等奖，核心技术获得第六届北京市发明专利一等奖。此外，还获得数据挖掘顶级国际会议KDD2020的Test-of-Time Award（十年最佳论文）、2017年北京市科技进步一等奖、2013年中国人工智能学会科技进步一等奖等。
实验室重视队伍培养，共培养博士、硕士毕业生160余人，博士后20人。其中人工智能领域杰青2人，高校教师13人（其中2人在美国任教），人工智能上市公司创始人2人（旷视唐文斌、杨沐），多人获得校优秀毕业论文、优秀毕业生以及北京市优秀毕业生和CFF优秀大学生。此外，实验室多年来努力探索交叉学科群体的队伍、基地和制度建设，在国际上和图灵奖得主John Hopcroft教授、美国科学院院士Jon Kleinberg教授和英国皇家科学院院士Wendy Hall教授等人保持长期合作，在国内和心理学、认知学、社会学等领域专家一直保持紧密合作。
论坛内容
7月7日 14:00—17:40
14:00-14:05
何芸
主持人开场
14:05-14:10
张英
上海经信委张英副主任致辞
14:10-14:40
东昱晓
ChatGLM：预训练大模型探索与实践
14:40-15:00
张李牛牛
GLM-Dialog：噪声容忍的知识增强对话预训练模型
15:00-15:20
赖瀚宇
WebGLM：检索增强的大规模预训练模型
15:20-15:40
丁铭
VisualGLM-6B的原理与实践
15:40-16:00
陈波
xTrimoPGLM：面向统一的蛋白质千亿模型
16:00-16:20
郑勤锴
CodeGeeX：多语言代码生成模型与最佳实践
16:20-17:20
AI Debate
大模型是机器学习的未来吗？
17:20-17:40
现场嘉宾
互动交流
嘉宾介绍
东昱晓
清华大学计算机系助理教授，知识工程实验室（KEG）成员，曾工作于脸书人工智能和微软总部研究院。研究方向为数据挖掘、图机器学习和预训练基础模型，相关成果应用于十亿级社交网络和知识图谱。入选IJCAI 22 Early Career Spotlight，获2017年ACM SIGKDD博士论文提名奖和2022年ACM SIGKDD新星奖。
戴国浩 （学术特邀）
博士，上海交通大学长聘教轨副教授，无问芯穹首席科学家。担任清源研究院定制计算中心Co-PI，人工智能设计自动化创新实验室负责人。
戴教授分别于2014年和2019年在清华大学电子工程系获得工学学士和博士学位，发表电路设计自动化、异构计算、体系架构等领域高水平国际期刊、会议论文30余篇，谷歌学术施引900余次。发表论文荣获ASP-DAC 2019 最佳论文奖，DATE 2023/DAC 2022/DATE 2018最佳论文提名，WAIC 2022优秀青年论文奖。
个人曾获WAIC 2022云帆奖、NeurIPS21 BIGANN竞赛全球冠军、北京市优秀博士毕业生、清华大学优秀博士毕业生、清华大学优秀博士毕业论文等荣誉。戴教授曾参与指导学生获ACM 2021 SRC全球第三，MICRO 2020 SRC全球第一。作为项目负责人，戴教授承担了包括国家自然科学基金青年项目等在内的多项纵横向项目。
郑勤锴
清华大学知识工程实验室研究助理，本科及硕士毕业于上海交通大学，并取得巴黎高等电信学校工程师学位，研究领域是基于预训练模型的代码生成。在SIGKDD，NeurIPS等国际会议上发表多篇论文，曾获KDD Cup 2020数据挖掘竞赛第一名。
丁铭
本科、博士毕业于清华大学计算机系，师从唐杰教授。曾在Facebook AI Research、阿里达摩院、智源研究院等地从事科研工作。博士期间发表顶会论文20余篇，第一作者10篇，谷歌学术2800余次。在智谱VisualGLM项目中担任Project Lead。
陈波
清华大学知识工程实验室博士生，本科及硕士毕业于中国人民大学信息学院，研究领域是大型蛋白质语言模型，在SIGKDD、TKDE等国际顶级会议和期刊上发表多篇论文。
张李牛牛
清华大学知识工程实验室硕士毕业生，本科毕业于清华大学计算机系，研究领域是检索增强的大规模预训练模型、复杂问答。
赖瀚宇
清华大学知识工程实验室研究生，研究领域是检索增强的大规模预训练模型。
臧云峰 （产业特邀）
上海有孚网络股份有限公司 联合创始人兼CTO。
网络通信和云计算领域资深专家，国内最早的专有云概念提出者，有超过20年的城域网、分布式云计算、大规模算力集群的设计和研发管理经验。参与了多个大型超算和智算中心建设与运营。
2020年荣获上海智慧城市建设“领军先锋”称号。
何芸 （主持人）
AI TIME负责人
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