院士領(lǐng)銜、IEEE Fellow 坐鎮(zhèn)，清華、上交大、復旦、同濟等專家齊聚 2025 全球機器學習技術(shù)大會

隨著 Manus 出圈，OpenManus、OWL 迅速開源，OpenAI 推出智能體開發(fā)工具，全球 AI 生態(tài)正經(jīng)歷新一輪智能體革命。大模型如何協(xié)同學習？大模型如何自我進化？新型強化學習技術(shù)如何賦能智能體？

圍繞這些關(guān)鍵問題，由 CSDN&Boolan 聯(lián)合舉辦的「2025 全球機器學習技術(shù)大會」將于 4 月 18-19 日在上海隆重舉行。大會云集院士、10 所高?？蒲泄ぷ髡?、近 30 家一線科技企業(yè)技術(shù)實戰(zhàn)專家組成的超 50 位重磅嘉賓。他們將以獨特的視角，解讀智能體、聯(lián)邦學習、多模態(tài)大模型、強化學習等前沿議題。無論你是科研學者、技術(shù)專家，還是行業(yè)從業(yè)者，都將在這里收獲前沿洞見和實踐經(jīng)驗，共同推動 AI 時代的技術(shù)變革與應用落地。

官網(wǎng)：https://ml-summit.org/

院士領(lǐng)銜、學術(shù)領(lǐng)軍者、頂會論文作者解鎖 AI 技術(shù)關(guān)鍵議題

2025 全球機器學習技術(shù)大會誠邀加拿大工程院及加拿大皇家學院院士楊強，清華大學人工智能研究院副院長、IEEE Fellow 朱軍，清華大學交叉信息研究院助理教授、前 OpenAI 研究員吳翼，同濟大學計算機科學與技術(shù)學院教授、博導胡亮，上海交通大學人工智能學院長聘教軌副教授溫穎，中國人工智能領(lǐng)軍科學家劉志毅，上海人工智能實驗室青年科學家崔淦渠，復旦大學大數(shù)據(jù)學院青年副研究員周寶健，深圳人工智能與機器人研究院（AIRS）具身智能中心副研究員夏軒等學術(shù)權(quán)威，圍繞聯(lián)邦學習、強化學習、大模型對齊、多智能體學習等前沿技術(shù)展開深入探討。

楊強：聯(lián)邦大小模型協(xié)作學習

在 2025 ML-Summit 上，楊強院士將帶來《聯(lián)邦大小模型協(xié)作學習》的精彩演講。楊強院士認為，未來 AI 將是大小模型協(xié)作的時代，云端大模型與本地化小模型可借助聯(lián)邦學習和遷移學習實現(xiàn)協(xié)同增強，在提升模型能力的同時，有效保護各方隱私和數(shù)據(jù)安全。

楊強作為加拿大工程院及加拿大皇家學院院士，微眾銀行首席人工智能顧問，香港科技大學榮休教授，AAAI-2021 大會主席，國際人工智能聯(lián)合會（IJCAI）前理事會主席，曾獲 ACM SIGKDD 及 IJCAI Donald E. Walker 杰出服務獎。他是《ACM TIST》和《IEEE TRANS on BIG DATA》的創(chuàng)始主編，亦是 CAAI/AAAI/ACM/IEEE/AAAS Fellow。作為聯(lián)邦學習與遷移學習領(lǐng)域的先驅(qū)，著有《遷移學習》《聯(lián)邦學習》《隱私計算》《聯(lián)邦學習實戰(zhàn)》等書，推動 AI 技術(shù)在數(shù)據(jù)隱私與安全領(lǐng)域的前沿發(fā)展。

朱軍：擴散策略學習的若干進展

朱軍是清華大學人工智能研究院副院長、清華大學計算機科學系博世 AI 教授、IEEE Fellow、AAAI Fellow、生數(shù)科技創(chuàng)始人兼首席科學家，曾任卡內(nèi)基梅隆大學兼職教授。朱軍長期從事機器學習研究，包括概率機器學習、貝葉斯方法的基礎理論、高效算法和編程庫，并利用貝葉斯方法研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡的對抗魯棒性以及復雜環(huán)境下的決策學習等問題。發(fā)表 CCF A 類會議/期刊論文百余篇，谷歌學術(shù)引用 2.5 萬余次；擔任國際著名期刊 IEEE TPAMI 的副主編，擔任 ICML、NeurIPS、ICLR 等（資深）領(lǐng)域主席 20 余次。

