讲座报告主题：AGI：从大语言模型到多模态语言-视觉-动作模型
专家姓名：Sergey Ablameyko
日期：2026-04-09 时间：14:00
地点：计算机学院208报告厅
主办单位：计算机科学与通信工程学院

主讲简介：Sergey Ablameyko 是白俄罗斯国立大学终身教授、白俄罗斯国家科学院院士、欧洲科学院院士、国际模式识别协会（IAPR）会士、英国电气工程师学会（IEE）会士。Ablameyko 院士是计算机视觉与图像分析领域的国际权威。他是亚太人工智能协会（AAAIA）副主席，曾担任白俄罗斯国立大学校长（2008-2017）、联合信息问题研究所所长，领导俄白联合太空计划（预算超千万美元）。Ablameyko 院士获白俄罗斯国家科学奖（2002）、俄罗斯友谊勋章（2009）等50余项国际奖项，出版专著25部、论文750余篇，指导17位博士生。现任《Pattern Recognition and Image Analysis》主编，担任《Nonlinear Phenomena in Complex Systems》等10余种国际期刊编委，主导创立PRIP国际会议并任15届主席。研究专长：研究方向涵盖深度学习、医学影像分析、遥感图像处理、地理信息系统、超算技术及空间信息学。

主讲内容简介：随着对大语言模型（LLMs）研究的深入，近年来在大型多模态模型（LMMs）的开发方面取得了显著进展，这些模型正逐渐向通用人工智能迈进。我们将尝试全面且统一地总结从LLMs到LMMs的最新进展。首先，我们从LLMs开始，概述各种概念框架和关键技术。随着我们继续开发人工智能，机器感知（计算机视觉）的重要性日益凸显。感知是人工智能的关键组成部分。未来，智能机器需要能够像人类一样感知世界，这既带来了机遇，也带来了挑战。智能机器的感知所带来的机遇之一是，它能够自动化执行以前机器无法执行的任务。人工智能感知的未来既蕴含机遇，也面临挑战。尽管具备高级感知能力的机器将能够执行以往不可能完成的任务，但打造能像人类一样感知世界的机器也面临着诸多挑战。不过，研究人员在开发机器感知的新方法上正在取得进展，未来几年我们很可能会继续看到这一领域的进步。我们从大语言模型转向多模态语言-视觉-动作模型，这些模型使人工智能能够处理不同的模态。接下来，我们将探讨物理人工智能的主要特征，即机器人基础知识。我们将从统一的角度对大语言模型（LLMs）和大型多模态模型（LMMs）进行总结，从全球化的视角分析大模型的发展现状，并为大模型提供潜在的研究方向。

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