備受業界關注的大模型風向标大會，由 CSDN & Boolan 舉辦的「2024 全球機器學習技術大會」将于 11 月 14-15 日在北京威斯汀酒店隆重召開。本次大會特别設立大語言模型技術演進、多模态大模型前沿、代碼大模型與軟體變革等 12 大技術主題。彙聚 50 餘位國内外頂尖技術專家，與 1000+ AI 領域精英共話智能體、多模态、代碼大模型等最前沿話題，為開發者提供技術全視角解讀。
本文提前揭曉 12 大技術專題闆塊下，來自BAT、微軟、位元組、快手、小米、百川智能、智譜、360 等 AI 領域頂尖技術專家的議題分享。
多模态大模型前沿
随着大模型技術的迅速演進，多模态大模型逐漸成為實作人機互動、提升智能化體驗的重要技術方向。多模态技術能夠有效融合文本、圖像、音頻等多種資料形式，讓模型在了解和表達複雜資訊時更為自然和精準，廣泛應用于智能搜尋、内容生成、資料分析等領域。在「多模态大模型前沿」專題中，主辦方邀請了新加坡工程院院士、AAAI、ACM、IEEE 和 IAPR Fellow，昆侖萬維 2050 研究院院長及首席科學家顔水成教授發表主題分享。截至目前，顔水成教授已在國際頂級期刊和會議上發表論文 800 餘篇，H 指數為 140+。其團隊曾多次在 Pascal VOC 和 ImageNet 競賽中獲獎，并在 ACM Multimedia 等頂級會議上斬獲最佳論文及最佳學生論文獎，為該領域做出了卓越貢獻。此外，來自騰訊混元多模态模型負責人彭厚文、智源基礎資料研究組負責人劉廣、中國科學院自動化研究所副總工程師王金橋、360 人工智能研究院視覺方向負責人冷大炜、京東探索研究院進階算法科學家李東江、潞晨科技聯合創始人兼 CTO 卞正達等業界專家也将齊聚，圍繞多模态大模型的技術實戰、具身智能學習、場景化應用等不同次元，共同深入探讨多模态技術的挑戰與未來前景。
大語言模型技術演進
在人工智能與自然語言處理快速發展的浪潮中，大語言模型（LLM）作為技術前沿的核心引擎，不斷推動行業向更智能、更精細的方向邁進。本次全球機器學習技術大會特設「大語言模型技術演進」主題，誠邀百川智能預訓練負責人王炳甯、中國人民大學高瓴人工智能學院副教授劉勇、新浪微網誌首席科學家張俊林及 RWKV 元始智能算法工程 VP 林玥煜等多位行業專家。他們将從大模型機理分析、Transformer 效率優化、預訓練技術、模型架構等不同視角，深入解讀大語言模型的發展路徑與實踐應用，共同推動大語言模型技術的前沿探索與産業落地。
大模型應用開發實踐
如何将大模型的強大能力轉化為實際業務價值，并高效地嵌入多樣化的應用場景，是大模型應用開發中的核心課題之一。在「大模型應用開發實踐」專題中，來自騰訊平台智能技術架構師張功貫，阿裡企業智能算法負責人陳祖龍，360 人工智能研究院進階算法專家劉煥勇，瀾舟科技合夥人、算法和應用 VP 馬永亮及 eBay 進階技術專家劉威等專家将分享各自在實際業務中推動大模型應用的經驗與實踐心得。
代碼大模型與軟體變革
如何利用代碼大模型提升開發效率、優化代碼品質，正成為軟體開發領域的重要課題之一。在「代碼大模型與軟體變革」專題中，我們誠邀阿裡通義靈碼産品技術負責人陳鑫、智譜 AI CodeGeex 進階算法工程師張少博、Baidu Comate 架構師徐曉強、商湯科技 Copilot 應用技術負責人張濤、位元組跳動豆包 MarsCode 團隊算法專家江波，以及 aiXcoder 代碼大模型算法專家蔣思源等技術專家，他們将分享代碼大模型在實際開發中的創新應用，助力開發者實作智能化的程式設計體驗與更高效的開發流程。
AI 智能代理
随着大模型驅動的 AI 智能代理在多領域場景中的應用不斷深化，如何提升代理的知識了解和互動能力已成為關鍵議題。在「AI 智能代理」專題中，快手科技快意大模型知識增強研發負責人毛航宇、微軟亞洲研究院資深研究員梁耀波、小米大模型團隊進階算法工程師高鵬至、面壁智能研究員兼 ChatDev 作者錢忱、來也科技 CTO 胡一川，以及 Dify 首席架構師姜勇等專家，共同分享在智能代理技術中的創新突破和實踐經驗，探索其在智能互動與業務賦能中的應用潛力。
大模型應用架構與工具
大模型的實際應用離不開高效的架構與工具支援，如何建構并優化這些工具是推動AI落地的核心議題之一。在「大模型應用架構與工具」專題中，騰訊 Angel 機器學習平台專家工程師李夕瑞、智源研究院研究員錢泓錦、通義實驗室進階搜尋算法專家丁瑞雪、螞蟻圖計算開源負責人範志東、Percena 創始人兼 CEO 薛明以及 Jina AI 聯合創始人兼 CTO 王楠等多位技術專家将分享其在大模型架構建構、工具鍊優化及開源應用方面的前沿實踐，共同探讨大模型生态系統的技術進展與創新應用。
算力基建與性能優化
在大模型技術飛速發展的背景下，算力基建和性能優化成為確定高效模型運轉的關鍵因素之一。在本次「算力基建與性能優化」專題中，我們邀請到中科加禾 CTO 陳龍、得物機器學習進階專家孟令公、壁仞科技 FPA 部門負責人肖波以及趨境科技 CEO 艾智遠等業内專家，他們将分享算力架構創新、性能優化實踐及在高效算力部署上的經驗，共同探讨大模型技術發展背後的硬體支援與性能突破。
幹貨為先，實踐至上，2024 全球機器學習技術大會即将開啟。如果你是計算機與 AI 相關領域從業者，請不要錯過這次非常重要的學習、交流機會。
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