摘要：2025 年初，DeepSeek 凭借低成本、高效率、开源创新，打破了 AI 发展的传统壁垒，利用强化学习的自主探索能力，AI 大模型从被动训练走向自主成长。这一系列突破不仅震动全球 AI 产业，也让我们不得不思考：未来，AI 将如何重塑技术生态？开发者如何应

AI 的未来，正在加速到来！

2025 年初，DeepSeek 凭借低成本、高效率、开源创新，打破了 AI 发展的传统壁垒，利用强化学习的自主探索能力，AI 大模型从被动训练走向自主成长。这一系列突破不仅震动全球 AI 产业，也让我们不得不思考：未来，AI 将如何重塑技术生态？开发者如何应对这场变革？

为此，由 CSDN&Boolan 举办的 2025 全球机器学习技术大会（ML-SumMIT 2025）将于 4 月 18-19 日在上海正式召开！本届大会不仅聚焦最前沿 AI 技术，更致力于探索 AI 在产业落地中的深远影响。从大模型技术演进、多模态创新，到 AI 工程实践、代码大模型驱动的软件变革……汇聚全球顶尖学者、企业领袖与技术专家，为您解读最新技术趋势，共同探讨 AI 技术未来。

大会官网：https://ml-summit.org/

首批演讲嘉宾重磅揭晓

50+ 行业领袖、学术大咖齐聚 ML-Summit 2025，共话 AI 新纪元！接下来让我们介绍一下首批重磅演讲嘉宾。

杨强：加拿大工程院及加拿大皇家学院院士、微众银行首席人工智能顾问

杨强，加拿大工程院及加拿大皇家学院院士，微众银行首席人工智能顾问，香港科技大学荣休教授，AAAI-2021 大会主席，国际人工智能联合会（IJCAI）理事会前主席，曾获 2017 年 ACM SIGKDD 杰出服务奖以及 2023 年度“IJCAI Donald E.Walker 杰出服务奖”。他还是两本国际顶级期刊《ACM TIST》和《IEEE TRANS on BIG DATA》的创始主编，CAAI/AAAI/ACM/IEEE/AAAS 等多个国际学会的 Fellow。他的研究领域包括迁移学习和联邦学习研究及应用，著作包括《迁移学习》、《联邦学习》、《隐私计算》和《联邦学习实战》等。

李建忠：CSDN 高级副总裁、Boolan 首席技术专家

李建忠于 2009 年发起成立 PM-Summit 全球产品经理大会。在人工智能、产品创新、软件架构等方面拥有丰富的经验和深入的研究。他也是全球机器学习技术大会主席，近年来专注于大语言模型的人工智能方法，提出科技创新的“范式转换立方体 ParaShift Cube” ，相关研究和咨询引起了业界的强烈关注。

张俊林：新浪微博首席科学家、新技术研发负责人

张俊林，新浪微博首席科学家、新技术研发负责人。中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前担任新浪微博技术研发负责人，在此之前在阿里巴巴担任资深技术专家，负责新技术团队。《这就是搜索引擎：核心技术详解》、《大数据日知录：架构与算法》的作者，目前主要研发兴趣集中在推荐系统及自然语言处理 。

张俊林一直是「大模型技术拆解得最通透的实战派」，在 2024 年的机器学习技术大会上，他分享的对 Gemini 多模态架构、OpenAI o1 技术的硬核拆解，让开发者直呼“终于有人讲透技术本质”。

李永彬：阿里巴巴通义实验室资深算法总监

李永彬，毕业于清华大学，阿里巴巴通义实验室资深算法总监，研究方向为大模型、代码智能、对话智能及 AI Agents 等，打造了通义灵码（智能编码助手）、通义晓蜜（智能客服）、通义听悟（工作学习助手）、阿里云百炼（大模型应用平台）、钉钉魔法棒（智能办公）等大模型技术和应用。2020 年以来，围绕预训练、对话、代码、大模型等方向以通讯作者发表 60+ 篇国际顶会论文（ACL/EMNLP/AAAI/NeurIPS 等）。

李永彬在 ML Summit 2024 上关于通义灵码在代码能力方面的精彩分享广受好评，被誉为“将大模型落地到实际应用的最佳实践”。今年，他将再次登上 ML Summit 2025 的舞台，带来更多令人期待的干货分享！

