2024年12月21日，第二屆人工智能生成內容國際會議暨大模型應用創(chuàng)新大會（AIGC 2024）在北京維景國際大酒店舉行。AIGC國際會議作為全球首個專注于生成式人工智能的學術會議，去年首屆會議就獲得了學術界的高度關注，過去一年，大語言模型、文生圖、文生視頻、圖生視頻、大模型架構、訓練數(shù)據、多模態(tài)大模型發(fā)展突飛猛進，會議首日更正值 OpenAI發(fā)布新一代o3推理大模型的第一天，在此背景下，第二屆AIGC的召開，吸引了來自世界各地的頂尖學者、專家和行業(yè)領袖，共同探討人工智能技術的未來方向及其在各個領域的廣泛應用。
本屆大會由AIGC 2024大會組委會主辦。復旦大學計算機學院邱錫鵬教授擔任大會主席；上海人工智能實驗室領軍科學家歐陽萬里教授擔任大會聯(lián)合主席；中國科學技術大學趙峰教授與北京郵電大學歐中洪教授共同擔任大會程序委員會主席；同濟大學苗奪謙教授、上海交通大學嚴駿馳教授與泰萊大學教授Noor Zaman Jhanjhi共同擔任技術委員會主席。
會議由上海中展國瑞會展公司承辦，同時得到了北京大學、清華大學、北京郵電大學、西安交通大學、中國科學院、北京信息科技大學、浙江工業(yè)大學、香港大學、香港浸會大學、西湖大學、重慶師范大學、東北大學、倫敦國王學院、雷丁大學、賓漢姆頓大學、伊利諾伊大學芝加哥分校等國內外知名院校的學者，以及華為、騰訊、微軟健康未來等知名企業(yè)技術專家的大力支持。
在兩天的議程中，大會設置了包括主論壇（大會報告）、前沿技術主題論壇、具身智能與智能交互主題論壇、可信AI及大模型安全主題論壇、應用創(chuàng)新主題論壇、大模型技術探索與實踐主題論壇、AI前沿應用主題論壇，以及口頭報告、墻報報告等多種學術活動和環(huán)節(jié)。
大會開幕式和主論壇由程序委員會主席歐中洪教授主持。歐教授指出，AIGC已從學術界的前沿理論逐步成為驅動社會變革的重要力量。從高精度代碼生成到復雜藝術創(chuàng)作，從實時虛擬助手到數(shù)字孿生，AIGC 正在以前所未有的速度重塑生產方式和產業(yè)生態(tài)。
在此背景下，作為AIGC領域的重要學術交流平臺，本次大會延續(xù)首屆的成功經驗，通過跨領域的思想碰撞與實踐分享，推動大模型及 AIGC 技術的可持續(xù)創(chuàng)新。歐教授希望各研究團隊的精英和業(yè)內專家能在AIGC 2024與大家分享大模型的基礎理論突破、前沿算法設計以及面向實際應用的創(chuàng)新解決方案，為深入理解 AIGC 的未來藍圖提供寶貴的啟發(fā)。24 —
主論壇-大會報告
西安交通大學教授、杰青，數(shù)學與統(tǒng)計學院副院長孫劍在大會發(fā)表題為《生成式人工智能的數(shù)學與統(tǒng)計學基礎》的大會報告。
孫劍教授首先從數(shù)學統(tǒng)計學的角度出發(fā)，解釋了生成式AI背后的原理，包括概率分布、樣本生成等基本原理，緊接著，孫劍教授詳細地介紹了生成式AI在模型訓練、算法優(yōu)化以及在醫(yī)療等領域的應用和未來研究趨勢。
孫教授表示：“總體上來說，生成式 AI，其實是這個高維多模態(tài)復雜數(shù)據的一個分布的學習的變化，而其實做分布的學習，所以它采用的樣本一定是不符合物理規(guī)律的。我們盡可能讓他和物理規(guī)律，但要跟物理世界交互，怎么去交互？怎么做更可控、更真實、更泛化的人工智能，還有動態(tài)系統(tǒng)的生成，邏輯的生成，數(shù)學歸歸納推理的生成，醫(yī)學影像多模態(tài)的大模型等等各種多樣的問題？我們不僅要關心工程上的實現(xiàn)，更要關注背后的數(shù)學上的基礎的模型。
