报告主题：多模态表征学习及其在大模型中的应用

报 告 人：陈杰

报告时间：2024年1月17日 下午3:30-5:00

报告地点：计A411

报告摘要：

报告首先介绍多模态的表征学习及其在计算机视觉领域的应用，例如物体分类、目标分割和图文生成等。接着介绍了如何训练大模型，并将其用于生命科学领域，实现了对未来高风险新冠病毒变异株的预测，该工作入围了ACM2022年戈登贝尔新冠特别奖，也是本次入围唯一来自中国的团队。该奖是国际高性能计算应用领域最高奖。此外还将大模型用于RNA的结构预测，取得了优异的性能。

报告人简介：

陈杰，北京大学信息工程学院副教授，主要研究方向是计算机视觉、AI4Science，致力于表征学习及其在大模型中的应用。他在Nature commutation, TPAMI、IJCV、CVPR/ICCV/NeurIPS等重要刊物上发表论文200余篇，入选“全球前2%顶尖科学家”榜单，最高单篇引用达到2600余次，总引用10000余次。担任国际顶级期刊TPAMI和IJCV的客座编辑，国际顶级会议的研讨会主席，例如（ICCV，CVPR，ECCV，ACM MM等）。累计主持或作为核心骨干参与国家发改委重大科技基础设施建设项目、科技创新 2030 —“新一代人工智能”重大项目、国家工信部5G项目建设、国家自然科学基金、广东重点项目和应急项目等10余项。获国家科技进步二等奖，入围 ACM 2022 戈登贝尔新冠特别奖（国际上高性能计算应用领域的最高学术奖项）。国家科协科技服务团专家，深圳市鹏城孔雀特聘岗位人才。