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首批演讲嘉宾震撼登场2024-全球机器学习技术大会北京站官宣

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首批演讲嘉宾震撼登场!2024 全球机器学习技术大会北京站官宣

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继 2024 全球机器学习技术大会于 4 月在上海成功 举办以来,2024 全球机器学习技术大会北京站正式迎来官宣,将于 11 月 14-15 日在北京威斯汀酒店正式召开。

本次大会将重磅推出多场前沿技术分享与实践研讨,涵盖大模型技术演进、多模态大模型等行业热点议题。与会者将有机会深度了解全球范围内最新的技术趋势,掌握大模型技术在不同行业的落地应用。

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首批嘉宾阵容曝光

秉承 “专注 AI 研发一线,输出实战干货” 的内容定位,本次大会邀请 50+ 国内外顶尖技术专家、演讲嘉宾齐聚一堂,与 1000+ 各行业 AI 精英共同探讨 AI 和大模型领域的 12 大主题,分享 AI 在软件开发智能化、金融、电商、自动驾驶等领域的应用实践与突破。

首批重磅嘉宾阵容现已公布,快来一睹为快!

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陈 鑫

阿里通义灵码产品技术负责人

嘉宾简介

阿里云云效、通义灵码产品技术负责人,致力于企业研发效率、产品质量、DevOps 方向研究和探索。2011 年加入阿里,带领过大数据测试团队、测试工具研发团队、研发平台团队。对研发协同、测试、交付、运维领域都有很深的见解。目前正在带领团队向云原生、极致效率、智能化等领域进行持续演进。

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张俊林

新浪微博新技术研发负责人

嘉宾简介

中国中文信息学会理事,中科院软件所博士。目前担任新浪微博技术研发负责人,在此之前在阿里巴巴担任资深技术专家,负责新技术团队。《这就是搜索引擎:核心技术详解》、《大数据日知录:架构与算法》的作者,目前主要研发兴趣集中在推荐系统及自然语言处理。

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王炳宁

百川智能预训练负责人

嘉宾简介

博士毕业于中国科学院自动化研究所,主要研究问答系统和大语言模型。历任搜狗、腾讯高级研究员,有着丰富大规模生成式模型经验,主导并发布如 ReCO、ComQA、ChiQA、T2Ranking 等大规模中文问答数据,以及 Baichuan 系列预训练模型。在ACL、SIGIR、AAAI 等国际顶级人工智能和自然语言处理会议上以第一作者发表论文11篇,并获得 2021 年 CIKM best paper runner up。博士论文《机器阅读理解关键技术研究》获 2019 年中国中文信息学会优秀博士论文奖。中国中文信息学会青年工作委员会执行委员。

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刘 广

智源基础数据研究组负责人

嘉宾简介

北京邮电大学智能科学与技术博士,北京智源人工智能研究院基础数据研究组负责人,有悟道·天鹰 Aquila 系列基础模型(7B/34B/8x16B)开发和开源经验,在人工智能领域学术会议和期刊上发表论文,现在关注高质量数据合成技术等研究方向。

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毛航宇

快手科技快意大模型知识增强研发负责人

嘉宾简介

主要关注 Agent、RAG、Alignment、RL、LLM 等技术,在 ICLR 及 NeurIPS、ICML 等 CCF-A/B 类会议和期刊上发表论文 30 余篇,申请美国专利和华为高潜专利多项,相关研究在企业场景落地并产生较大效益。曾担任上述会议的 PC、Senior PC、Area Chair、中国数据挖掘会议(CCDM)的论坛主席,以及 CCF 多智能体学组的执行委员。曾获国际人工智能会议NeurIPS 强化学习竞赛冠军(团队负责人)、中国计算机学会“多智能体研究优秀博士论文奖”(当年度全国唯一)、北京市“优秀毕业生”(当年度北大网络所唯一博士)、华为“创新先锋总裁奖”(当年度仅次于盘古大模型)。

