【报名】 7月7日，GLM大模型「全家桶」系列报告 @WAIC 2023
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glm_bm
拥抱创新、追求极致。
论坛内容
14:00-14:05
何芸
主持人开场
14:05-14:10
张英
上海经信委张英副主任致辞
14:10-14:40
东昱晓
ChatGLM：预训练大模型探索与实践
14:40-15:00
张李牛牛
GLM-Dialog：噪声容忍的知识增强对话预训练模型
15:00-15:20
赖瀚宇
WebGLM：检索增强的大规模预训练模型
15:20-15:40
丁铭
VisualGLM-6B的原理与实践
15:40-16:00
陈波
xTrimoPGLM：面向统一的蛋白质千亿模型
16:00-16:20
郑勤锴
CodeGeeX：多语言代码生成模型与最佳实践
16:20-17:20
AI Debate
大模型是机器学习的未来吗？
17:20-17:40
现场嘉宾
互动交流
嘉宾介绍
东昱晓
清华大学计算机系助理教授，知识工程实验室（KEG）成员，曾工作于脸书人工智能和微软总部研究院。研究方向为数据挖掘、图机器学习和预训练基础模型，相关成果应用于十亿级社交网络和知识图谱。入选IJCAI 22 Early Career Spotlight，获2017年ACM SIGKDD博士论文提名奖和2022年ACM SIGKDD新星奖。
戴国浩（学术特邀）
郑勤锴
清华大学知识工程实验室研究助理，本科及硕士毕业于上海交通大学，并取得巴黎高等电信学校工程师学位，研究领域是基于预训练模型的代码生成。在SIGKDD，NeurIPS等国际会议上发表多篇论文，曾获KDD Cup 2020数据挖掘竞赛第一名。
丁铭
本科、博士毕业于清华大学计算机系，师从唐杰教授。曾在Facebook AI Research、阿里达摩院、智源研究院等地从事科研工作。博士期间发表顶会论文20余篇，第一作者10篇，谷歌学术2800余次。在智谱VisualGLM项目中担任Project Lead。
陈波
清华大学知识工程实验室博士生，本科及硕士毕业于中国人民大学信息学院，研究领域是大型蛋白质语言模型，在SIGKDD、TKDE等国际顶级会议和期刊上发表多篇论文。
赖瀚宇
清华大学知识工程实验室研究生，研究领域是检索增强的大规模预训练模型。
何芸（主持人）
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