2025智源大会议程公开｜下一代AI路径探索

智源社区 2025-05-27 15:50 北京

2025年6月6日-7日，第7届北京智源大会将以线上+线下联动的形式召开，本次智源大会汇聚四位图灵奖得主、海内外顶尖机构学者与产业领袖，在思辨与实证的交织中，为 AI 的未来绘制航图。报名通道已开启。

2025北京智源大会倒计时：10 天

下一代AI路径探索论坛丨6月7日上午

万寿山厅

人工智能正处于指数级发展阶段，已深度融入社会、经济与日常生活。然而，当前的AI技术瓶颈日益凸显：深度学习模型虽强大，却缺乏泛化能力，过度依赖海量标注数据，且如同“黑箱”般缺乏可解释性，更遑论具备真正的认知理解与常识推理能力。此外，算法偏见、隐私泄露、安全风险等伦理问题也亟待解决。为突破这些瓶颈，释放AI的真正潜力，我们必须前瞻性地探索下一代AI的发展路径。本次论坛将汇聚全球AI领域的领军人物，包括资深学者、青年科学家及思想领袖，聚焦下一代AI的核心议题：从提升认知智能与泛化能力，到构建可解释、鲁棒且符合伦理的AI系统，再到实现高效数据利用与人机协同。

论坛议程

论坛主席

朱军，清华大学人工智能研究院副院长、生数科技创始人兼首席科学家

朱军，清华人工智能研究院副院长，生数科技创始人兼首席科学家，清华智能技术与系统国家重点实验室主任，智源首席科学家，第二届“科学探索奖”获得者、MIT TR35中国区先锋者、亚洲第二位IEEE AI 10 to Watch学者、“2011-2021年CSRankings计算机学科排名”机器学习领域中国学者中第一位、入选国家“万人计划”领军计划，AAAI Fellow、IEEE Fellow、IEEE TPAMI副主编，连续多年担任ICML、NeurIPS领域主席，在机器学习顶级国际会议和期刊ICML、NeurIPS、IJCAI、AAAI、 JMLR、PAMI等发表论文百余篇。

演讲主题及嘉宾介绍

（按照发言先后顺序）

1、关于下一代生成模型与架构的思考

石佳欣，PhD

石佳欣，机器学习研究员，长期从事概率学习，生成模型，以及算法模型架构的研究。他博士毕业于清华大学，曾获得微软奖学金，曾任斯坦福大学以及微软新英格兰研究院博士后研究员。他多次担任NeurIPS和AISTATS area chair，曾获得NeurIPS 2022杰出论文奖。

2、Riemannian Geometric Deep Graph Learning: A New Perspective on Graph Foundation Models

Philip Yu（俞士纶），伊利诺伊大学芝加哥分校教授

Philip S. Yu（俞士纶），美国伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)特聘主任教授、美国计算机学会(ACM)及美国电气电子工程师学会(IEEE)院士(Fellow)，清华大学特聘教授。他曾于美国IBM Watson研究中心工作多年，创建了世界知名的数据挖掘及数据管理部，是IBM公司拥有专利最多的人之一。作为国际数据库和数据挖掘等领域的先驱之一，作为国际数据挖掘和数据管理领域的顶尖学者，他在专业领域做出了诸多奠基性工作。在过去三十年间，他发表了超过1,300篇学术论文，被引用总数超过110,000次，对相关领域产生了巨大影响。其论文引用的H指数（H-index）高达154，跻身全球计算机科学家H指数排行榜的前6名。

3、多样神经可塑性增强的类脑智能系统

吴郁杰，香港理工大学助理教授

吴郁杰博士，香港理工大学计算机系助理教授，2021年清华大学获得博士学位，2022-2024年在格拉茨科技大学Wolfgang Maass组从事博士后研究。主要研究方向包括脑认知和类脑智能，相关成果刊登在Nature、Sci. Robot.、Nat. Comput. Sci.、Nat. Commun.、ICML、AAAI 等期刊和会议上，多篇入选封面文章和高倍引论文。现任 Neurocomputing 副主编, 入选2024斯坦福大学全球前2%科学家。

4、神经符号学习中的概念发现

戴望州，南京大学

戴望州，南京大学智能科学与技术学院副教授、副院长，获国家级人才计划（青年）项目资助，于2019年在南京大学获得博士学位，随后在英国帝国理工学院进行博士后研究。研究方向为人工智能与机器学习，目前研究兴趣是数据与知识双驱动的机器学习，代表性工作为融合逻辑推理与机器学习的反绎学习框架及算法。在人工智能与机器学习领域共发表学术论文20余篇，包括国际顶级国际会议NeurIPS、IJCAI、AAAI、ILP和期刊《Machine Learning》等。担任第4届国际学习与推理联合会（IJCLR）程序主席，曾获AAAI 2025杰出论文奖、IBM博士生英才计划奖，长期担任TKDE、JMLR、TKDD、IJCAI、AAAI、ICML、NeurIPS、ICLR等顶级国际期刊和会议审稿人与资深程序委员。目前主持国家自然科学基金青年项目1项，江苏省前沿引领技术基础研究重大项目子课题1项。

5、主题演讲

汪玉，清华大学教授

汪玉，清华大学电子工程系长聘教授、系主任，IEEE Fellow，国家自然科学基金杰出青年基金获得者，清华大学信息科学技术学院副院长，清华大学天津电子信息研究院院长。长期从事智能芯片、高能效电路与系统的研究，曾获得4次国际学术会议最佳论文奖及12次最佳论文提名。曾获CCF科学技术奖技术发明一等奖、国际设计自动化会议40岁以下创新者奖、CCF青竹奖等荣誉。

6、Diffusion vs. Autoregression: Which is the Key to Next-Generation LLMs?

贺笛，北京大学助理教授

贺笛，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10000。所设计的模型、算法多次被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。

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