CNCC2024
論壇簡介：
青年學者發展論壇——如何面對大模型時代的研究機遇與挑戰？
舉辦時間：10月24日13:30-17:30
地點：夏苑-英國館一樓教室10
注：如有變動，請以官網(https://ccf.org.cn/cncc2024)最終資訊為準
目前，大模型的爆發式發展對工業界和學術界都産生了深刻而廣泛的影響。在工業界，大模型為智能化應用的落地提供了強大技術支援，推動了自動化、智能化的全面更新，顯著提高了生産效率與創新能力。在學術界，大模型不僅拓寬了人工智能領域的研究邊界，還促進了跨學科的深入合作，為學術研究帶來了前所未有的機遇。與此同時，大模型的快速發展也加速了基礎研究與應用研究的融合，推動了人工智能技術從理論到實踐的全方位發展。
然而，大模型的發展不僅為科研人員提供了豐富的研究機會，也提出了新的挑戰。尤其是青年學者，面對大模型帶來的機遇與挑戰，如何保持學術定力，如何創新性地開展研究，如何做出自己的特色？成為了青年學者亟需思考的重要課題。為深入探讨大模型時代青年學者面臨的機遇與挑戰，本論壇特别邀請了各領域在大模型理論與應用方面的傑出專家和學者進行經驗分享。他們将分享如何結合大模型開展具有創新性和影響力研究的實際經驗，并交流研究過程中遇到的心得、挑戰以及獨到見解。邀請的專家來自多個研究領域，分享内容涵蓋大模型的算力內建問題、知識探索機制與決策模型學習範式、以及代碼大模型與機器語言大模型的建構等多個次元。
本論壇由CCF 218 Club發起。CCF 218 Club主要由入選“CCF青年人才發展計劃”的學者組成。“CCF青年人才發展計劃”旨在支援一批已經取得較優秀成績、具有較強創新能力的青年學者，入選者年齡在32歲以下。本論壇聚焦青年學者的發展，旨在通過學術報告與交流的形成對青年學者發展有益的建議。
論壇日程
| 順序 | 主題 | 主講嘉賓 | 機關 |
| 1 | 基于大模型的軟體自動化 | 李戈 | 北京大學 |
| 2 | 機器語言大模型：技術與應用 | 張超 | 清華大學 |
| 3 | 大模型知識機制探索 | 韓先培 | 中國科學院軟體所 |
| 4 | 以資料為中心的計算架構-大模型時代的算力內建問題 | 王穎 | 中國科學院計算所 |
| 5 | 大模型時代下的強化學習 | 郝建業 | 天津大學 |
| Panel環節 | 全部論壇講者 |
論壇主席及嘉賓介紹
論壇主席
文明
CCF 218Club執行委員，華中科技大學副教授
華中科技大學網絡空間安全學院副教授，碩士生/博士生導師，主要聚焦軟體安全、軟體測試與分析、以及代碼大模型安全等研究，在軟體工程領域累計發表了CCF-A類推薦會議或期刊50餘篇，榮獲ACM新星獎（武漢），“華中學者”卓越青年學者，武漢東湖學者等榮譽，并入選了第七屆中國科協青年人才托舉工程計劃。
論壇講者
李戈
CCF軟體工程專委副主任，北京大學計算機學院長聘教授，教育部長江學者（博雅特聘教授）
CCF系統軟體專委常委、CCF大模型論壇常委。研究方向：智能化軟體開發技術、智能軟體系統關鍵技術、深度學習。國際上 “基于深度學習的程式了解與生成”的先驅性研究者，多項成果被國際學者認為是“首創性成果”并被廣泛引用。所帶領的研究團隊在多項研究任務中一直保持着國際領先結果，是該領域國際知名的研究團隊。
報告題目：基于大模型的軟體自動化
報告摘要：大模型技術對軟體開發技術産生了深刻影響。目前大模型的軟體開發輔助能力到底如何？未來的軟體開發圖景将會發生哪些變化？北京大學程式了解與生成研究團隊，是基于深度學習的程式了解與生成領域的早期開拓和持續貢獻團隊。講者以自身研究經曆為背景，對基于大模型的程式了解與生成方法的研究曆程和發展狀态進行簡要概述，并對基于大模型的軟體開發自動化的影響進行探讨。
張超
CCF 218Club執行主席，清華大學網絡研究院副院長、長聘副教授
CCF傑出會員，清華大學網絡研究院副院長，長聘副教授，華為冠名教授，藍蓮花戰隊教練。曾獲得清華大學學術新人、國家級青年人才等榮譽。主要研究軟體和系統安全、人工智能安全。研發國際首個機器語言大模型MLM。
