江苏省应用数学（中国矿业大学）中心系列学术报告
报告题目:联邦大模型与个性化应用
报告人:由林麟副教授（中山大学）
报告时间:2024年11月7日（周四）下午14：30
报告地点:数学学院A321
报告摘要:大模型具备优异的泛化能力，通过学习垂直领域多样知识，可广泛赋能各行业。为实现大模型与各领域的深度融合，如何高效整合多模态数据、充分调度分布式计算资源、精准挖掘个体核心知识，成为关键问题。为此，本报告介绍一种联邦大模型技术，基于"端-边-云"协同计算架构，构建"大-小模型"协作的大模型更新学习方案，实现端侧本地数据的隐私化处理、云端大模型的协作化更新，不断提升大模型的推理能力的同时，持续增强端侧设备的智能化程度。同时，针对交通、医疗等智慧城市关键领域，也将对联邦大模型的应用现状及前景进行展望。
报告人简介:由林麟，中山大学智能工程学院，副教授，博士生导师，中山大学“百人计划”引进人才，入选深圳鹏城孔雀人才计划项目，广东省青年拔尖人才；麻省理工学院智能交通实验室联合研究员。长期从事智慧城市、自主式系统、隐私计算、异步联邦学习、个性化出行服务等方面的研究。曾就职于美国麻省理工学院智能交通实验室、麻省理工学院感知城市实验室、麻省理工学院新加坡科研院未来城市交通交叉课题研究组、新加坡科技设计大学新科大-麻省理工国际合作中心。主持国家级及省部级项目5项，参与新加坡国家研究基金会项目两项。在计算机及智能交通领域高水平期刊与会议上，如Nature Communications，The Innovation (Cell Press, IF: 32.1)，IEEE IoT-J，IEEE Network，IEEE T-ITS，TR Part D，IEEE TKDE，SCS, ACM WWW，IJCAI，IEEE TrustCom等，发表论文100余篇，高引21篇（Google Scholar）。获国际城市信息学会智慧城市技术创新奖、深圳市优秀科技论文奖、新加坡设计商会新加坡最佳设计（SG Mark）智慧国家类别一等奖、意大利Cariplo基金会最佳研究奖，授权与受理专利21项（美国专利1项、中国专利20项）。现担任The Innovation（Cell Press，IF：32.1）青年编委、Smart Construction青年编委、Springer Nature （SN） Computer Science副主编、Journal of Advanced Transportation学术编辑，IEEE Senior Member，CICC集群智能与协同控制专业委员会，国际城市信息学会会员，亚太人工智能协会会员。