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江 波

字节跳动豆包 MarsCode 团队算法专家

嘉宾简介

硕士毕业于中国科学院计算技术研究所,研究领域包括大规模分布式训练、代码领域模型等。作为豆包 MarsCode 代码补全、代码补全 Pro、代码问答等 AI 功能算法负责人,负责代码领域模型调优、推理加速以及更多开发者 AI 功能孵化。长期致力于软工任务与大模型的结合与实用化落地,在代码补全、代码生成以及代码理解等AI能力产品化有丰富的实践经验。

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梁耀波

微软亚洲研究院资深研究员

嘉宾简介

2016 年加入微软,主要研究方向为跨语言的预训练、AI 智能体及具身智能。开发的跨语言模型 Unicoder 应用场景包括微软产品十余项、语言一百余种。AI 智能体框架 TaskMatrix.AI 可适用于集成大量 API 并广泛适用于各种数字和物理场景。

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刘 威

eBay 高级技术专家

嘉宾简介

eBay 风控部门高级技术专家。曾先后主导了 eBay 风控实时 RCA 平台,风控地址标准化与模糊匹配服务,以及高并发高可用风控名单管理系统的设计与开发工作,负责多个 eBay 风控决策引擎核心组件的设计,开发与维护,具有丰富的高性能系统架构设计的工程经验。此外,在知识图谱与风控决策引擎的集成,大语言模型在风控领域的应用等方向具有深厚的技术积累与丰富的实践经验。

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马永亮

澜舟科技合伙人、算法和应用 VP

嘉宾简介

毕业于哈尔滨工业大学,曾就职于阿里巴巴、微软等公司。在微软工作十余年,曾担任微软必应搜索首席开发经理。当前负责澜舟科技的大模型技术和应用落地, 包括 RAG、搜索、问答、报告生成、视频会议分析等。

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张 涛

商汤科技 Copilot 应用技术负责人

嘉宾简介

毕业于北京邮电大学通信工程专业,拥有 16 年先进技术的工程应用经验,先后在视频通信、计算机视觉、CV 异构推理框架、大语言模型应用等领域,主导过大型软件架构的设计和研发工作。现专注于 AI 应用产品的研发,带领团队开发上线了商汤 AI Native 生产力系列工具「代码小浣熊」和「办公小浣熊」,为数十万开发者提供编程辅助服务。

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冷大炜

360 人工智能研究院视觉方向负责人

嘉宾简介

目前带领研究院视觉团队在多模态大模型,视觉 AIGC,跨模态图文学习,开放世界目标检测,开放词表视频分析,AIoT 等方向进行前沿探索和工业落地工作。

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孟令公

得物机器学习高级专家

嘉宾简介

主要负责得物算法平台的相关研发工作。在得物从 0 到 1 打造通用大模型训练和推理平台。曾就职于腾讯、阿里等多家互联网大厂。2022 年加入得物,专注于大模型相关技术,包括推理加速与各应用场景落地,曾在得物技术公众号发表过多篇高质量大模型相关文章,比如:利用多 Lora 节省大模型部署成本,KubeAI 大模型推理加速实践,得物大模型平台接入最佳实践。

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刘 勇

中国人民大学高瓴人工智能学院副教授

嘉宾简介

博士生导师,从事机器学习研究,特别关注大规模机器学习、统计机器学习理论等。共发表高水平期刊和会议论文 40 余篇,包括 IEEE TPAMI、ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI 等,其中第一作者/唯一通讯作者在中国计算机学会推荐A类上发表学术论文 20 余篇。曾获 2014 年亚太知识发现和数据挖掘会议(PAKDD)博士生论坛最佳论文,并指导学生获 2021 年环太平洋国际人工智能会议(PRICAI)最佳学生论文。作为项目负责人主持了国家自然科学基金面上项目和青年项目、北京市自然科学基金面上项目、中国科学院基础前沿科学研究计划等。曾获 2020 年中国人民大学“杰出学者”、2019 年中国科学院“青年创新促进会”、2016 年中国科学院信息工程研究所“引进优秀青年”、2012 年“博士研究生学术新人奖”等称号。