西湖大學終身教授張岳發(fā)表題為《LLM Reasoning and Generalization》的大會報告。
張教授在其演講中介紹了邏輯推理對于通用人工智能的重要性，并詳細展開介紹了邏輯推理的概念、接著，張岳教授介紹了分布外泛化（Out-of-Distribution Generalization），由于 ChatGPT 4 之類的大模型只有統(tǒng)計性，沒有因果性，帶來了在分布外泛化的能力比較差的問題，張岳教授在演講中介紹了解決該問題的兩個方案，一個是通過數(shù)據治理，另外一個是改變模型的架構和訓練方式來提升模型的因果性。最后，張教授在總結中表示，當今的人工智能缺乏理性，與人類智能不一樣，但是人工智能與人類智能也有交集，如果要做到人工智能更加可信賴，還是要向人類智能靠近。
重慶師范大學校長，IRSS/I2CICC/CAAI/CCF Fellow、IEEE SM，CAAI副理事長王國胤教授發(fā)表題為《Brain Cognition Inspired Artificial Intelligence》即《腦認知啟發(fā)的人工智能》的大會報告。
王國胤教授的報告主要從三方面展開，首先是腦認知對于人工智能研究的啟發(fā)，第二，是當前受腦認知啟發(fā)人工智能的局限，第三，人工智能與認知科學融合的未來趨勢與啟示。報告回顧了認知科學在推動AI發(fā)展的三大主流學術分支中的作用，分析了人類大腦的認知機制與AI系統(tǒng)計算機制之間的差異和矛盾，這些差異被認為是AI系統(tǒng)與人類行為不一致的原因之一。王教授在報告中總結了腦認知啟發(fā)的八個重要研究方向，包括高度模仿生物信息處理、大規(guī)模深度學習模型的結構與功能平衡、多粒度聯(lián)合問題解決、模擬特定腦結構的AI模型、感知處理與解釋分析的物理分離的協(xié)同處理機制、結合腦認知機制與AI計算機制的具身智能、從個體智能到群體智能（社會智能）的智能模擬、AI輔助的腦認知智能。王教授的報告指出，理解人腦的工作機制對于開發(fā)更智能、高效和人性化的AI系統(tǒng)至關重要。通過跨學科的研究，結合腦科學與先進的AI算法，未來有望實現(xiàn)更具解釋性和魯棒性的人工智能。
東北大學教授任飛亮代表東北大學副校長、CCF Fellow、杰青王興偉教授團隊發(fā)表題為《生成式人工智能發(fā)展若干問題思考》的大會報告。
任飛亮教授在報告中分別就人類是否已進入生成式人工智能時代、生成式人工智能技術發(fā)展若干問題思考、生成式人工智能未來發(fā)展若干問題思考三個方面介紹了AIGC的現(xiàn)狀與存在問題。在技術方面，任飛亮教授從當前 AIGC技術存在的架構、任務處理機制、運行機理、宏觀任務、微觀任務、隱私與倫理、大模型、小模型、模型評價方面的問題展開詳細介紹。對于 AIGC 的未來發(fā)展，任教授首先分析了 AIGC 的競爭核心和競爭策略，就AIGC研究繼續(xù)“蒙眼狂奔”還是“睜眼前行”？
是否應該注意向下兼容？如何賦能智能化網絡？等問題展開討論。最后，任教授呼吁高等教育要適應 AIGC 的發(fā)展，就當前的 AI 的發(fā)展情況，科研人員應比任何時候都更需要“有組織科研、比任何時候都更需要“產學研”協(xié)同創(chuàng)新。
—AIGC 2024 —
主題分論壇
