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2023年8月，斯坦福大学讲座教授、冯·诺依曼理论奖首位华人获奖者叶荫宇（Yinyu Ye）教授受菠菜平台高瓴人工智能学院和社会经济大数据技术与应用创新引智基地邀请来校会见交流。期间，叶荫宇教授为全院师生作了题为“AI大模型与运筹优化的应用”的学术陈诉。菠菜平台党委常委、副校长叶康涛教授加入致接待辞，讲座由高瓴人工智能学院执行院长文继荣教授主持，线上线下近200位听众加入。

叶荫宇教授的学术陈诉涵盖了四个重要部门，划分为：AI大模型与运筹/数学优化的关联；在线逊с法及其在实际中的应用；预训练混淆整数线性计划求解器及其实际应用；大规模模型逊需的高效优化算法。

首先，叶教授对运筹学和数学优化问题进行了详尽介绍，进而将其与深度学习等技术进行了对比和对照。他深入剖析了这些领域的关联性，揭示出了它们在解决庞大问题上的潜力。

随后，叶教授详细论述了一系列在线逊с法，并清晰说明了这些算法在深度学习领域中的实际应用和价值。他展示了这些算法如何在不停变化的数据情况下实现模型的优化与更新，为实际应用中的数据驱动决策提供支持。进一步，叶教授深入介绍了一些大规模数学计划求解器，并探讨了这些求解器可能对大型模型训练历程带来的启示。他深刻地剖析了这些工具在解决实际问题中的实际效果，为大模型训练的可行性与有效性提供了实用的思路。

最后，叶教授强调，实现大模型的高效训练不行或缺地依赖于优化算法的创新。他强调将运筹学与深度学习相结合，有望为更好的模型训练要领提供新的研究偏向和前景。他的讲座为那些关注于提升大规模深度学习模型效能的研究者和从业者提供了名贵的指导和启示。

本次学术陈诉充实体现了叶教授在运筹学和深度学习领域的卓越造诣，同时也突显了这两个领域在解决实际问题中的相互交织和相助潜力。加入陈诉的学术界专家、研究人员和学生们踊跃提问，展开了深入的讨论与交流。本次陈诉对于推动运筹学与深度学习领域的研究和应用有着积极而深远的影响。