朱軍在 2025 ML-Summit 的演講將聚焦擴散策略學習的最新進展。擴散模型作為近年來生成式 AI 領(lǐng)域的重要突破，在圖像生成、文本生成等任務中展現(xiàn)出強大的能力。策略學習是強化學習領(lǐng)域的重要分支，旨在學習最優(yōu)策略以最大化回報。

吳翼：專為大型推理模型設計的靈活高效的開源強化學習系統(tǒng)

吳翼是清華大學交叉信息研究院助理教授，曾任 OpenAI 研究員，研究方向涵蓋深度強化學習、多智能體學習、推理模型與人機交互。2019 年于加州大學伯克利分校獲博士學位，師從 Stuart Russell 教授，本科畢業(yè)于清華大學姚班。其代表作包括 Value Iteration Network、MAPPO/MADDPG 算法以及 OpenAI 多智能體捉迷藏項目，并曾獲 NIPS2016 最佳論文獎與 ICRA2024 最佳演示獎入圍。

在 2025 ML-Summit 上，吳翼將介紹 AReaL——專為推理模型與強化學習設計的高效訓練系統(tǒng)。隨著 o1/R1 級推理模型的崛起，強化學習正成為推動 AGI 發(fā)展的關(guān)鍵引擎。然而，強化學習算法復雜度遠高于傳統(tǒng)深度學習，對訓練系統(tǒng)提出嚴苛要求。吳翼將解析 AReaL 如何應對強化學習的獨特挑戰(zhàn)，并展示其在推理模型訓練中的應用。

胡亮：類腦認知多模態(tài)大模型

胡亮是同濟大學計算機科學與技術(shù)學院教授、博導，入選國家海外高層次青年人才計劃，上海海外高層次人才，分別在上海交通大學獲得計算機應用技術(shù)博士學位，澳大利亞悉尼科技大學（UTS）獲得分析學（Analytics）博士學位。研究涵蓋人工智能、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學、隱私計算、大模型及跨學科交叉融合的新一代智能技術(shù)。發(fā)表百余篇高水平論文，主持多項國家級科研項目，并積極推動 AI 技術(shù)在電子商務、醫(yī)療、稅務、金融、交通等領(lǐng)域的落地應用。曾主辦 IEEE ICAACE 2023/2024 國際會議，擔任多個國際 AI 會議程序委員會委員。

胡亮本次在 2025 ML-Summit 上將探討類腦認知多模態(tài)大模型的構(gòu)建，旨在實現(xiàn)人類大腦、AI 大腦與機器人大腦的無縫連接。報告將介紹受神經(jīng)科學啟發(fā)的持續(xù)機器學習與遺忘機制，并探討人類大腦信息編碼（如 fMRI）與生成式 AI 之間的解碼交互。這些研究為多模態(tài) AI 發(fā)展、人機協(xié)作及智能體交互提供了全新范式。

溫穎：基于強化反饋的大模型自我提升與推理增強

溫穎是上海交通大學人工智能學院長聘教軌副教授、博士生導師，研究方向涵蓋多智能體學習、強化學習及博弈論應用。2020 年獲英國倫敦大學學院計算機系博士學位，入選上海海外高層次人才，主持國家重點研發(fā)計劃課題及上海市青年科技英才揚帆計劃。其研究成果發(fā)表于 ICML、NeurIPS、ICLR 等頂級會議，并獲 CoRL 2020 最佳系統(tǒng)論文獎及 AAMAS 2021 Blue Sky Track 最佳論文獎。

本次演講聚焦大模型的數(shù)據(jù)再生產(chǎn)與推理增強。LLM 的持續(xù)進化依賴于高質(zhì)量數(shù)據(jù)和反饋信號，而人工數(shù)據(jù)生產(chǎn)成本高昂，難以滿足增長需求。溫穎將探討如何通過強化學習和自我迭代機制，實現(xiàn)大模型的數(shù)據(jù)生成、篩選與優(yōu)化，以提升推理能力和復雜決策任務的表現(xiàn)。

