大型语言模型及生成式 AI 前沿应用在线研讨会

　　前有 Stable Diffusion 引爆 AI 绘画风口，AI 绘画平台 Midjourney 仅靠订阅服务费就年赚 1 亿美金。后有现象级产品 ChatGPT 战斗力爆表，上线 2 个月用户数破亿。生成式 AI 技术的发展，已经在学术界、产业界和投资界掀起了滔天巨浪。生成式 AI 开启的新纪元，这注定是一场汹涌澎湃的技术革命，也将在人类科技史上书写浓墨重彩的华章。

　　在生成式 AI 技术引发的这一轮热潮中，ChatGPT 是最受瞩目，也是最具有革命性意义的技术之一。ChatGPT 是 OpenAI 基于基座大模型 GPT-3.5 开发的专注于对话生成的大语言模型，能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。

　　现如今，GPT 不仅演进到了 GPT-4，更是推出了以第三方插件为中介的联网功能，可以实现推荐餐厅、制定出游计划、网上商店购物、企业办公、信息检索、语言教学等具体功能，涵盖了日常生活的衣食住行各个方面。

　　ChatGPT 的出现，不仅颠覆了传统的搜索引擎，点燃了谷歌和微软的搜索引擎之争，也让整个 AI 社区看到了 LLM 技术的涌现能力。目前国内不仅有百度、阿里、腾讯等大厂冲锋在前，更有多位科技圈大佬官宣入局大型语言模型赛道，中国几乎称为了目前世界上最活跃的市场。

　　然而，对于技术人员来说，如何应对大型语言模型及生成式 AI 所带来的新一波浪潮？开发者的思维、开发方式、工具又要做出怎样的改变？尤其是在推荐系统、机器人和自动驾驶领域这三大前沿领域，大型语言模型及生成式 AI 又有怎么的应用进展？

　　北京时间 4 月 14 日上午 10 点，智东西公开课与美国谷歌软件工程师陈钰联合出品「大型语言模型及生成式 AI 前沿应用在线研讨会」，并邀请 CMU Robotics Institute 在读博士 Jeffrey Hu 、 NVIDIA 无人车地图组工程师林楚一起参与主讲，深入探讨 LLM 及生成式 AI 在推荐系统、机器人及自动驾驶三大领域的应用进展。

　　其中，陈钰和 Jeffrey Hu 两位主讲人之前就曾在智东西公开课平台上，就主题《深度强化学习在机器人领域的研究》进行过分享。

　　研讨会将在智东西公开课 Pro 视频号上进行直播，目前已开放预约。同时，为了方便大家交流和咨询，针对本次研讨会还设置了专属技术交流群，届时将邀请三位主讲人加入。

　　主题介绍

　　谷歌软件工程师陈钰：LLM 训练技巧及在推荐系统的应用

　　随着 LLM 的发展，对于推荐的工程师们如何使用 LLM 来提升业务？LLM 如何训练，又存在哪些潜在问题？垂直领域中又该如何进行 prompt engineering？在本次研讨会中，陈钰将为大家介绍基本的 LLM 训练流程、prompt engineering 技巧及其在推荐系统的使用技巧。

　　陈钰目前就职于美国谷歌，负责广告推荐模型；曾是两家硅谷独角兽公司早期成员，并且在阿里巴巴达摩院实习过，研究生毕业于 CMU computer engineering。

　　CMU Robotics Institute 在读博士 Jeffrey Hu：LLM 和 VLM 在机器人领域的最新研究

　　大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）过去几年在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功。然而这些进展主要集中在虚拟数字世界，即处理文本和 2D 图像数据。在真实物理世界中， LLM 和 VLM 仍然存在巨大潜力。本次研讨会上， CMU Robotics Institute 在读博士胡亚飞将对 LLM 和 VLM 在真实物理世界中的应用，即在机器人领域的研究进展以及潜在应用进行深入讲解。

　　Jeffrey Hu 的主要研究方向为机器人感知与决策，涉及深度强化学习，运动规划，机器人自主探索，视觉 SLAM 等问题，在计算机视觉和机器人领域顶会顶刊发表数篇论文，并担任 CVPR、ICRA、RAL 等会议和期刊审稿人。

　　NVIDIA 无人车地图组工程师林楚：基于生成式 AI 的自动驾驶仿真数据生成

　　自动驾驶技术在过去几年取得了巨大进展，但其发展仍受复杂交通环境、不确定性和数据采集与处理高昂成本等诸多挑战所制约。近年来，生成式 AI 技术，尤其是仿真数据生成技术的快速发展，为这些问题提供了更加有效的解决方案。在本次研讨会，NVIDIA 无人车地图组工程师林楚将深入探讨生成式 AI 在自动驾驶仿真数据生成中的应用。

　　林楚研究生毕业于 CMU computer engineering，曾在 CMU 通用联合无人车实验室，助研 Rajkumar 教授，负责无人车车道线检测项目。毕业后，他在高精地图公司高深智图工作，后被 NVIDIA 收购。