鲍凡：生数科技 CTO

鲍凡，生数科技 CTO，清华大学计算机系博士，入选 2023 MIT TR35（中国）榜单，曾荣获国家奖学金、清华大学计算机系最高荣誉钟士模奖学金在内的多项殊荣。在顶会 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR 上发表十余篇论文，其中发表的论文《Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models》获得世界级学术奖项 ICLR 2022 杰出论文奖，是该机器学习顶会首篇由中国大陆单位独立完成的获奖论文。

潘欣：闪极 AI CTO

潘欣，闪极 AI CTO，主要从事 Diffusion、MLLM 模型的研发和应用。AI 工程和算法十年工作经验，曾在 Google Brain 参与 TensorFlow、TPU 开发和 CV、NLP、Speech 深度学习算法研究。负责百度飞桨从 0 到 1 的重构。开发腾讯无量推荐系统，支撑腾讯数亿 DAU 用户的内容推荐。负责字节 AIGC 和视觉大模型 AI 平台，支持抖音、Tiktok、剪映等产品。

肖涵：Jina AI 创始人及 CEO

肖涵，Jina AI 创始人及 CEO。Jina AI 成立于 2020 年，总部位于德国柏林，在旧金山、北京、深圳设有研发中心。公司专注于基于深度学习的搜索技术研发，为企业级搜索、检索增强生成（RAG）和智能代理系统提供前沿开源底座模型。公司的核心产品线包括 Reader、Embeddings 和 Reranker 三大核心。这些产品在多语言处理和多模态系统方面表现卓越，获得了国际市场的广泛认可和应用。在创立 Jina AI 之前，肖涵曾在腾讯 AI Lab 从事研究工作。其发表的学术论文在谷歌学术上获得了超过一万次引用。

王言治：美国东北大学电子与计算机工程系副教授

王言治目前是美国马萨诸塞州波士顿东北大学电子与计算机工程系的副教授兼学院研究员。他于 2009 年获得清华大学学士学位，2014 年获得南加州大学博士学位。他的研究兴趣主要集中在深度学习应用的模型压缩和平台特定加速方面。他的研究成果广泛发表在顶级会议和期刊上（如 DAC、ICCAD、ASPLOS、ISCA、MICRO、HPCA、PLDI、ICS、PACT、ISSCC、AAAI、ICML、NeurIPS、CVPR、ICLR、IJCAI、ECCV、ICDM、ACM MM、FPGA、LCTES、CCS、VLDB、PACT、ICDCS、RTAS、Infocom、C-ACM、JSSC、TComputer、TCAS-I、TCAD、TCAS-I、JSAC、TNNLS 等），被引用超过 18,000 次。他曾获得六项最佳论文奖和顶级论文奖，以及一次《通讯》（Communications of the ACM）封面专题文章的荣誉。

宋欢：快手大模型算法专家

宋欢，快手大模型算法专家，2018 年硕士毕业于中科院，毕业后一直从事代码智能方向的研究，专注于代码模型训练和应用落地。于 2024 年加入快手，负责 KwaiCoder 大模型 Pre-training、Post-training 及 Code Agent 等方向的算法研发工作，目前自研代码大模型优于开源 SOTA base 模型。近期专注于前沿 LLM 算法的探索和落地，不断突破代码大模型性能瓶颈。

卢帅：微软亚洲研究院研究员

卢帅，微软亚洲研究院研究员，2021 年毕业于北京大学。研究领域为代码智能和自然语言处理，致力于用大模型技术实现软件开发自动化，赋能程序开发者。主要研究方向是代码生成、代码大模型，程序自动化验证等，研究成果发表于 NeurIPS、ICLR、ACL、ICSE、FSE 等学术会议，谷歌学术引用量 5000 余次。

赵健：中国电信人工智能研究院多媒体认知学习实验室主任

赵健，中国电信人工智能研究院(TeleAI)多媒体认知学习实验室(EVOL)主任、资深研究科学家，西北工业大学光电与智能研究院研究员、博士生导师，清华大学自动化系、复旦大学/浙江大学/中国科学技术大学计算机系博士生企业导师，博士毕业于新加坡国立大学，研究领域：AI 治理、临地安防。

冯张驰：LLaMA Factory 核心开发者

冯张驰，LLaMA Factory 核心开发者，北京航空航天大学硕士。在 ACM MM、KDD 等会议发表多篇论文。国家奖学金，北航优秀毕业生获得者。曾受邀前往 KDD、中国网络大会等顶级学术会议发表主题演讲。

