报告一

报告题目：从通用/垂域大模型到智能体

报告人：沈琳琳

报告时间：2025年4月30日 10:00

报告地点：28-414

报告简介：报告主要介绍近几年围绕大模型开展的相关研究工作，从伶荔通用大语言模型到垂域问答模型，以及在人脸、医学腹部器官、超声CT/病理等多模态大模型的工作，最后对基于大模型的智能体领域进行展望。

报告人简介：沈琳琳，教授，上海交通大学学士、硕士，受英国政府海外研究奖学金资助在诺丁汉大学获得博士学位，博士期间获得“国家优秀自费留学生”奖励。入选ScholarGPS“全球前0.05%顶尖学者”，2015-2025连续11年被爱思唯尔出版社评为计算机学科“中国高被引学者”，2020-2024连续入围斯坦福大学“科学影响力全球前2%科学家榜单”。现为深圳市“鹏城学者”特聘教授、英国诺丁汉大学计算机学院荣誉教授、宁波诺丁汉大学计算机系、温州肯恩大学计算机系访问教授、澳门大学杰出访问学者；大数据系统计算技术国家工程实验室副主任、广东省教育厅中英合作视觉信息处理实验室主任、深圳大学计算机视觉研究所所长。期刊《Cognitive Computation and Systems》常务副主编（Co-Editor-in-Chief）、《Expert Systems with Applications》资深编辑（Senior Editor）、《Pattern Recognition》《Scientific Data》副编辑（AE）,顶会 IJCAI Senior PC，ACM Multimedia / ICASSP / PRCV领域主席（Area Chair）。基于人脸视频的抑郁分析论文获情感计算顶刊《IEEE Trans. on Affective Computing》最佳论文亚军，人脸识别论文曾获国际期刊《Image and Vision Computing》最多他引论文奖，CT图像脊柱分割论文获 Wiley出版社高被引论文奖（Wiley Top Cited Article）。2023年5月带领团队开源首个中文百亿参数大模型“伶荔”，被金融等垂直行业广泛使用。

报告二

报告题目：面向复杂环境的低质图像识别

报告人：董伟生

报告时间：2025年4月30日 10:00

报告地点：28-414

报告简介：由于恶劣天气以及成像设备性能受限等因素影响，使得难以获得高质量图像。低质量图像不但影响人对图像内容的判读，也会极大降低智能算法的分析识别性能。现有图像分析识别大多针对高质量图像进行训练，对于实际中获得的低质图像模型鲁棒性不足。针对该问题，本报告将介绍几种提升真实低质图像识别性能的解决思路，包括图像质量增强、图像特征增强以及基于对抗训练的方法，然后介绍近年来课题组在该领域的研究进展。

报告人简介：董伟生，西安电子科技大学人工智能学院副院长，二级教授，教育部“长江学者”特聘教授。主要从事图像视频处理、深度学习、计算机视觉等方面的研究工作。主持包括部委重大项目、国家自然科学基金重大项目课题等项目，曾入选国家“优青”、**计划“青年拔尖人才”等人才计划。在国际权威期刊和会议上发表论文160余篇，论文已被Google引用12000余次。曾任中国计算机学会推荐A类期刊IEEE Trans. on IP编委、CVPR 2022领域主席，现任SIAM Journal on Imaging Sciences编委。曾获国家自然科学奖二等奖1项（排名第二），陕西省自然科学一等奖2项、中国电子学会技术发明一等奖1项。