劉志毅：基于大模型技術(shù)的 Agent 范式創(chuàng)新與思考

劉志毅是中國人工智能領(lǐng)軍科學家，長期研究智能計算、空間智能及超級 AI 對齊問題?，F(xiàn)為上海市人工智能社會治理協(xié)同創(chuàng)新中心研究員，并擔任多個 AI 倫理與治理相關(guān)學術(shù)職務。入選福布斯中國“十大人工智能影響力人物”，著有《智能經(jīng)濟》《數(shù)字經(jīng)濟學》《智能的啟蒙》等十余部中英文專著。

本次演講將聚焦基于大模型技術(shù)的 Agent 范式創(chuàng)新，探討如何利用大模型增強 AI 代理（Agent）的推理、規(guī)劃與自主決策能力。

崔淦渠：結(jié)合隱式過程獎勵的大模型強化學習

崔淦渠是上海人工智能實驗室青年科學家，清華大學計算機系博士，師從劉知遠副教授，研究方向為大語言模型對齊與強化學習技術(shù)。在 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、KDD 等頂級會議和期刊發(fā)表論文十余篇，谷歌學術(shù)引用超 8000 次。

崔淦渠本次演講將介紹基于可擴展過程獎勵的在線強化學習方法 PRIME，通過隱式過程獎勵解決大模型強化學習中的關(guān)鍵問題。基于 Qwen2.5-Math-7B-Base 訓練的 Eurus-2，僅用 1/10 Qwen 開源數(shù)據(jù)，數(shù)學能力超越 Llama3.1-70B 和 GPT-4o，PRIME 貢獻了 16.7% 絕對提升，遠超現(xiàn)有開源方案。本次演講將解析其核心機制，并探討強化學習在大模型推理能力提升中的未來方向。

周寶?。捍笠?guī)模圖上的高效局部計算與優(yōu)化

周寶健是復旦大學大數(shù)據(jù)學院青年副研究員。2020 年獲得紐約州立大學奧爾巴尼分校博士學位，之后在石溪大學從事博士后研究工作（2020-2021）。長期從事大規(guī)模圖機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的理論研究工作，特別是動態(tài)圖表示學習以及圖上的加速算法研究。近年來，在大規(guī)模圖數(shù)據(jù)挖掘上的異常子圖檢測、圖結(jié)構(gòu)約束優(yōu)化、圖機器學習以及動態(tài)圖表示學習的異常檢測等研究方向取得了一些列的研究成果。研究成果先后在 ICML、NeurIPS、KDD、IJCAI、AAAI、ICDM、CIKM、TKDE 等國際數(shù)據(jù)挖掘和機器學習會議上發(fā)表論文 20 余篇。

在 2025 ML-Summit 上，周寶健將帶來《大規(guī)模圖上的高效局部計算與優(yōu)化》的主題分享，他將介紹一個新框架——局部演化集過程（Locally Evolving Set Process），該框架可以有效地將標準迭代求解器局部化。該方法顯著提高了擴散向量計算的速度，具有次線性運行時間復雜度，反映了實際應用中算法的性能表現(xiàn)。該框架利用了擴散向量的局部化特性，提供了顯著的計算節(jié)省，特別適用于 GPU 上的大規(guī)模動態(tài)圖。報告中還將討論一些開放問題和未來的研究方向。

梁家卿：面向領(lǐng)域的大模型思維能力

梁家卿是復旦大學大數(shù)據(jù)學院青年副研究員，專注于知識圖譜與大模型的認知智能研究。在 TKDE、AAAI 等頂級會議和期刊發(fā)表論文 50 余篇，研發(fā)的知識圖譜與大模型應用平臺累計被調(diào)用超 17 億次，擁有近 20 項專利。曾獲語言與智能技術(shù)競賽信息抽取比賽第一名。主持研發(fā)的中文大模型 CuteGPT 在多家公司落地應用。曾獲 ACM-ICPC 區(qū)域賽金牌、TopCoder Open 全球前 150 名、吳文俊人工智能獎科技進步獎等多項榮譽。

