8月16日-17日，由ACM 数据挖掘中国分会（KDD China）主办，西南交通大学计算机与人工智能学院等单位承办，四川省人工智能学会、西南财经大学计算机与人工智能学院、四川轻化工大学计算机科学与工程学院等单位协办的KDD China 2024数智未来研讨会暨 KDD China 2024 Summer School在西南交通大学九里校区国际会议厅召开。我院副院长石睿教授、罗笑玲老师及8名研究生应邀参会。
微众银行首席人工智能官、加拿大皇家科学院和工程院院士、香港科技大学杨强教授，欧洲科学院院士、南京大学副校长周志华教授，KDD China主席、京东集团副总裁郑宇教授，KDD China副主席、百度集团执行副总裁沈抖博士，KDD China副主席、清华大学唐杰教授，KDD China秘书长、西南交通大学李天瑞教授，KDD China司库、中国科学技术大学陈恩红教授，澳门大学巩志国教授，北京交通大学于剑教授，东南大学张敏灵教授，南京大学黎铭教授等25位KDD China委员和候补委员、嘉宾、青年学者特邀主持、高等院校教师参加会议，分享了数据挖掘和人工智能最新进展，并颁发KDD China Innovation Award等重量级奖项。
本次会议汇聚了学术界与产业界的精英翘楚，围绕AI大模型、联邦学习等前沿技术展开了深入交流。香港科技大学杨强教授、京东集团副总裁郑宇教授、百度执行副总裁沈抖博士、南京大学周志华教授、清华大学唐杰教授、南京大学黎铭教授介绍了大模型的核心概念和应用落地，联邦学习在分布式AI和隐私计算中的应用，AI大模型如何建立城市知识体系框架，ChatGLM在多模态任务上的应用潜力，以及利用“学件”缓解大模型所面临的挑战等前沿理论与应用创新，并探讨了通用人工智能（AGI）的分级标准和未来发展趋势。郑宇、于剑、沈抖、唐杰、薛贵荣5位专家开展了以“AI大模型的深度碰撞”为题，从数据、算力、算法以及产学研结合四个层面展开，就数据来源、中国自研芯片算力、Transformer架构的未来、学业和工业界是否一定需要致力于大模型研究等多个热点话题展开讨论，为AI大模型的发展提供了新的思考和方向。北京交通大学于剑教授、西南交通大学韩科教授、澳门大学巩志国教授、东南大学张敏灵教授、清华大学崔鹏副教授则分别对最优分类器、城市大气监测、非平衡图学习数据增强技术、可信与可解释机器学习、人工智能可信性的数据视角做了阐述，为解决机器学习、深度学习等技术的可信与可解释性问题提供了新的视角。西南财经大学杨新教授、清华大学东昱晓教授、中国人民大学张静教授、北京邮电大学石川教授、清华大学刘洋副教授等就联邦大小模型知识互迁移、大语言模型、图神经网络、时空轨迹自监督学习等主题带来了精彩的演讲。
参加数智未来研讨会，拓宽了与会师生的学术视野，也引发了新的思考：高校作为科技创新与人才培养的高地，肩负着重大历史使命。一方面要紧跟时代步伐，不断优化课程体系，强化实践教学，培养具备跨学科素养、创新精神和国际视野的AI人才。另一方面要深化产学研合作，推动科研成果向现实生产力转化，促进人工智能技术在教育、医疗、交通、制造等领域的广泛应用。
