人工智能学术前沿系列讲座（第45期）

人工智能学术研讨会

AI前沿对话

人工智能学院

讲座信息

主题

从可解释性到表达力：多模态数据生成模型的演进之路

时间

下午02:00-03:00

日期

2026年7月22日

地点

教学楼A栋415室

Zoom链接

https://cuhk-edu-cn.zoom.us/j/92754850077?pwd=QakJboO4F5vCQ7uYmei9L4LbFg2kaZ.1 密码: 260722

会议号: 92754850077

演讲嘉宾

Marco CRISTANI 教授

（意大利维罗纳大学）

主持人

李海洲 教授

（香港中文大学（深圳））

嘉宾简介

Marco CRISTANI 教授

维罗纳大学

Marco CRISTANI是意大利维罗纳大学医学创新工程系的计算机工程全职教授。2026-2027学年，他担任冰岛雷克雅未克大学计算机科学系荣誉教授，此前于2025-2026学年曾作为访问学者在该校任教。他是意大利国家研究委员会（CNR）特伦托分部应用本体论实验室的副研究员，同时也是意大利技术研究院（IIT）热那亚分部模式分析与计算机视觉系的外部合作者。

他于2006年获得维罗纳大学计算机科学博士学位，2002年获得计算机科学硕士学位。研究方向涵盖人工智能、计算机视觉、机器学习、生成模型、异常检测、社交信号处理、人类行为分析以及人工智能的工业应用等领域。

他是INTELLIGO实验室的创始人和协调人，担任维罗纳大学工程教学委员会副主席，还是2024/25学年启动的计算机工程（机器人与智能系统）本科专业的设计者和协调人。此外，他还是国家人工智能博士项目（工业4.0方向）的成员，以及欧洲学习和智能系统实验室（ELLIS）的成员。

摘要

过去三十年间，生成模型经历了深刻变革。早期的概率方法虽然易于检验和解释，但在表达真实数据多样性方面存在明显局限。近年来，VAE、GAN和扩散模型等新型模型大幅提升了生成质量，却也使得底层机制的分析和控制变得更加困难。本次报告将沿循这一发展脉络，深入探讨可解释性与表达力之间的权衡关系。首先回顾经典生成模型，随后转向现代层级架构——数据通过多个潜在变量逐步生成。这种结构为研究信息如何在生成过程的不同阶段引入，以及各层级变化如何影响最终输出提供了有效框架。报告最后从互信息和率失真理论的视角讨论多潜在变量生成模型的最新研究进展。这一视角为构建兼具强表达力和可控性的生成模型提供了可能路径。报告还将概述多模态人工智能、计算机视觉、生物医学成像和应用机器学习领域的广泛合作机会。

诚挚欢迎您的参与！