崔淦渠：上海人工智能实验室青年科学家

崔淦渠，上海人工智能实验室青年科学家，博士毕业于清华大学计算机系，导师为刘知远副教授。研究方向为大语言模型的对齐与强化学习技术。在 ICML、 NeurIPS、ICLR、ACL、KDD 等国际人工智能顶级会议与期刊上发表论文十余篇，谷歌学术引用超 8000 次。

Eason Zhao：eBay 高级算法专家

Eason Zhao，eBay 高级算法专家。目前在 eBay 广告部门负责相关大模型应用技术的开发，包括 SFT、 RFT、 RLHF、RAG、Inference、online agent system 等。在深度学习和大模型领域具有多年的研究和从业经历，在国际机器学习会议上发表过多篇论文，担任过 AAAI，KDD 等多个国际会议的审稿人。

谢吉兵：eBay 机器学习平台软件开发工程师

谢吉兵，eBay 机器学习平台软件开发工程师，硕士毕业于上海交通大学，专注于 AI 领域。曾就职于腾讯，主要致力于定制化 AI 推理引擎开发以及工程化落地，现致力于 eBay 云原生 AI 推理平台的建设。作为主要负责人主导了基于 triton server 的 LLM zero code 部署方案的开发，基于 k8s 的 LLM auto scale 解决方案的开发以及 LLM benchmark 自动化工具建设。他始终致力于推动人工智能技术的实际应用，力求通过技术创新为企业创造更大的价值。

更多演讲嘉宾，请关注官网：https://ml-summit.org/

前沿议题抢先看！

多模态、代码大模型、联邦学习…

2025 全球机器学习技术大会精心策划了涵盖 AI 与大模型技术栈的 12 大主题，包括：大语言模型技术演进、多模态大模型前沿探索、大模型工程与架构设计、大模型应用开发实践、GenAI 产品创新与探索、大模型应用框架与工具、AI 智能代理的未来、代码大模型与软件变革、ML/LLMOps 大模型运维、AI Infra 大模型基础设施、算力基建与性能提升、大模型在各行业的落地实践。

专家们将围绕这些主题进行深度分享，部分嘉宾的议题已确定，本文提前揭晓：

杨强，加拿大工程院及加拿大皇家学院院士、微众银行首席人工智能顾问

联邦大小模型协作学习

鲍凡，生数科技 CTO

生数科技在多模态大模型的探索与实践

肖涵，Jina AI 创始人及 CEO

高性能视觉语言模型的训练及其在文档搜索中的应用

冯张驰，LLaMA Factory 核心开发者、北京航空航天大学硕士

LLaMA Factory 多模态 LLM 高效微调原理与实践

宋欢，快手大模型算法专家

快手 KwaiCoder 模型：低成本构建先进代码大模型的实践探索

谢吉兵，eBay 机器学习平台软件开发工程师

LLM 在 eBay 云原生模型推理平台的工程化落地

卢帅，微软亚洲研究院研究员

自动形式化验证与可信代码生成

Eason Zhao，eBay高级算法专家

大模型与智能体在 eBay 广告的落地与实践

不定时更新大会嘉宾及议题信息，请直达大会官网：

ML Summit 2025 演讲嘉宾火热招募中

除了邀请国内外 AI 技术领军者与前沿实践者，「2025 全球机器学习技术大会」还将发动社区力量，以实践驱动为先，面向技术社区征集演讲议题和讲师。诚挚邀请 AI 领域的技术大咖、业界专家和怀揣激情的您积极加入讲师行列，将您的成功案例、技术见解和创新思想，分享给更多前沿开发者和技术实践者，为本次盛会增光添彩。

如果您对此感兴趣或者在您心目中有非常合适的演讲人选，也欢迎向我们推荐。

演讲嘉宾申请可联系：

手机/

电子邮箱：hemiao@csdn.net

诚邀各大企业携手共筑 AI 生态未来

2025 全球机器学习技术大会（ML Summit 2025）不仅是技术交流的盛会，更是企业展示创新成果、拓展合作机遇的绝佳平台。我们诚挚邀请各大企业积极参与本次大会，通过展览展示、技术交流、项目对接等多种形式，展示创新技术，拓展合作机遇。

我们期待与全球开发者共同见证 AI 发展的下一个关键拐点，共享技术智慧，共创 AI 未来。

「提前预约 2025 全球机器学习技术大会全套 PPT 资料」

官方网站：www.ml-summit.org

演讲申请：hemiao@csdn.net

媒体联系：media@boolan.com

来源：CSDN