刘潇

深圳元始智能有限公司 联合创始人

个人介绍：前字节技术产品，曾任算法中台负责，AI creator创始人，AI hackathon冠军，持续创业者，武汉大学。

演讲题目：RWKV-次世代大语言模型的异质化路线

演讲提纲：

探讨RWKV大语言模型的过去现在和未来。

听众收益：

什么是全球唯一RNN架构大语言模型RWKV。

贾守盛

360 高级算法研究员

个人介绍：贾守盛，360高级算法研究员，NLP部以及大模型算法负责人，主要从事搜索query分析，搜索推荐，LLM等算法研发工作。带领360搜索nlp团队率先在2019年大规模落地bert等预训练模型，2023年带领团队从0到1开发了360GPT模型，目前已应用在搜索，浏览器，数字人，知识问题，广告创意生成等领域中。

演讲题目：360 GPT 在业务场景的主要应用

演讲提纲：

1. 360 GPT 模型介绍

2. 360 GPT 在搜索场景上的应用

3. 360 GPT 在数字人方面的应用

听众收益：

1. LLM 和向量检索在多轮对话时如何更好的融合

2. 360 GPT 在数字人方面如何产生更好的应用效果

郑志彤

OPPO 数智系统多模态学习负责人

个人介绍：OPPO 高级算法架构师，现任数智系统机器学习 TMG 主任、小布智能中心多模态学习负责人，促进小布从语音助手进化成多模态助手，打造 AndesGPT 多模态能力，落地了多个小布 AIGC 场景，有小布绘画、锁屏壁纸生成、小布空间图片生成等。2020年8月加入 OPPO，参加商业算法软件商店首页攻坚，贡献了千6AUC提升和2点多ARPU值提升；随后调入数智系统机器学习部，负责了端云协同的StarFire项目；之后又调入小布智能中心，负责多模态学习，短时间搭建了虚拟人算法团队和StarLite项目团队，启动了多模态预训练和AIGC项目。在机器学习领域有十几年经验，对CV、NLP、音频、推荐系统等算法有深刻认知，对AI工程化有实操经验，十分关注通用智能的发展，多模态技术是通用智能的关键一环。硕士毕业于清华大学，本科毕业于人民大学。 演讲题目：借鉴 ChatGPT 思想，小布助手在 AIGC 上的探索 演讲提纲：近年来，大规模预训练技术持续发展，在 NLP、CV 和跨模态领域取得突破，ChatGPT、SwinTransformerV2、StableDiffusion、GPT4 是其中的明星代表，在工业界也产生了巨大的应用潜力。OPPO 在两年内先后启动了 CV 大规模预训练、NLP 大规模预训练、多模态预训练、AIGC 绘图和 AndesGPT 等项目，在 OPPO 小布助手和主题商店等应用场景研发了各种产品能力，产生了很大的业务价值。这些技术和应用，也引发了一些开放问题，比如“仅仅靠自回归大语言模型是否能产生 AGI？”、“ChatGPT 技术是不是能迁移到 CV 领域？”等。本报告将介绍 OPPO 在多模态方向的研究成果，并针对业界进展和上述问题，阐述深层次思考以及未来有价值的探索方向。 听众收益： 1. 介绍目前处于 SOTA 水平的基于卷积和 VIT 混合创新表征的小参数量模型； 2. 深入分析各种个性化 AIGC 绘图技术，并介绍组合落地到具体应用场景的经验； 3. AIGC 绘图领域如何借鉴 ChatGPT 的思想或技术； 4. IQ 的 8 个种类及表征，浅谈通往 AGI 道路的具体范畴。

杨羿

百度 商业研发部商业策略中台技术负责人

个人介绍：硕士，17年加入百度，负责商业策略中台与AIGC相关技术。在文、图、视频、落地页等多模态理解、生成方面，突破了多项复杂技术问题，广泛提升了公司系统模型对富媒体内容的高阶认知和常识推理的能力，大幅提升了公司商业系统的变现效果。主持的项目多次获得公司及部门奖励，其中多模态理解项目-“视界”项目获得百度2021年最高奖Top8。近年来个人提出的多项核心算法，被KDD、SIGIR、EMNLP、CIKM等国际顶级会议所接收，总计发表论文10+篇。

演讲题目：百度商业多模态理解及 AIGC 创新实践

演讲提纲：

该演讲内容主要介绍百度商业策略研发在多模态内容理解及AIGC上的创新实践与技术成果。主要从基础模型建设，商业检索系统中场景化建模方案，以及相关技术的业务成果呈现。

听众收益：

1. 基础表征性能优异，在域内数据+公开图文数据集中有明显优势，并提出了一种基础表征的场景化牵引学习方案；

2. 提出了多尺度、多层级的内容表征量化算法，进一步提升内容特征与商业大规模离散信号的融合能力；

3. 提出了一种不同模态内容消息传递的图神经网络，通过模态分层与层内、层间对比学习，提升不同模态内容在推荐场景的召回能力；

4. 提出了一种表征+生成学习相结合的多模态扩散模型，显著提升 AIGC 生成质量。