我校举办人工智能前沿技术研讨会

10月20日上午，安徽大学计算机科学与技术学院联合计算智能与信号处理教育部重点实验室举办人工智能前沿技术研讨会。此次研讨会旨在深入剖析人工智能技术的最新动态，促进学术界内部的深度对话与智慧碰撞，为推动人工智能技术的发展和应用贡献力量。

国防科技大学教授侯臣平作题为《自适应环境变化的机器学习方法初探》的报告。他从人工智能视角出发，介绍了自适应学习在应对开放环境中学习要素变化方面的应用，并分享了课题组在自适应特征、分布、标记等学习要素变化方面的一些初步研究成果。他的报告深入浅出，为与会者提供了宝贵的学术参考。

同济大学教授宋井宽作题为《从多模态大模型到具身智能的发展启发》的报告。他首先介绍了多模态大模型的概念及其在各领域的应用，随后深入探讨了ChatGPT及其变种所展现的大型语言模型（LLM）及MLLM的突破，以及这些突破如何激发了人们对具身智能的深入探讨。他强调，具身人工智能（Embodied AI）对于实现通用人工智能（AGI）至关重要，并且是连接网络空间和物理世界的各种应用的基础。最后，宋井宽梳理了从多模态大模型到具身智能的发展历程，并提出了针对当前智身智能发展中面临的挑战的一些思考，为与会者提供了深刻的启示。

湖南大学教授刘敏作题为《智能手术机器人多模态感知》的报告。他详细分析了多模态感知技术在智能手术机器人中的应用，并探讨了该技术对提升手术机器人交互能力的作用。这不仅展示了多模态感知技术在医疗领域的巨大潜力，也为与会者提供了关于手术机器人未来发展的新思路。

华中科技大学教授苏厚胜作了《多智能体系统的分布式状态估计》的报告。他介绍了多智能体系统分布式观测的研究背景，并分享了团队在面临多源头、多层次和多变化的各类不确定性因素时，如何设计分布式观测器以实现目标的全局估计与追踪的研究成果。他的报告不仅展现了多智能体系统研究的复杂性，也为与会者提供了关于如何克服不确定性因素影响的策略。

天津大学教授刘安安作了《视觉大模型内生风险解析和治理》的报告。他针对视觉生成大模型存在的内生风险问题，介绍了团队在风险机理研究和防御策略方面的成果，他的报告不仅揭示了视觉大模型面临的安全挑战，也为与会者提供了关于如何提升模型生成内容安全性的建议。

本次研讨会不仅为与会者提供了一个交流学术思想、探讨技术难题的平台，也为推动人工智能技术的创新和发展注入了新的活力。