时间：2024年
6
月25
日 14
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0
0-18
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地点：阿里巴巴云谷园区访客中心441会议室（文澜书院）
会议信息
OpenKG将于2024年6月25日组织
OpenKG
走进通义实验室：“知识图谱+语言模型”赋能通用AI系列沙龙第三期
。来自OpenKG的三位TOC专家：通义实验室黄非博士、东南大学漆桂林教授、柯基数据CEO吴刚，来自学术界的四位青年学者：北京大学的贺笛助理教授、上海交通大学陈露副教授、南京大学孙泽群助理研究员、浙江大学张宁豫副教授将针对知识图谱、大语言模型等人工智能领域的前沿热点问题，开展学术沙龙活动。
本次活动将通过OpenKG视频号进行线上直播，欢迎预约。
OpenKG是一个立足学术界，面向产业界的公益性、中立性、学术性的开放社区，汇聚了一批热衷于知识图谱技术研究和应用的一线专家和学者，旨在推动以中文为基础的知识图谱数据的开放、互联与众包，以及知识图谱工具链、算法库和平台服务的开源开放工作，并推动开放知识图谱与大型语言模型的深层融合，探索有知识图谱特点的开放通用AI新路径。
会议日程
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时间
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主题
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讲者
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开场致辞
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陈华钧 浙江大学教授 OpenKG发起人
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14:05-14:10
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阿里云高校合作部致辞
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李贝 阿里云高校合作部总监
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14:10-14:20
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OpenKG 介绍
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王昊奋 同济大学研究员 OpenKG TOC轮值主席
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20
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15
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TOC专家报告：
通义大模型体系研发和应用
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黄非 阿里巴巴通义实验室 OpenKG TOC专家
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15:00-15:40
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TOC专家报告：
“知识图谱+大模型”双轮驱动的医药行业数智化转型新范式
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漆桂林 东南大学教授、吴刚
柯基数据CEO
OpenKG TOC专家
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15:40-16:00
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茶歇
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6
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30
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OpenKG SIG前沿报告：Not all LLMs Possess the Capability for Reasoning
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贺笛 北京大学 助理教授
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16:30-17:00
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OpenKG SIG前沿报告：稀疏模式启发的大模型高效训练算法
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陈露 上海交通大学 副教授
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17:00-17:30
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OpenKG SIG前沿报告：基于知识图谱的大模型高效微调技术及应用
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孙泽群 南京大学 助理研究员
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17:30-18:00
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OpenKG SIG前沿报告：大模型时代的知识处理：机理、方法与应用
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张宁豫 浙江大学 副教授
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18:00-18:10
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闭幕致辞
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黄非 阿里巴巴通义实验室 OpenKG TOC专家
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TOC专家报告一：通义大模型体系研发和应用
阿里巴巴通义实验室自然语言处理方向负责人。他带领自然语言处理（NLP)团队研发通义自然语言大模型体系，在机器阅读理解(MRC），图文问答（VQA）和中文理解（CLUE）等任务上实现首次超越人类结果；建设阿里巴巴NLP平台和产品在集团内支持数百个场景日均数万亿级调用，对外以智能技术赋能软件开发（通义灵码），角色对话（通义星尘），办公效率（通义智文），司法（通义法睿），电商等行业合作伙伴，也是国内最大的协同办公平台钉钉的智能技术和AI开源魔搭社区NLP模型的主要提供者。他在人工智能顶级会议和期刊发表文章150+篇，国际专利50+项，曾担任ACL，TACL等学术会议领域主席和期刊编辑等。
TOC专家报告二：
“知识图谱+大模型”双轮驱动的医药行业数智化转型新范式
东南大学计算机与软件工程学院教授、东南大学认知智能研究所所长、OpenKG发起人之一、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任国际期刊 Journal of Data Intelligence 主编、国际期刊 Journal of Web Semantics 副主编。获得“江苏省六大人才高峰”资助和“创业南京高层次人才”资助。编写专著2 部，发表高水平学术论文 200 余篇。主持和参与科技部重点研发项目、国家 863、自然科学基金 重点、自然科学基金面上等 10 余项国家级知识图谱相关项目以及阿里云、支付宝、百度等企业知识工程相关项目。
柯基数据CEO，
中国计算机学会CCF高级会员。
中国人民大学信息学院硕导，毕业于中科院软件所，人机交互与智能信息处理专业。
曾在全球领先的医药智能数据公司汤森路透（科睿唯安）担任中国区首席顾问。
现担任中文信息学会语言与知识计算专业委员会委员、医疗健康与生物信息专委委员，开放知识图谱联盟(OpenKG.cn)发起成员，技术监督委员会委员，中国科技情报学会知识组织专委委员，工信部知识图谱标准委员会委员，世界中医药学会联合会理事，中国中医药信息学会标准委员会常务理事，中华预防医学会慢性病预防与控制分会委员，中国生物医药产业链创新与转化联盟医药情报专委会副主委，中国卫生信息与健康医疗大数据学会委员，CMAC医学事务生成式AI联盟负责人
前沿报告一：Not all LLMs possess the capability for reasoning.
北京大学智能学院助理教授，前微软亚洲研究院主管研究员。主要从事机器学习模型、算法与理论方向的研究工作，已发表ICML、NeurIPS、ICLR等重要期刊/会议论文50余篇，谷歌引用数超过8000。所设计的模型如Pre-Norm结构的Transformer、Graph Transformer等多次被DeepMind、OpenAI、微软、Meta等国际顶尖研究机构使用。获得机器学习顶级国际会议ICLR 2023杰出论文奖和ICLR 2024杰出论文奖提名。
前沿报告二：稀疏模式启发的大模型高效训练算法
