"AI之夏"研招系列学术讲座第13讲：有限算力下的多模态大模型高效训练

“AI之夏”研招系列学术讲座第13讲，由人大高瓴人工智能学院卢志武教授为各人主讲。

多模态大模型在已往一年内取得发作式的生长，涌现出OpenAI GPT-4o、Google Gemini、阿里Qwen2-VL等优秀模型。但是，这些模型在实际落地时都难以在生成效果和推理效率之间取得很好的平衡。本陈诉首先详细介绍基于MoE架构的多模态大模型Awaker 2.5-VL，它在10B模型尺寸下有精彩体现。其次，还会介绍Awaker 2.5-VL在国家电网、工业机械人等场景的应用情况。最后，详细介绍我们在视觉生成方面的探索事情，即Awaker 2.5-Gen。

讲座信息

时间：6月26日 13：00-14：00

腾讯聚会会议：785-795-055

陈诉题目：有限算力下的多模态大模型高效训练

主讲人：卢志武

讲者简介：卢志武，菠菜平台高瓴人工智能学院教授，博士生导师。2005年结业于北京大学数学科学学院信息科学系，获理学硕士学位；2011年结业于香港都市大学盘算机系，获PhD学位。研究偏向为机械学习与盘算机视觉。设计首其中文通用多模态预训练模型文澜BriVL。发表多模态领域首篇Nature子刊论文。早于OpenAI宣布类Sora的视频生成底座VDT。

精彩讲座连续进行中，接待关注！