7月11日，广州软件应用技术研究院（简称：广州软件院）在三楼路演厅成功举办“人工智能学术交流会”。会议邀请到美国阿肯色大学小石城分校信息科学系徐晓伟教授，进行了主题为“OmniTrustAI：通过‘一次训练，随处应用’框架革命性地改变人工智能”的学术报告。

人工智能的发展已经产生了可以与人类写作相媲美的复杂语言模型。然而，在专门领域的应用可能会产生不安全、偏见或事实错误的输出。徐晓伟教授团队研究的创新AI框架采用革命性的“一次训练，随处应用”（TOAA）方法，改造这些基础模型，使其在不同领域中更加安全和稳健。方法涉及将知识从一个基础大型语言模型（LLM）转移到一个定制大型语言模型（CLLM）中。这个过程显著减少了模型的规模，同时保持了其性能，使其能够在消费级计算机上高效运行。研究通过使用包括GPT-3.5在内的多种基础模型测试，证实了TOAA框架在特定领域任务中的有效性，推动了AI部署的实用性、安全性和效率。

报告结束后，徐教授与在场听众进行了深入的互动交流，解答了大家在人工智能领域的热点和难点问题，进一步激发了大家对人工智能领域的思考与探索。本次学术交流会不仅加深了与会者对人工智能前沿技术相关领域的理解，也为创新发展和未来研究提供了新的方向和思路。

专家简介

徐晓伟，博士，美国阿肯色大学小石城分校信息科学系教授，信息科学系人工智能及自然语言处理实验室主任，兼任阿肯色大学数学系教授；美国 FDA 人工智能与自然语言处理领域的特聘专家。其研究领域包括人工智能、机器学习，大语言模型。他提出的基于密度的聚类算法 DBSCAN 是数据挖掘领域的经典算法之一，具有理论原创性，被引用超过3万次，并被写入教科书。获得美国计算机协会 ACM SIGKDD Test of Time奖，表彰其在基于密度聚类算法的研究对数据挖掘领域所产生的重要影响。

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