2024首届全国大模型与决策智能大会

会议时间:2024-07-19 ~ 2024-07-21
举办场地:杭州市 导航
主办单位:中国指挥与控制学会 更多会议
大会主席:领域专家
会议介绍

ChatGPT、GPT-4、Sora等大模型类产品的相继发布,不断刷新人们对AI的认知,一场颠覆性的革命已经到来。大模型凭借通顺流畅的语言生成、通用广泛的场景适应、通达全领域的知识覆盖和通畅自然的多模态人机交互能力,也正在推动决策范式从计算决策到智能决策的转变。当大模型遇上决策智能,变革未来已不再遥远!由中国指挥与控制学会主办,国防科技大学系统工程学院承办的“2024首届全国大模型与决策智能大会”将于2024年7月19-21日在杭州召开,届时将集聚国内高等院校、科研院所和工业部门、公司的专家学者,探讨和交流大基础模型与决策智能领域的相关学术和工程问题,并邀请该领域的知名院士、专家、学者做大会特邀报告。

本届会议开展原创性的中英文论文征集,录用的英文论文将由 Springer 出版社正式出版(EI收录),优秀的英文论文会被推荐到《The Innovation》等SCI期刊出版,优秀的中文论文会被推荐到《指挥与控制学报》、《国防科技大学学报》等中文核心期刊发表。诚邀各界精英,共赴盛会。

以下内容为GPT视角对全国大模型与决策智能相关领域的解读,仅供参考:

全国大模型与决策智能研究现状

首先,大模型的出现标志着人工智能技术的新突破,其优势在于能够处理更复杂、更细致的任务,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。大模型正日益成为推动全球科技进步和经济增长的重要力量,尤其在我国的诸多领域已取得显著成果。随着政策的不断落实、技术的持续发展以及应用的逐步落地,大模型将进一步为我国产业升级和创新发展提供强大动力。

其次,决策智能作为大模型发展的重要方向,近年来也取得了显著进展。智能决策支持系统主要依赖于人工智能算法和数据挖掘技术,结合云计算和大数据技术的融合,为复杂的数据分析任务提供了强大的计算能力和数据处理能力。这种系统已成功应用于金融、医疗、教育等多个领域,为企业和政府提供了有效的决策支持。

然而,大模型与决策智能的发展也面临着一些挑战。其中,算力消耗是一个重要的问题。大模型对算力的需求主要体现在模型预训练、日常运营和模型调优等方面,这导致全球的算力消耗呈现指数级增长。这种增长对全社会的信息基础设施建设带来巨大压力,同时也对企业和科研机构的研发能力提出了挑战。

大模型与决策智能研究可以应用在哪些行业或领域

  1. 自然语言处理:大模型在自然语言处理领域有广泛应用,包括语言模型、机器翻译、文本分类、情感分析等任务。决策智能可以帮助优化这些任务中的决策过程,提高翻译质量、分类准确性和情感分析的精确度。
  2. 计算机视觉:大模型在计算机视觉领域也发挥着重要作用,如图像分类、目标检测、图像分割和人脸识别等任务。结合决策智能技术,可以进一步提升图像识别和处理的准确性,优化视觉任务的决策过程。
  3. 医疗健康:大模型在医疗领域的应用包括医疗影像诊断、疾病预测等任务。决策智能技术可以帮助医生更好地分析病情,制定更准确的诊断和治疗方案,提高医疗质量和效率。
  4. 金融风控:在金融领域,大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任务。决策智能技术可以辅助金融机构进行风险评估和决策,提高金融业务的安全性和效率。
  5. 工业制造:在工业制造领域,大模型可以用于质量控制、故障诊断等任务。结合决策智能技术,可以实现对生产过程的智能监控和优化,提高生产效率和产品质量。

大模型与决策智能研究领域有哪些知名机构或企业

首先,百度、腾讯、阿里和华为等互联网科技巨头都在大模型领域有着深厚的积累。它们不仅投入巨资进行大模型技术的研发,还积极探索大模型在各个领域的应用,如自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等。这些企业在大模型领域的综合实力和创新能力都非常强,是国内大模型技术的领军企业。

此外,一些专注于人工智能和大数据的创业公司也在大模型领域取得了不俗的成绩。这些公司通常具有较强的技术实力和创新能力,能够针对特定领域或场景提供定制化的大模型解决方案。

在决策智能方面,一些研究机构和企业也在积极探索和应用相关技术。这些机构和企业通常关注如何利用大数据和人工智能技术来优化决策过程,提高决策效率和准确性。它们的研究方向包括智能决策支持系统、数据挖掘和机器学习等。

总的来说,国内在大模型与决策智能研究领域已经形成了较为完整的产业链和生态系统,拥有众多知名机构和企业。这些机构和企业在大模型技术的研发和应用方面取得了显著进展,为推动我国的科技创新和产业升级做出了重要贡献。

会议日程
2024年7月19-21日 - 会议时间
联系方式

1.投稿联系人:范长俊 15580096303

胡星辰 13786127060

技术支持:010-68964756 喻祉祺

2.大会网站:ccld.c2.org.cn

参会企业
承办单位 - 国防科技大学系统工程学院
参会事项

征稿范围(主要包含以下内容但不仅限于此)

1. 大模型的决策能力评估

2. 大模型与因果推理

3. 大模型与幻觉消除

4. 大模型与运筹优化

5. 大模型与思维链

6. 大模型与多智能体决策

7. 大模型与检索增强

8. 多模态决策大模型

9. 大模型与高效训练微调

10. 大模型与增量学习

11. 大模型与隐私保护

12. 大模型与具身行动决策智能

13. 大模型的价值对齐和自主进化

14. 大模型与小模型的协同

15. 大模型的自动化评价

16. 大模型与博弈对抗

17. 大模型在态势认知领域的应用

18. 大模型在无人集群作战领域的应用

19. 大模型在多域作战领域的应用

20. 大模型在情报分析领域的应用

21. 大模型在目标分析领域的应用

22. 大模型在杀伤链中的应用

征文要求

1. 完整论文(full paper)

(1)完整论文必须是未公开发表的原著,严禁一稿多投。

(2)完整论文需严格按照会议网站提供的模板撰写中、英文论文。中文完整论文一般不超过6页、英文完整论文一般不超过12页(包括图、表格、参考文献),超页部分将收取超页费。

(3)文责自负,投稿人应确保论文不涉及军队或国家秘密。稿件需提交版权转让协议,详见大会网站。

2. 长摘要(extended abstract)

(1)长摘要旨在分享优秀研究成果,已发表的内容也可投稿,需包括研究背景和意义、主要研究工作、实验或仿真、结论。

(2)请使用大会网站提供的模板撰写英文论文,长摘要一般不超过4页。

(3)长摘要论文将收录进论文集,但不进入EI、CNKI等检索。长摘要论文注册费与普通投稿论文相同。

2. 论文请通过大会网站(http://ccld.c2.org.cn)在线投稿,应征论文无论录用与否均不退稿,请作者自留底稿,敬请谅解;

3. 论文模板及版权转让协议请到大会网站自行下载。

重要日期

1.论文截稿日期:2024年6月20日

2.会议注册截止日期:2024年7月19日

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