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姜 勇

Dify 首席架构师

嘉宾简介

负责 Dify.AI 最佳实践探索及架构设计。一个 90% 的 E 人,却喜欢前沿技术折腾,并认为 Code 是最纯粹的事情。在软件工程、服务高可用和数据处理领域有较为丰富的经验,曾独立搭建类 Notion 的笔记型知识库后端服务,超百万用户量;对 RAG 领域有着深刻的理解与实践,曾多次在向量数据库大会、A2M大会、人工智能峰会中进行过相关领域的知识分享。

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刘焕勇

360 人工智能研究院知识图谱及文档理解算法方向负责人

嘉宾简介

曾就职于中国科学院,主持研制全行业事理图谱、360 百科图谱、知识图谱平台、360 版式分析模型等项目,360 智脑大模型前核心成员,申请发明专利十余项、论文数篇,对外开源项目 70 余项。近年来 在 OGB-Wikikg2 实体链接、ICPR 多行数学表达式识别、CCKS 多模态实体对齐、可解释类案匹 配等评测中获得多项冠亚军,创立老刘说 NLP 技术社区,具备广泛影响力。

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王金桥

中国科学院自动化研究所副总工程师

嘉宾简介

紫东太初大模型研究中心常务副主任,研究员,博导,武汉人工智能研究院院长,中国科学院大学人工智能学院岗位教授,多模态人工智能产业联盟秘书长,主要从事多模态大模型、视频分析与检索、大规模目标识别等方面的研究。在国际权威期刊和会议发表论文 300 余篇,参与国家、行业、团体标准制 16 项,申请发明专利 50 余项,获得 15 项国际算法竞赛冠军。

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张少博

智谱 AI CodeGeex 高级算法工程师

嘉宾简介

2017 年硕士毕业于德州大学软件工程专业,毕业后一直从事于 NLP 相关的研究,专注于模型训练及应用落地。于 2023 年加入智谱 AI,负责 CodeGeex 代码模型、Embedding 模型训练,并主导了 CodeGeeX 项目级智能问答、联网搜索等功能落地。目前在 CodeGeeX 团队负责前沿算法研发,旨在推进大模型技术在代码领域的创新与应用。

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陈祖龙

阿里企业智能算法负责人

嘉宾简介

中国设计与人工智能良渚智库专家,浙江省人工智能协会智能制造分会百人专家,中国“双法”学会数学建模分会理事,现负责面向大型企业的数字化智能文档、企业级办公助手以及法务、设计领域等领域大模型相关工作,曾担任阿里巴巴旅行(飞猪)算法负责人(搜索、推荐、供应链、交通)、淘宝人群导购算法主要负责人,在WWW、SIGIR、SIGKDD、ICDE、WSDM、IJCAI、CIKM、AAAI、ACL、EMNLP等国际顶级会议和VLDB、TITS、TCE、TOIS、ITOJ、TACL等国际顶级期刊以通讯作者作者发表论文和期刊30多篇等,并担任WWW等多个会议PC,拥有10项发明专利,参与省级重点项目一项。

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林玥煜

RWKV 元始智能算法工程 VP

嘉宾简介

曾任大数医达科技有限公司算法总监、阿里巴巴数据事业部系统架构师,多年来深耕大数据、人工智能在工业界应用和开发管理。对大语言模型在严肃医疗场景的应用、开发拥有丰富的实战经验。

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杜 万

Gru.ai CTO

嘉宾简介

从业近 20 年,目前专注于 AI Agent 框架研发,在分布式架构和云原生应用方面有多年的实践经验。曾任 CODING 及阿里云 Cloud IDE 研发负责人,阿里云函数计算工具链研发负责人。翻译了数本与 Elixir、Golang、云原生相关的书籍。