12月21日下午，大會設置了四個主題論壇，包括“前沿技術主題論壇”、“可信AI及大模型安全主題論壇”、“具身智能與智能交互主題論壇”以及“應用創(chuàng)新主題論壇”。這四個論壇的討論，覆蓋了生成式AI與大模型技術的多維度挑戰(zhàn)與應用，深刻揭示了AI發(fā)展的前沿趨勢及其在不同行業(yè)的深遠影響。生成式AI與大模型發(fā)展需要在技術突破的同時，更加注重其倫理、可控性與應用場景的契合。通過在論壇中的深入交流與討論，參會者對未來AI技術的研究方向與產業(yè)化應用有了更加清晰的認識，進一步推動了跨學科的合作與創(chuàng)新。
前沿技術主題論壇
在前沿技術主題論壇上，學術界的專家們圍繞生成式人工智能與深度學習的最新進展展開了深入討論。論壇由新加坡管理大學助理教授劉鵬主持，邀請了清華大學副教授黃高、北京郵電大學副教授楊成和清華大學助理教授姚權銘等重量級嘉賓。
黃高副教授帶來了關于面向長序列的Transformer基礎架構的精彩講解，深入分析了Transformer模型在處理長序列數(shù)據中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。楊成副教授則分享了大語言模型智能體高效協(xié)作框架的創(chuàng)新思想，提出了優(yōu)化多智能體協(xié)作效率的新方法。姚權銘助理教授則從簡約主義的視角出發(fā)，探討了深度學習中的簡約原則與技術實現(xiàn)，提出了簡化模型的同時如何保持高效能的關鍵問題。
具身智能與智能交互主題論壇
在具身智能與智能交互主題論壇上，來自不同學術機構的專家學者們就具身智能與智能交互展開了精彩的演講。論壇由南京大學助理教授李白楊主持，特邀了清華大學副教授眭亞楠、北京大學教授趙東巖和香港大學助理教授李弘揚等學術大咖進行主題演講。
眭亞楠副教授深入探討了具身智能的自身模型，分析了如何通過自我建模提升智能體的自主性與適應性。趙東巖教授則分享了基于大規(guī)模語言模型的智能問答技術，闡述了語言模型在復雜問答系統(tǒng)中的應用與發(fā)展。李弘揚助理教授帶來了關于具身智能在操控任務中的挑戰(zhàn)與機遇的研究，提出了“Achilles' Heel”問題，強調在智能體操控能力中的關鍵瓶頸與未來的研究方向。
可信AI及大模型安全主題論壇
在可信AI及大模型安全主題論壇上，眾多領域的專家學者圍繞人工智能的可信性與安全性進行了深入探討。論壇由北京印刷學院教授王梓薇主持，演講嘉賓包括香港浸會大學助理教授韓波、香港大學助理教授屈靚瓊和泰萊大學教授Noor Zaman Jhanjhi等國際知名學者。
韓波教授分享了在不完美數(shù)據下，如何探索可信基礎模型的構建與應用，提出了在數(shù)據不完備的情況下如何確保模型的可信性和有效性。屈靚瓊教授則從聯(lián)邦學習的視角出發(fā)，探討了如何通過異質性評估、優(yōu)化與隱私保護，推動該技術在多方協(xié)作中的應用與發(fā)展。Prof. Noor Zaman Jhanjhi則重點討論了生成式AI時代的網絡安全問題，分析了當前生成式AI應用中存在的安全挑戰(zhàn)，并提出了應對策略。
應用創(chuàng)新主題論壇
在應用創(chuàng)新主題論壇上，各位專家分享了人工智能技術在實際應用中的最新進展與創(chuàng)新思路。論壇由北京林業(yè)大學教授李紅軍主持，特邀了倫敦國王學院助理教授盧磊和華為軟件工程應用技術首席專家夏鑫進行主題演講。
盧磊教授深入探討了深度學習在心血管健康領域的應用，展示了AI如何推動醫(yī)學診斷的創(chuàng)新，提升心血管疾病的早期檢測與治療效果。夏鑫專家則聚焦于大模型在軟件工程中的應用，分析了大模型技術帶來的進展與挑戰(zhàn)，特別是在復雜軟件系統(tǒng)開發(fā)中的應用潛力與面臨的技術瓶頸。
