報告題目：大模型時代的跨媒體知識表示與處理
報 告 人：方全 北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院特聘研究員
主 持 人：李蕾 教授
報告時間：2024年3月20號（周三）16：00-17：00
騰訊會議：902-7356-7420
報告摘要:
跨媒體知識表示與處理是新一代人工智能的核心組成內(nèi)容，是分析和理解海量行業(yè)領(lǐng)域跨媒體數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)手段。自然語言、知識圖譜和語言模型都是表示知識的方法。自然語言以符號序列的方式表示知識，而知識圖譜利用圖結(jié)構(gòu)的方式刻畫實體概念及其之間的關(guān)系，是結(jié)構(gòu)化的知識表示方式。近年來，以ChatGPT 為代表的大型語言模型在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)空間對知識進行處理和操作，展現(xiàn)出較強的語言認知和推理生成能力，成為全新一代的知識表示和處理方式。本次講座將圍繞多媒體知識圖譜技術(shù)和大模型驅(qū)動的跨媒體知識表示的原理、方法和發(fā)展趨勢展開講解。
專家簡介：
方全，北京郵電大學(xué)特聘研究員，博士生導(dǎo)師。CCF-多媒體技術(shù)專業(yè)委員會執(zhí)行委員。研究方向為多媒體知識計算。主持和參與了國家自然科學(xué)基金面上青年重點、國家重點研發(fā)計劃、工信部產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)公共服務(wù)平臺專項和CCF-騰訊犀牛鳥基金等項目。在多媒體領(lǐng)域相關(guān)的重要國際期刊如IEEE TKDE/TMM，ACM TOIS/TIST和重要國際會議如ACM Multimedia等上共發(fā)表論文60多篇。曾獲得CCF-A類 ACM Multimedia 2019/2013最佳論文提名，2019年中國多媒體大會最佳論文獎，中國科學(xué)院優(yōu)秀博士論文和中國人工智能學(xué)會優(yōu)秀博士學(xué)會論文，中國多媒體大會前沿技術(shù)杰出展示獎和微軟亞洲研究院學(xué)者獎。
