近日，由安徽省人工智能学会人工智能安全专委会与合肥工业大学计算机与信息学院共同承办的“青年学者邀请报告会”在合肥工业大学翡翠湖校区举行。本次活动特邀中国科学院自动化研究所刘强研究员、清华大学“水木学者”陈泽华博士作专题报告。

会上，刘强研究员系统回顾了多模态大模型的发展历程及里程碑式成果。他指出，当前增强大模型推理能力的核心挑战在于：传统模型往往将多模态信息压缩为Token序列并对齐至文本空间，这种“纯文本推理”模式极易导致其他模态细节及空时信息的丢失，进而制约推理上限。针对这一痛点，刘老师结合其最新研究工作，分享了如何通过大模型知识编辑技术与RAG技术来增强模型的推理能力，并对多模态大模型的未来发展进行了前瞻性展望。

随后，陈泽华博士带来了题为“先验引导的高效、可扩展扩散模型研究”的精彩报告。他从概率扩散模型的生成框架出发，深度剖析了扩散模型基本理论，然后结合个人研究成果从条件先验引导的可控生成、边界先验引导的高效建模以及任务先验引导的持续学习三个维度深入浅出地阐述了“先验”在扩散模型研究中的关键作用,最后展望了未来扩散模型的发展以及扩散模型在实际生活场景中的广泛应用前景

本次活动由我会人工智能安全专委会牵头组织，是专委会推动学术交流、服务学科发展的重要体现。