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钱泓锦

智源研究院研究员

嘉宾简介

负责大语言模型检索增强领域的研究工作。2024 年博士毕业于中国人民大学高瓴人工智能学院,研究方向为自然语言处理和信息检索,曾在 ACL、EMNLP、SIGIR、theWebConf 等国际会议发表多篇论文,获 theWebConf 2023 最佳论文提名。

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陈 龙

中科加禾 CTO

嘉宾简介

曾于中国科学院计算技术研究所获得博士学位,研究方向包括编译技术、并行计算及异构计算。陈龙博士多年从事面向国产芯片的编程与编译技术研发工作,曾任华为编译器与编程语言实验室架构师,主导过多项国产化芯片的编译器产品开发工作。技术涵盖高性能服务器、无线通信、AI 加速芯片等多个领域,面向市场获广泛应用。基于多年在芯片基础软件建设上的经验积累,于 2023 年联合创办了中科加禾科技有限公司,致力于解决国产 AI 算力落地应用所面临的困难。中科加禾通过全系统优化、编译技术及工具加持,提供大模型推理及微调系统工具,为国产 AI 算力加速落地提供帮助。

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蒋思源

aiXcoder 代码大模型算法专家

嘉宾简介

负责 aiXcoder 大模型开发的全流程,包括数据采集与清洗、大模型构建与训练、模型推理优化及服务、模型评估等。关注如何通过大规模分布式训练获得更符合软件工程实际开发场景的基础代码大模型;关注构建能符合软件开发流程、工具、行为的人类对齐训练方法;关注如何在私有代码上做领域化增量训练,并尽可能降低灾难遗忘等问题。

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钱 忱

面壁智能研究员,ChatDev 作者

嘉宾简介

清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)博士后,清华大学水木学者,主要研究方向为自然语言处理、大模型群体智能;合作导师为孙茂松和刘知远教授,曾在人工智能、信息管理、软件工程等相关的国际学术会议或期刊上以第一作者身份发表论文数篇。于 2023 年发布基于大模型协作的软件开发框架 ChatDev。

更多演讲嘉宾,请关注官网:

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大会主题

2024 全球机器学习技术大会汇聚技术委员会和出品专家的专业意见, 推出 12 大会议主题, 涵盖 AI 和大模型技术栈的方方面面:

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演讲嘉宾招募

强大的嘉宾阵容和高品质内容输出一直领跑 AI 业界:“机器学习之父 Michael I.Jordan 曾亲临会场与大家深度交流,OpenAI 科学家,大模型理论奠基人之一Lukasz Kaiser在这里最早分享Transformer,LSTM之父Jürgen Schmidhuber 在这里论道 AI 历史长河,复旦大学 MOSS 核心成员张奇教授 ,百川智能技术联合创始人陈炜鹏在这里分享大模型在中国如何实现创新突破……”

除了邀请国内外技术领军者与前沿实践者,「2024 机器学习大会」还将发动社区力量,以实践驱动为先,面向技术社区征集演讲议题和讲师。诚挚邀请技术大咖、业界专家和怀揣激情的您积极加入讲师行列,将您的成功案例、技术见解和创新思想,融入这个技术的狂欢,为本次盛会增光添彩。

如果您对此感兴趣或者在您心目中有非常合适的演讲人选,也欢迎向我们推荐。

讲师申请也可联系:

  • 手机/微信: 17717518733
  • 电子邮箱:jing.wang@boolan.com

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诚邀合作伙伴,共创 AI 未来

2024 全球机器学习技术大会北京站不仅是技术分享的盛会,更是企业展示创新成果、洽谈深度合作的绝佳平台。我们诚挚邀请各大厂商、技术服务提供商、初创企业以及行业领军企业加入此次盛会,通过现场展示与互动,拓展业务机会、建立战略合作。

欢迎洽谈合作,抢占市场先机,携手推动 AI 技术与产业的深度融合!

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提前预约 2024 全球机器学习大会全套 PPT 资料

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官方网站:www.ml-summit.org

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