个人简介： 刘青山教授，江苏省特聘教授，教育部新世纪人才计划，江苏省自然基金委首批杰出青年基金资助，江苏省双创个人计划，江苏省创新团队领军人才，江苏省优秀教育工作者称号，教育部自然科学二等奖。现任南京邮电大学副校长，曾任美国Rutgers大学研究助理教授，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室工作任副研究员，香港中文大学访问学者。担任国际杂志NeuroComputing、Signal Processing和国内杂志《自动化学报》编委，是国际杂志IEEE Transaction on Multimedia、Pattern Recognition Letters、Computer Vision and Image Understanding客座编委。2003年获中国科学院院长优秀奖。IEEE Senior Member。中国Vision And Learning SEminar (VALSE) 青年论坛的发起人和组织人。

个人简介： 姚涵涛，中国科学技术大学信息科学技术学院特任研究员，2018年博士后创新人才支持计划、2018年中国科学院院长优秀奖和北京市优秀毕业生获得者。从事开放场景下的多模态视觉实体感知的研究，相关研究成果在多媒体和计算机视觉的国际顶级期刊会议(如ICML/NeurIPS/CVPR/ACM MM)和期刊(如TPAMI/TIP/TMM/TCSVT发表论文近50篇，Science Advances/ Science Translational Medicine 论文 2 篇，多篇论文入选ESI高被引论文。并获得ACM Multimedia Asia 2019 最佳学生论文和23年中国多媒体大会最佳展报论文。作为项目/课题负责人承担国家自然科学基金青年项目/面上基金、博士后创新人才支持计划项目、北京市重点/面上基金、和科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目等科研项目。

报告题目： 连续学习--从被动到主动

报告摘要： 在开放世界中学习的关键之一是主动和有目的学习。结合智能体的主动观察和学习是连续学习的关键。报告将介绍在主动探索过程中，智能体的行为规划问题以及对于不同平台的跨平台的适配。考虑到大语言模型的普适性和泛化性，引入语义理解与指令拆解进行基本的概念推理，之后再通过 “Room to Chessboard（R2C）”等表征框架实现从高层任务到底层运动规划的映射和跨智能体的迁移。

个人简介： 陈熙霖，中国科学院计算技术研究所研究员，ACM / IEEE / IAPR Fellow, 中国计算机学会会士。主要研究领域为计算机视觉、模式识别、多媒体技术以及多模式人机接口，特别集中于生物启发的特征表示与学习、以人为中心的感知与分析、场景理解等领域，关注从开放环境中自动连续学习问题，特别是从视觉信息到知识积累与利用的问题。先后主持多项自然科学基金重大、重点项目、国家杰出青年基金、973计划课题等的研究。现任/曾任IEEE Trans. on Image Processing和IEEE Trans. on Multimedia的Associate Editor、Journal of Visual Communication and Image Representation的Senior Associate Editor，以及计算机学报副主编、人工智能与模式识别副主编等。担任过多个国际国内学术会议的大会主席和程序委员会主席，并十多次担任ICCV  CVPR / NeurIPS等会议的Area Chair。先后以第一完成人获国家自然科学二等奖1项、中国图像图形学学会自然科学一等奖1项。教育工作获北京市高等学校教学名师奖。合作出版专著1本，在国内外重要刊物和会议上发表论文400多篇。

报告题目： 连续学习及其在视觉感知任务中的应用研究

报告摘要： 人类可以在动态环境中连续自适应地快速学习，并且能够保证在学习新知识的同时不会遗忘旧知识，这种人类自然拥有的连续学习能力却很难在当前机器学习算法中实现。连续学习研究的主要目标是如何让机器学习算法克服灾难性遗忘问题，并在小样本等数据稀缺场景下实现稳健知识增扩。本次报告将首先介绍关于连续学习的相关背景知识，进而介绍本课题组在连续学习+视觉感知（分类、分割、检索等）任务上最近的研究成果。

个人简介： 赵耀，长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、万人计划科技创新领军人才、IEEE Fellow。现任北京交通大学信息科学研究所所长，“视觉智能交叉创新”教育部国际联合实验室主任、“现代信息科学与网络技术”北京市重点实验室主任。研究领域为数字媒体信息处理与智能分析，包括图像\视频压缩，数字媒体内容安全，媒体内容分析与理解，人工智能、无人驾驶等。主持了新一代人工项目、973计划、863计划等项目30余项。在包括IEEE Trans.等国内外期刊、会议上发表论文200余篇。作为第一完成人获北京市科学技术奖一等奖等省部级奖励5项、世界互联网大会领先科技奖1项。指导的博士生8人获北京市和中国计算机学会优秀博士论文奖。受邀担任了 IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology等多个国际杂志编委。他是国务院学科评议组成员，科技部重点研发计划云计算与大数据专项总体组专家。

报告题目： 当视觉任务遇上连续学习？

报告摘要： 如何降低旧知识遗忘的同时不断地学习新知识是目前连续学习面临的重要挑战。本次报告将围绕视觉任务中的连续学习问题，从模型的低损失路径优化到多教师连续学习机制的实现，介绍最近的相关工作。最后针对视觉任务连续学习的若干问题进行简要讨论。

个人简介： 李宏亮教授，博士生导师，2015国家杰出青年基金获得者，四川省学术和技术带头人。2005-2008在香港中文大学视觉信号处理与通信实验室先后作为Research Associate和 Postdoctoral Fellow，从事研究工作。2008 年作为教授引进到电子科技大学，是图像和视频处理方向的团队负责人。李宏亮教授先后在国内外一些重要的期刊和会议上发表多篇论文。主持了国家自然科学杰出青年基金，重点基金，教育部新世纪人才计划，博士点基金等多个省部级以上科研项目。李宏亮教授目前的主要研究兴趣包括：人工智能多媒体分析，机器学习，计算机视觉。

报告题目： 面向多源异构数据的持续学习

报告摘要： 持续学习的核心目标在于将已学习的知识有效迁移到当前任务中，同时确保新模型满足“稳定性-可塑性”准则。这一准则要求模型在动态变化的环境中，既能快速适应新知识，又能避免对已学习旧知识的遗忘。然而，真实动态场景中普遍存在数据稀缺、模态多样以及内容动态变化等问题，这为持续学习带来了巨大挑战。针对这些问题，本报告将聚焦于面向多源异构数据的持续学习，从以下三个方面展开探讨：视觉数据的持续学习、文本知识引导的持续学习以及多源数据协同的持续学习。最后，结合多模态大模型时代的发展趋势，分析持续学习面临的新挑战，并分享相关的研究思考与展望。

个人简介： 刘青山教授，教授，南京邮电大学党委常委、副校长,江苏省特聘教授，教育部新世纪人才计划，江苏省自然基金委首批杰出青年基金资助，江苏省双创个人计划，江苏省创新团队领军人才，江苏省优秀教育工作者称号，教育部自然科学二等奖。曾任美国Rutgers大学研究助理教授，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室工作任副研究员，香港中文大学访问学者。担任国际杂志NeuroComputing、Signal Processing和国内杂志《自动化学报》编委，是国际杂志IEEE Transaction on Multimedia、Pattern Recognition Letters、Computer Vision and Image Understanding客座编委。2003年获中国科学院院长优秀奖。IEEE Senior Member。中国Vision And Learning SEminar (VALSE) 青年论坛的发起人和组织人。

姚涵涛

中国科学技术大学

yaohantao@ustc.edu.cn