報告題目：機器語言大模型：技術與應用
報告摘要：軟體面臨着漏洞、惡意代碼、破解等安全威脅，而大量軟體無法擷取源代碼，是以亟需二進制程式安全分析能力。然而，相比于有源碼程式，二進制程式缺失大量資訊因而難以分析。大語言模型技術為二進制程式分析帶來了新的突破口。本次報告将分享機器語言大模型（MLM）解決方案，展示MLM在二進制程式安全分析中的突破性能力和應用效果，與大家共同探讨軟體安全的發展方向。
韓先培
中國科學院軟體研究所研究員
中科院軟體所研究員及中文資訊處理實驗室副主任，主要研究方向為自然語言了解、大模型及知識圖譜。承擔中科院戰略先導、科技創新2030課題、國家重點研發專項等十餘項課題。在ACL、SIGIR、IJCAI等重要國際會議發表論文60餘篇。入選國家優青、中國科協青年人才托舉計劃及北京智源青年科學家，擔任中國中文資訊學會理事及語言與知識計算專業委員會副主任。相關成果獲中國中文資訊學會漢王青年創新獎一等獎及科學技術獎一等獎。
報告題目：大模型知識機制探索
報告摘要：近年來，大模型展現出了強大能力，但其背後機制卻仍舊不明，極大制約了大模型的改進和應用。本報告介紹課題組在大模型知識機制方面的一些探索，如知識對大模型的影響和大模型對外在知識生态的影響，同時對大模型與知識的關系進行探讨。
王穎
CCF內建電路設計專委秘書長，中科院計算所研究員
主要研究方向包括內建電路設計自動化，物端人工智能系統，高能效晶片設計與存儲系統設計，主持基金委優青，科技部重點研發等項目。共發表100餘篇內建電路與系統結構領域CCF-A類論文。曾獲CCF青年科學家獎，CCF技術發明一等獎，IEEE/ACM DAC40歲以下創新獎， 以及IEEE TC年度最佳論文等榮譽。
報告題目：以資料為中心的計算架構-大模型時代的算力內建問題
報告摘要：随着大模型以及随之而來的資料計算次元爆炸問題，如何以更低的成本與能耗提供人工智能算力解決方案成為科研與産業界的核心研究目标，為了在先進工業發展放緩的當下達成這一目标，通過scale-up和scale-out的路線擴充算力不得不面臨資料通信牆與存儲牆的制約，是以以資料為中心計算架構在AI時代成為被寄予厚望的新型體系結構，以緩解功耗牆與存儲牆問題，在學術界與工業界無論是基于新型器件的存算一體，基于SRAM與DRAM近存計算，還是基于flash的近資料計算系統都已成為研究熱點，報告将介紹差異化應用場景下不同存算或近資料計算架構方案的優勢與結合，并着重讨論大模型時代下不同存算架構如何結合異構計算與先進內建技術的橫向擴充應對系統存儲與互聯資源的爆炸式增長。
郝建業
天津大學副教授、華為諾亞方舟決策推理實驗室主任
華為諾亞決策推理實驗室主任，天津大學智算學部副教授。主要研究方向為深度強化學習、多智能體系統。發表人工智能領域國際會議和期刊論文100餘篇，專著2部。 主持國家科技部2030人工智能重大項目課題、基金委人工智能重大培育項目、國防科技創新重點項目課題等項目10餘項，研究成果榮獲國際會議最佳論文獎3次，NeurIPS20-22大會競賽冠軍4次。相關成果在工業基礎軟體智能化、自動駕駛、遊戲AI、廣告及推薦、5G優化、物流排程等領域落地應用。
報告題目：大模型時代下的強化學習
報告摘要：本報告首先會介紹傳統強化學習背景，然後介紹在大模型時代下新的決策模型學習範式，以及強化學習如何助力決策模型及其所面臨的挑戰和解決方案，同時介紹在自動駕駛、EDA晶片設計和具身智能等場景的落地應用。
關于CNCC2024
CNCC2024将于10月24-26日在浙江省東陽市橫店鎮舉辦，大會主題為“發展新質生産力，計算引領未來”。大會為期三天，包括18個特邀報告、3個大會論壇、138個專題論壇及34場專題活動和100餘個展覽。圖靈獎獲得者、兩院院士、國内外頂尖學者、知名企業家在内的超過800位講者在會上展望前沿趨勢，分享創新成果。預計參會者超過萬人。