构建高效可靠的基础智能体研讨会

研讨会信息

🎤 演讲嘉宾

Dr. Yifei Shen

微软亚洲研究院研究员

📰 标题

迈向高效且可靠的基础智能体：优化视角

⏰ 时间

9:30 -10:30，北京时间

📅 日期

2026年5月27日，周三

📍 地点

E3-202

🤝 在线Zoom链接

https://hkust-gz-edu-cn.zoom.us/j/95375358141?pwd=ajaUwVEUn4lEKSuWIEQjYc3CYDXRiV.1

会议ID：953 7535 8141

密码：ait

研讨会内容

尽管以规模为导向的人工智能展现了令人印象深刻的能力，但在实际复杂环境部署中却面临严重的效率瓶颈，并缺乏逻辑确定性。在本次演讲中，我将展示一种通过优化视角，将基础模型转化为高效、可证明可靠的智能体的系统方法。

首先，为突破模型训练中的内存限制，我将介绍一种通过景观扩展加速的块坐标下降（BCD）框架，并建立严格的理论收敛性。其次，为解决离散型智能规划中的可靠性危机，我将提供严格的梯度分析，揭示标准监督微调（SFT）和强化学习（RL）如何内在地收敛到虚假相关性并遭受多样性崩塌。为克服这些理论缺陷，我将展示如何通过集成图神经网络（GNN）来强化逻辑边界，有效缓解规划幻觉。最后，将这种可靠性扩展到连续动作空间，我将展示我们在具有收敛性保证的鲁棒连续规划方面的扩散引导工作。最终，我旨在通过严格的优化与系统工程相结合，为高风险领域（如医疗保健）构建边缘原生、可靠的具身智能体。

分享者简介

Dr. Yifei Shen

微软亚洲研究院研究员

Yife-Shen是微软亚洲研究院的研究员。他获得博士学位于香港科技大学，在此之前他的研究重点是优化和边缘AI。他目前的研究通过优化的视角探索基础模型的效率和可靠性。在工业界工作期间，他为微软研究院的开发大规模多模态系统做出了贡献。

他的研究成果已发表在顶级机器学习会议（ICML、NeurIPS、ICLR）和跨学科期刊如《自然通讯》上。他在该领域的贡献得到了社区的广泛认可；他担任主要人工智能会议的领域主席，并被列为全球顶尖2%科学家之一。凭借其在工业级计算方面的经验，他希望将严谨理论与系统工程相结合，为医疗领域构建可证明可靠的具身智能体。

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