大模型正在颠覆互联网逻辑，从“连接”转向“计算”，推动智能供给的全面升级。大模型不再局限于信息检索，而是通过“生成”和“推理”模式，以学习、预测、创造为核心，赋予 AI 智能体规划与行动能力，推动产业进入“行动网络”时代。未来的产品是为 AI 智能体及人机共生场景设计。CSDN 高级副总裁、Boolan 首席技术专家李建忠在《》的演讲中如是提到。
在这场由大模型引发的技术变革浪潮中，全球开发者和技术专家正迎来前所未有的机遇与挑战。为了更好地探索这一变革趋势，由 CSDN&Boolan举办的「2024全球机器学习技术大会」将于 11 月 14-15 日在北京威斯汀酒店隆重召开。
继之后，我们又迎来了更多行业&技术专家加入，他们不仅在 AI 领域拥有很丰富的实践经验，更是在技术创新和应用落地方面贡献卓越。届时，他们将与参会者一同探讨大模型、AIGC、智能体等前沿技术。
王炳宁，博士毕业于中国科学院自动化研究所，主要研究问答系统和大语言模型。历任搜狗、腾讯高级研究员，有着丰富大规模生成式模型经验，主导并发布如ReCO、ComQA、ChiQA、T2Ranking等大规模中文问答数据，以及Baichuan系列预训练模型。在ACL、SIGIR、AAAI等国际顶级AI和自然语言处理会议上以第一作者发表论文11篇，并获得2021年CIKM best paper runner up。博士论文《机器阅读理解关键技术探讨研究》获2019年中国中文信息学会优秀博士论文奖。中国中文信息学会青年工作委员会执行委员。
刘广，北京邮电大学智能科学与技术博士，北京智源人工智能研究院基础数据研究组负责人，有悟道·天鹰Aquila系列基础模型(7B/34B/8x16B)开发和开源经验，在AI领域学术会议和期刊上发表论文，现在关注高质量数据合成技术等研究方向。
毛宇航，现就职于快手科技，快意大模型知识增强研发负责人，同时兼任智能交互团队负责人。主要关注Agent, RAG, Alignment, RL, LLM等技术，在ICLR及NeurIPS, ICML等CCF-A/B类会议和期刊上发表论文30余篇，申请国际、国内专利十余项，相关研究在企业场景落地并产生较大效益。曾担任上述国际会议的PC, Senior PC, Area Chair，中国数据挖掘会议（CCDM）的论坛主席，以及CCF多智能体学组的执行委员。本人和所带领的团队曾获全球数字化的经济大会“人工智能大模型场景应用典型案例”、国际人工智能会议NeurIPS强化学习竞赛冠军、中国计算机学会“多智能体研究优秀博士论文奖”、北京市“优秀(博士)毕业生”、华为“创新先锋总裁奖”。
腾讯Angel机器学习平台专家工程师，多年专注于AI工程领域，目前负责Angel大模型一站式平台的架构设计与开发工作，支持腾讯混元大模型、腾讯广告等模型研发、应用场景。
徐晓强，百度资深工程师、文心快码（Baidu Comate）架构师，10+年研发经验，先后负责代码智能、代码托管等产品的架构设计与实现。对DevOps智能化落地、云原生、高可用方向都有深入研究。
丁瑞雪，目前主要负责通义百炼产品RAG算法架构与通义实验室其他多个产品RAG的离线年NLP&AI算法研发以及落地经验。曾在ACL、EMNLP、NAACL、SIGIR等顶级会议上发表多篇论文，研究领域涉及NLP传统任务、多模态预训练、RAG。曾提出业界第一个地理多模态预训练模型MGeo，下载量过百万。目前致力于流程化、模块化的可落地RAG技术方案建设，开源了CQDA RAG数据集以及CoFE-RAG全链路RAG评估框架。
刘松伟，毕业于浙江大学，研究领域聚焦深度学习算法的全栈优化，涵盖模型优化和N卡推理优化。在字节跳动ByteNN团队先后负责服务端稀疏加速/LLM推理优化能力建设，支持豆包视觉多模态大模型项目的推理优化。目前在ByteNN团队负责模型优化，致力于通过推理引擎和模型层面的协同优化，降低LLM/SD模型的云端推理成本，逐步推动AIGC模型的端侧落地。
卞正达师从新加坡国立大学尤洋教授，是全球超算领域的顶尖人才之一。他在高性能AI系统方面拥有7年的丰富经验，并作为核心开发者参与了Colossal-AI系统的研发。他曾在全球超算最顶尖的会议SC上发表过一作论文，展现了他在AI计算和系统优化领域的卓越能力。卞正达致力于推动高效能AI的技术进步，通过优化计算资源的使用来提升AI模型的训练和推理效率，在国际上具有深远影响。
高鹏至，负责多语言大模型及 AI Agent 的研发工作。博士毕业于伦斯勒理工学院，研究方向为自然语言处理和信号处理，曾在 ACL、EMNLP、NAACL、ICASSP、IEEE Transactions on Signal Processing 等国际会议和期刊发表多篇论文。
胡一川，来也科技的联合发起人和CTO，在机器学习、AI领域有近20年的研究和创业经历。在联合创立来也科技之前，胡一川曾联合创立视频个性化推荐产品今晚看啥”，后被百度收购，并加入百度担任资深架构师。胡一川本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于美国宾夕法尼亚大学，发表论文20多篇，拥有专利和专利申请200多项。胡一川是中国计算机协会技术前沿委员会委员，以及武汉工程大学人工智能学院客座教授。
马永亮，毕业于哈尔滨工业大学，当前负责澜舟科技的大模型技术和应用落地, 包括 RAG、搜索、问答、报告生成、视频会议分析等。曾就职于阿里巴巴、微软等公司。在微软工作十余年，担任微软必应搜索首席开发经理。
肖波，本科、博士毕业于同济大学。2018年获得计算机科学与技术博士学位，主要是做分布式并行计算、异构计算在多媒体计算、计算机视觉以及机器学习等领域的研究和应用。2018年8月加入商汤，担任资深系统研究员，主要负责训练框架SenseParrots的研发与训练技术的研究、国产训练芯片的适配、训练芯片评测标准的设计、训练框架-芯片适配技术与标准，以及国产训练生态建设等工作。2022年加入壁仞，担任FPA部门负责人，负责壁仞训练产品的研发与生态的构建。
鱼哲，Lepton AI 创始成员，曾在阿里云担任高性能 AI 平台产品负责人，专注于 AI 在多个行业的落地及应用。Lepton AI 致力于建立高效可用的AI 基础设施，让团队更关注于应用构建及落地。
2024 全球机器学习技术大会汇聚了技术委员会和顶尖出品专家的深度见解，精心策划了涵盖 AI 与大模型技术栈的 12 大主题，包括： 大语言模型技术演进、 多模态大模型前沿探索、大模型工程与架构设计、大模型应用开发实践、GenAI 产品创新之路、大模型应用框架与工具、AI 智能代理的未来、代码大模型驱动的软件变革、ML/LLM Ops 大模型运维管理、AI 基础设施的建设与优化、算力基建与性能提升、大模型在各行业的落地实践。
专家们将围绕这些主题进行深度分享，部分嘉宾的议题已确定，本文将提前揭晓：
2024 全球机器学习技术大会北京站不仅是技术分享的盛会，更是企业展示创新成果、洽谈深度合作的绝佳平台。我们诚挚邀请各大厂商、技术服务提供商、初创企业和行业领军企业加入此次盛会，通过现场展示与互动，拓展业务机会、建立战略合作。
