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AI TIME今年将持续推出AIGC大咖思辨的线下活动！AIGC线下系列活动将涵盖大模型基座、文本、文生图、代码自动生成、开源工具、软硬件结合等方向，为各位AI领域的专业人士和爱好者提供思辨与探索的机会。
如果您对这些活动感兴趣，我们欢迎您与AI TIME合作举办AIGC大咖思辨线下活动。您可以在我们的后台留言或添加我们的小助手微信，我们期待您的参与！
人工智能正处于高速发展的阶段，大模型已经成为了AI领域的“兵家必争之地”。2023年3月28日，AI TIME将举办“大模型为什么是AI领域的‘兵家必争之地’？”线下活动，邀请了中国人民大学高瓴人工智能学院教授，博士生导师卢志武、新加坡国立大学的校长青年教授，潞晨科技创始人，董事长尤洋、北京智谱华章科技有限公司CEO兼CTO张鹏、金沙江创投主管合伙人张予彤、上海有孚网络股份有限公司联合创始人兼CTO臧云峰，五位嘉宾将分享大模型在语言理解、图像处理、自动驾驶等领域的应用和挑战，并围绕大模型的技术革新、道德伦理、商业价值等方面进行深度探讨。本次活动还为观众提供与现场嘉宾互动交流的机会，有机会和业内大咖零距离接触。
时间：2023年3月28日10:00-12:00
地点：北京市海淀区清华科技园赛尔大厦（快来看看你的短信）
形式：线下+线上直播
直播二维码：
邀请嘉宾
卢志武：
中国人民大学高瓴人工智能学院教授，博士生导师。2005年毕业于北京大学数学科学学院信息科学系，获理学硕士学位；2011年毕业于香港城市大学计算机系，获PhD学位。主要研究方向为机器学习、计算机视觉等。设计首个公开的中文通用图文预训练模型文澜BriVL。以主要作者身份发表学术论文90余篇，其中在Nat Commun、TPAMI、IJCV等国际期刊和ICML、ICLR、NeurIPS、CVPR、ICCV等国际会议上发表论文50余篇。指导的学生获得2021年CCF优博、2021年百度奖学金。担任CCF生物信息学专委会委员。担任NeurIPS、ICML、ICLR、ICCV、CVPR、AAAI、IJCAI等国际顶级会议的（资深）程序委员。
尤洋：
新加坡国立大学的校长青年教授和加州大学伯克利分校博士。他曾创造ImageNet和BERT训练速度的世界纪录。他的算法被用于谷歌，微软，英特尔，英伟达等巨头。他曾以一作获得了IPDPS (0.8%获奖率)和ICPP (0.3%获奖率)的最佳论文。他获得的奖项包括: 清华大学优秀毕业生，北京市优秀毕业生，国家奖学金，清华大学数额最高的西贝尔奖学金，ACM-IEEE HPC Fellowship，Lotfi A. Zadeh Prize，ACM Doctoral Dissertation Award候选人(81名伯克利博士中选2人)，福布斯30岁以下精英榜 (亚洲)，IEEE-CS超算杰出新人奖。
张鹏：
北京智谱华章科技有限公司CEO。曾参与单位承担的863、973、科技支撑计划等多项国家级科研项目，承担核心技术骨干和技术团队负责人的职责，顺利完成多项重大任务，获得多项各级奖励，发表多篇学术论文，申请国家标准、发明专利和软件著作权等共10余项，成果显著。同时，张鹏曾在KDD、ICML等国际顶会和期刊上发表多篇学术论文。曾荣获2013 年中国电子学会科学技术三等奖、2012 年北京市科学技术三等奖及2009年王选新闻科学技术奖二等奖等多项重要奖项。近年来，张鹏带领智谱研发团队不断攻关，也联合清华大学和北京智源人工智能研究院成立了认知智能联合研究中心，充分发挥产学研结合的力量来实现数据和知识双轮驱动的下一代人工智能技术。研发项目包括大规模预训练模型、超大规模常识知识图谱、认知智能数字人，以及更精准的情报挖掘、推荐和决策支持等。
张予彤：
金沙江创投主管合伙人。专注于科技与企业服务领域早期投资，主导的投资包括小红书（天使及A轮投资人）、深鉴科技（已被Xilinx收购）、MokaHR、黑湖智造、云扩科技、循环智能、极睿科技等。加入金沙江创投之前，张予彤女士曾任趣加的运营副总裁。她于2019年被评选为华兴资本2019 VC 年度影响力投资榜单“年轻派卓越投资人”，并于2020年入选福布斯在全球范围内评选的 The 2020 Midas Brink List。张予彤女士拥有清华大学电子工程学士学位和斯坦福大学管理工程硕士学位。
臧云峰：
上海有孚网络股份有限公司联合创始人兼CTO，网络通信和云计算领域资深专家，国内最早的专有云概念提出者，有超过20年的城域网、分布式云计算、大规模算力集群的设计和研发管理经验。参与了多个大型超算和智算中心建设与运营。2020年荣获上海智慧城市建设“领军先锋”称号。
主持人
何 芸
AI TIME负责人
刘道全
始智AI创始人
清华校友总会AI大数据专委会副秘书长
Panel
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主流大模型现在还是千亿规模为主，GLM是1300亿，GPT-3是1750亿，PaLM是5400亿等，未来是否参数量越来越大？参数的极限量会到多少？是否参数量越大，效果一定越好？如果不是一味追求参数量的扩大，其他还有哪些关键的方法可以提升模型整体的效果？比如多模态联合学习的方法？
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大模型的能力越来越强，AI应用的空间是不是越来越小了？AI应用的主要竞争力会侧重在哪些方面？
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大模型会对整体AI产业以及学术研究等格局产生哪些主要的影响？产业方面是否会变成寡头垄断？AI学术方面是否终结？
······更多精彩问题，当天解锁
大家可以在群内进行提问，请添加“AI TIME小助手（微信号：AITIME_HY）”，回复“大模型”，将拉您进群”！
AI TIME微信小助手
主办：AI TIME，清华校友总会AI大数据专委会
赞助单位：智谱·AI、有孚网络、金地集团智汇港湾孵化器
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