（施少怀、高翠芸、陈清财/文、图）2023年2月24日，广东省安全智能新技术重点实验室主办的SAILING讲坛暨硕博论坛第二期“通用人工智能？ChatGPT的机遇与挑战”于哈尔滨工业大学（深圳）顺利召开。本次SAILING讲坛暨硕博论坛由哈尔滨工业大学（深圳）智能计算研究中心主任陈清财教授主持，由特邀嘉宾清华大学黄民烈副教授和哈尔滨工业大学冯骁骋副教授做精彩报告，另外由香港中文大学王文轩博士生和复旦大学孙天祥博士生做前沿的技术分享。现场有近百名学生参加，并积极与嘉宾互动探讨。
哈尔滨工业大学（深圳）校长助理、国家杰出青年获得者、自然语言处理领域专家张民教授致开幕词。
哈尔滨工业大学（深圳）校长助理张民教授致开幕词
首先，黄民烈副教授做了题为《深度揭秘ChatGPT：原理，技术和启示》的特邀报告。黄民烈副教授详细介绍了ChatGPT技术产生的背景、发展路线和背后所需要的技术以及他们团队在该领域的一些前沿成果，探讨ChatGPT给我们带来的一些启示。黄民烈博士是清华大学长聘副教授，国家杰青获得者，聆心智能创始人，自然语言生成与智能写作专委会副主任、CCF学术工委秘书长。研究领域为大规模语言模型、对话系统、语言生成，著有《现代自然语言生成》一书。
黄民烈教授讲解ChatGPT的发展背景
冯骁骋副教授做了题为《ChatGPT的过去、现在与未来》的特邀报告。冯骁骋副教授详细介绍了ChatGPT技术的基本原理、主要算法、发展现状和前沿应用，同时详尽地梳理了ChatGPT的发展历程、优点和难点以及未来在该领域的机遇。冯骁骋博士是哈尔滨工业大学计算学部社会计算与信息检索研究中心副教授、博导，智能科学与技术系副主任，中文信息处理黑龙江省重点实验室主任助理。研究兴趣包括自然语言处理、文本生成、机器翻译等。在ACL、AAAI、IJCAI、TKDE、Chinese Science等CCF A/B类国际会议及期刊发表论文30余篇。
冯骁骋副教授讲解ChatGPT的过去、现在与未来
在博士生论坛中，首先由香港中文大学王文轩博士做了《上下文学习（In-Context Learning）》的前沿技术报告。王文轩博士结合最新的论文，介绍了现阶段上下文学习的进展和主要研究方向，以及当前上下文学习领域的不足和挑战。然后由复旦大学孙天祥博士做了《黑箱优化: 为大模型实现梯度自由》的前沿技术报告。孙天祥博士介绍了黑箱调优方法，在不访问模型参数和梯度的情况下对用户输入进行优化，在多个少样本学习任务上仅优化千分之三的参数取得了和全参数微调相仿的性能。作为MOSS模型的作者之一，孙天祥博士也为大家分享了研发MOSS的一些成果和经验。
王文轩博士做技术分享
孙天祥博士做技术分享
陈清财教授主持活动
黄民烈副教授与现场学生互动
现场学生互动提问-1
现场学生互动提问-2
现场学生互动提问-3
