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近期，OpenAI的GPT-4v和SORA、谷歌的Geimini等世界模型模型的釋出，極大地推動了人工智能研究發展。世界模型是當下學術界和工業界的研究熱點，被認為是通往強人工智能的關鍵技術路徑，也是具身智能等研究熱點的核心技術之一。
但是相比大語言模型，以多模态學習為基礎的世界模型的技術路線還不清晰，未來發展之路尚存争議。本論壇将重點讨論目前世界模型的未來技術發展趨勢，針對模型技術路徑、訓練資料以及算力資源等世界模型的關鍵問題進行深入探讨。
主要的讨論點包括：1）現有的大模型是否可以認為是世界模型？現有的大語言模型和多模态大模型都具備充足的世界知識了解能力，但目前尚并不具備與實體世界的直接感覺和互動能力。2）現有的大模型研究路徑需要做什麼改變？現有的大模型都是基于海量語料訓練出來的機率模型，知識儲備遠超過人類，但卻無法像人類一樣通過實時環境互動來學習新知識。3）國内的世界模型研究如何開展？在現有國内算力不足情況下，如何開展世界模型研究？
論壇安排
| 順序 | 主題 | 主講嘉賓 | 機關 |
| 1 | 背景介紹 | 邱錫鵬 | 複旦大學 |
| 2 | 世界模型角度下知識增強大模型的融合創新與展望 | 王昊奮 | 同濟大學 |
| 3 | 世界模型的輕量化 | 張鵬 | 天津大學 |
| 4 | 世界模型中的跨模态對齊的視覺内容了解與生成 | 李冠彬 | 中山大學 |
| Panel環節 | 邱錫鵬 | 複旦大學 | |
| 周奕毅 | 廈門大學 | ||
| 王昊奮 | 同濟大學 | ||
| 張鵬 | 天津大學 | ||
| 李冠彬 | 中山大學 |
執行主席
邱錫鵬
複旦大學教授
CCF YOCSEF上海2024-2025主席，複旦大學計算機學院教授，主要研究方向為自然語言處理基礎模型和算法，發表CCF-A/B類論文100餘篇，引用1.9萬餘次，入選愛思唯爾中國高被引學者和全球前2%頂尖科學家榜單，曾獲中國科協青年人才托舉工程、國家優青等項目，獲錢偉長中文資訊處理科學技術獎一等獎（第一完成人），入選教育部“高校計算機專業優秀教師獎勵計劃”，兩次獲得上海市計算機學會教學成果獎一等獎；主持研發的MOSS已經成為國内影響力最大的開源大型語言模型之一。著作《神經網絡與深度學習》被上百家高校作為教材。
共同執行主席
周奕毅
廈門大學副教授
CCF YOCSEF廈門2024-2025主席，廈門大學資訊學院、人工智能研究院雙聘副教授/博士生導師，廈門大學南強青年拔尖人才、廈門市雙百計劃領軍人才。長期從事視覺-語言多模态研究，圍繞多模态大模型、視覺問答、指向性目标檢測分割等任務，在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR等CCF推薦期刊及會議發表論文30餘篇，其中CCF-A類文章20餘篇，多篇論文被評選為CVPR，ACM MM，ECCV口頭報告文章（Oral Paper）。
論壇講者
王昊奮
CCF術語工委副主任、自然語言處理專委會秘書長
同濟大學特聘研究員
CCF上海分部秘書長、SIGKG主席，長期在一線人工智能公司擔任CTO之職。他是全球最大的中文開放知識圖譜聯盟OpenKG發起人之一。他負責參與多項國家級AI相關項目，發表100餘篇AI領域高水準論文，被引用次數達到3500餘次，H-index達到29。他建構了全球首個可互動養成的虛拟偶像—“琥珀·虛顔”；所建構的智能客服機器人已累計服務使用者超過10億人次。目前，他擔任中國中文資訊學會理事，語言與知識計算專委會副秘書長，上海市計算機學會自然語言處理專委會副主任，上海交通大學AI校友會秘書長等社會職位。
報告題目：世界模型角度下知識增強大模型的融合創新與展望
摘要：
世界模型和知識增強大模型正逐漸成為推動新一代人工智能技術創新的核心力量。本報告将介紹相關基本概念，通過分析前沿研究案例和最新技術發展趨勢，給出世界模型角度下知識增強大模型在了解複雜實體世界機理、提升決策品質和加速知識擷取過程中的關鍵作用，最後結合垂直領域的落地應用展望未來技術範式。
張鵬
天津大學教授
CCF YOCSEF天津2023-2024主席，天津大學教授、博士生導師、計算機學院副院長，入選國家級青年人才計劃、微軟亞洲研究院鑄星計劃，十餘年來緻力于量子人工智能和量子語言模組化的研究工作，并積極推動大語言模型的輕量化。
報告題目：世界模型的輕量化
摘要：
計算資源的限制在很多應用場景中成為制約大規模模型的部署與應用的瓶頸。是以，探索世界模型的輕量化方法顯得尤為重要。輕量化世界模型不僅能夠推廣到資源受限的環境，還能促進可持續AI技術的發展，是未來世界模型研究的重要方向。另外，通過持續優化和革新，世界模型有望在各種實際應用中發揮更大作用。
李冠彬
中山大學教授
CCF YOCSEF廣州2024-2025主席，中山大學計算機學院教授，博士生導師，國家優秀青年基金獲得者。主要研究領域為跨模态視覺感覺、了解與生成。迄今為止累計發表CCF A類/中國科學院一區論文150餘篇，Google Scholar引用超過11500次。曾獲得吳文俊人工智能優秀青年獎、中國圖象圖形學學會科學技術一等獎、ICCV2019最佳論文提名獎、ACM中國新星提名獎、ICMR2021最佳海報論文獎等榮譽。主持了包括國自然優青、面上、青年、廣東省傑青、 CCF-騰訊犀牛鳥科研基金、華為Mindspore學術基金、美團北鬥科研合作基金等 10 多項科研項目。擔任CSIG青工委副秘書長、廣州計算機學會副秘書長、VALSE執行副主席等。擔任CVPR、ECCV、AAAI等頂級會議領域主席（AC）或進階程式委員。擔任The Visual Computer編委，獲得8項CVPR、NeurIPS、ACM MM等國際頂級會議競賽冠軍。
報告題目：世界模型中的跨模态對齊的視覺内容了解與生成
摘要：
跨模态表征旨在通過學習對齊多種模态之間的語義實作特征的增強表達。其中跨模态顯式的語義對齊是實作細粒度、可解析的跨模态了解技術的核心關鍵。本次報告将從圖網絡資訊傳播、多模态大模型蒸餾、知識嵌入、結構一緻性表征等角度介紹研究組近年來的研究嘗試，并介紹在世界模型相關領域的應用驗證。