在 2025 ML-Summit 上，梁家卿將帶來《面向領(lǐng)域的大模型思維能力》主題演講。大模型在通用智能領(lǐng)域取得突破，但在特定領(lǐng)域的思維能力仍面臨挑戰(zhàn)，尤其是復雜指令遵循、精準模仿領(lǐng)域思維、強化學習試錯與工具結(jié)合等方面。o1 類模型展現(xiàn)出強大的推理潛力，但如何在多約束場景下提升其理解與執(zhí)行能力，仍是關(guān)鍵問題。本演講將探討優(yōu)化訓練范式與工具集成的方法，以增強大模型在領(lǐng)域任務中的推理與決策能力，助力其在復雜場景下實現(xiàn)更精準、高效的應用。

一線技術(shù)實戰(zhàn)派與開源先鋒共話產(chǎn)業(yè)落地實踐

2025 全球機器學習技術(shù)大會嘉賓不止于學術(shù)領(lǐng)軍者、IEEE Fellow、頂會論文作者，還有一線科技產(chǎn)業(yè)技術(shù)實踐派、開源先鋒組成的豪華嘉賓陣容，共同探討 AI 技術(shù)在實際應用中的創(chuàng)新突破與落地挑戰(zhàn)。

CSDN 高級副總裁、Boolan 首席技術(shù)專家 李建忠，數(shù)勢科技創(chuàng)始人兼 CEO 黎科峰，階躍星辰 Tech Fellow 段楠，新浪微博首席科學家及 AI 研發(fā)部負責人 張俊林，生數(shù)科技 CTO 鮑凡，阿里巴巴通義實驗室大模型資深算法總監(jiān) 李永彬，小紅書推薦算法負責人 嚴嶺，得物機器學習高級專家 孟令公，字節(jié)跳動 Trae IDE 架構(gòu)師 段瀟涵，百度 Comate 架構(gòu)師 張立理，快手大模型算法專家 宋歡，百川智能多模態(tài)負責人 孫豪澤，微軟亞洲研究院高級研究員、Logic-RL 貢獻者 邱凱，DeepWisdom 算法研究員、OpenManus 項目一作 梁新兵，美國東北大學電子與計算機工程系副教授 王言治，Jina AI 創(chuàng)始人及 CEO 肖涵，小紅書音頻技術(shù)負責人 解奉龍，英飛流聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 張穎峰，數(shù)勢科技數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品總經(jīng)理 岑潤哲，字節(jié)跳動 AI 開發(fā)平臺研發(fā)工程師 沈桐，微軟亞洲研究院研究員 盧帥，京東算法總監(jiān) 鄧金秋，建宇智造 CTO 吳岸城，商湯科技小浣熊家族技術(shù)負責人 張濤，金山辦公 AI 應用算法負責人 張家瑞，阿里巴巴高級技術(shù)專家 張玉明，LLaMA Factory 核心開發(fā)者 馮張馳，eBay 高級算法專家 Eason Zhao，eBay 機器學習平臺軟件開發(fā)工程師 謝吉兵，Pinterest 高級軟件工程師 羅震霄，北京郵電大學博士生，TeleAI 研究院 AI 治理實習生 初佳明。他們將共同探討 AI 技術(shù)在實際應用中的創(chuàng)新突破與落地挑戰(zhàn)，為參會者帶來行業(yè)最前沿的實踐經(jīng)驗和技術(shù)洞見。

共赴 AI 變革前沿，攜手探索未來可能

2025 全球機器學習技術(shù)大會（ML Summit 2025）不僅是技術(shù)領(lǐng)域的深度交流平臺，更是推動 AI 生態(tài)融合、促進行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的重要契機。本次大會匯聚全球頂尖專家與一線技術(shù)領(lǐng)軍者，共同探討 AI 技術(shù)的突破與落地，為企業(yè)、開發(fā)者和研究者搭建高效溝通與合作的平臺。

我們誠邀全球 AI 產(chǎn)業(yè)參與者積極加入，共同捕捉前沿趨勢，探索產(chǎn)業(yè)升級路徑，推動 AI 走向更廣闊的應用場景。期待在 ML Summit 2025，與每一位同行者攜手見證 AI 時代的新篇章！

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2025全球機器學習技術(shù)大會全套資料

領(lǐng)取AI進化論第一季合輯」

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