12月22日，大會繼續(xù)展開深入的學術討論，在線上、線下并行開展“大模型技術探索與實踐主題論壇”及“AI前沿應用主題論壇”。來自中國科學院、北京信息科技大學、賓漢姆頓大學、雷丁大學等國內外知名院校，及騰訊、微軟健康未來等企業(yè)的行業(yè)專家，分享了大模型的前沿技術發(fā)展以及跨學科應用中的技術突破。這些精彩演講不僅為大模型技術的理論探索提供了新的視角，也為其實際的應用提供了可操作的路徑。從當前的發(fā)展趨勢來看，跨學科的協(xié)作與技術的深度融合將成為大模型應用發(fā)展的關鍵驅動力，推動AI創(chuàng)新潛力在更廣泛的領域得到釋放。
大模型技術探索與實踐主題論壇
在大模型技術探索與實踐主題論壇上，各位專家們圍繞大模型的發(fā)展趨勢、應用與挑戰(zhàn)進行了深入的探討與分享。中國科學院半導體研究所副研究員宋志剛主持了本次論壇，演講嘉賓包括中國科學院大學教授，云計算與智能信息處理實驗室主任徐俊剛、騰訊優(yōu)圖實驗室天衍研究中心負責人吳賢，中國科學院信息工程研究所研究員湯學海，中國科學院計算技術研究所智能算法安全重點實驗室副研究員龐亮，北京信息科技大學教授游新冬等國際知名學者。徐俊剛教授深入分析了大模型的最新發(fā)展趨勢與應用前景。吳賢分享了深度學習到大模型的轉變，重點介紹了醫(yī)學AI中的創(chuàng)新嘗試。湯學海研究員則提出了大模型安全治理的新思路。龐亮副研究員通過講解檢索增強大模型的前沿技術與社會影響，進一步闡明了大模型應用的深遠意義；游新冬教授則探討了知識圖譜的關鍵技術及其在多個領域的實際應用。
AI前沿應用主題論壇
在AI前沿應用主題論壇上，來自不同學術和行業(yè)領域的頂尖專家們分享了各自的前沿研究成果和應用探索。論壇由香港浸會大學助理教授韓波主持，演講嘉賓包括賓漢姆頓大學教授Zhongfei Zhang，微軟健康未來總經理Hoifung Poon，雷丁大學教授，計算機科學系主任Shuanghua Yang，伊利諾伊大學芝加哥分校教授劉兵。Prof. Zhongfei Zhang探討了不確定性分析在分布外檢測中的應用。微軟健康未來總經理Hoifung Poon，他展示了AI在加速健康發(fā)展的潛力。Shuanghua Yang介紹了多視角學習在多變量時間序列異常檢測中的重要性。劉兵教授分析了大語言模型在持續(xù)學習中的應用。IGC 2024 —
國際會議專場
12月22日下午是AIGC 2024國際會議專場，匯聚了來自中國傳媒大學、大連理工大學、北京郵電大學、香港中文大學、代爾夫特理工大學、山口大學、俄羅斯科學院、肯特州立大學等二十余所高校、十余個國家的教師及學生。他們從不同學科背景出發(fā)，展示了AI技術的發(fā)展趨勢、跨學科應用、以及各領域內大模型技術的最新突破和未來展望，提供了豐富的學術觀點與啟發(fā)。
線下會議
線上會議
結語
為期兩天的會議，不僅為來自全球的專家學者提供了一個深入交流和思想碰撞的學術平臺，而且對推動生成式AI與大模型技術的跨學科發(fā)展具有重要意義。大會的成功舉辦，標志著生成式AI與大模型技術的應用研究在全球范圍內將進一步深入發(fā)展。隨著技術的不斷進步，學術界與產業(yè)界將繼續(xù)攜手并進，共同推動AIGC在更廣泛領域的創(chuàng)新與應用。
我們堅信，AIGC不僅是一個學術論壇，也是一個促進全球合作、推動人工智能與產業(yè)深度融合的平臺。我們期待在AIGC 2025會議中繼續(xù)攜手前行，共同探索AIGC的無限未來！
