讲座题目：大型基础模型：迈向更佳性能、信任与安全的下一阶段研究

讲座嘉宾：CHUA Tat-Seng  新加坡国家科学院院士  新加坡国立大学教授

讲座时间：2025年9月27日（星期六）15:30

讲座地点：吉林大学中心校区王湘浩楼B108报告厅

嘉宾简介：

蔡达成（ChuaTat-Seng）教授是新加坡国立大学（NUS）永利娱乐城 的KITHCT 讲席教授。他同时也是清华大学、四川大学和郑州大学的杰出客座教授。蔡教授曾于 1998–2000 年担任永利娱乐城 的创院院长。他的研究兴趣包括多模态基础模型、可信AI，以及对话式搜索与推荐。他还是新加坡国立大学与清华大学联合研究中心NExT 的联合主任。蔡教授曾获 2015 年 ACM SIGMM 成就奖、2022 年新加坡国立大学科研成就奖、2024 年中国计算机学会（CCF）海外杰出技术贡献奖，并当选为新加坡国家科学院院士。他担任多媒体建模（MMM）会议系列和 ACM 国际多媒体检索会议（ICMR，2015–2018）指导委员会主席，并曾担任 ACM Multimedia 2005、ACM SIGIR 2008、ACM Web Science 2015、WSDM 2023、ACM Web Conference（WWW）2024 及即将召开的 ACM ICAIF 2025 的大会联合主席。他的研究团队多次获得最佳论文奖，包括最近在 ICLR 2025 获得的杰出论文奖。蔡教授还是新加坡两家科技初创公司的联合创始人。

讲座摘要：

  人工智能这一概念自20世纪50年代就已存在。在过去十年中，随着深度学习、大语言模型和大型基础模型（LFMs）的出现，它已变得绝对主导且广受欢迎。然而，近期的事件似乎表明人工智能的发展势头正在趋于平缓，训练/测试阶段的规模化已到极限，LFMs在应用中的普及也带来同质化。如果这种趋势持续下去，我们很快就会见证一个时代的结束——不再能单纯通过投入更多资金来解决研究问题，同时，那些曾经打乱高质量学术活动的大型人工智能及相关会议也将走向终结。本次报告将讨论这些发展，并展望未来---一个由传统学术研究焕发新生、学科导向研究与会议重新崛起的未来。报告将重点介绍两大研究方向，这两者与计算机科学学科本身同样古老：准确性（以及相关的多样性、持续学习与质量评估研究）；以及系统的鲁棒性、可信度与安全性。报告将重点探讨如何揭示LFMs中的隐性或潜在知识，作为更好地理解、对齐并与LFMs协作的基础。同时，也将讨论面向更优多模态对齐、持续学习及在垂直领域智能体应用中实现 AI 信任与安全的框架。本次报告旨在激发更多问题而非给出答案，并为计算机科学与人工智能未来的健康讨论和研究铺路。

主办单位：科学技术协会  

承办单位：永利娱乐城