近日,由松鼠Ai人工智能研究院主办的“新智能·新技术·新链接”为主题的Ai行业趋势分享分在北京举办,活动旨在探讨全球数字经济的加速发展的大背景下,如何通过技术创新,数智化转型,基础设施建设来推动金融业的共享、共赢,实现Ai产业转型。
本次活动汇集了40多名嘉宾,分别来自于信息技术、金融科技、软件开发、信息安全、风险管理、风控等相关部门的领导和负责人及优秀Ai解决方案服务商,本次活动设置了圆桌对话,业内资深专家共同探讨和分享Ai转型中颠覆性的创新和实践。
松鼠Ai人工智能研究院首席科学文青松(Qingsong Wen)认为Ai行业已进入深水区,要实现产业升级和大规模应用,破局势在必行,而这是所有创业者的机会,也是Ai向好发展的动力,因此来讲,从根本上他是看好人工智能的,希望更多企业积极加入,推动人工智能更快,更好的发展。
在松鼠Ai,文青松领导团队完成大模型技术迭代,向传统教育模式发起挑战,并推出全球首个全学科智适应教育大模型,旨在通过推动个性化、多元化教育模式的发展,引领教育行业革命性变革。其曾受邀出席清华大学计算机科学与技术系“智能时间序列分析与应用”主题讲座,受邀在2022年CIKM应用机器学习方法应用于时间序列预测研讨会上发表主题演讲,组织多个顶会的AI智能时间序列研讨会 (KDD, AAAI, IJCAI等),组织多个顶会的AI智能教育研讨会 (KDD, IEEE CAI等),当选为IEEE信号处理技术委员会(MLSP TC)的成员,担任ICASSP 2024主席,2022年,获ICASSP Grand Challenge (AIOps in Networks) 第一名,论文获评最具影响力IJCAI论文,并排名第一,获2022年ICASSP大挑战第一名。2023年,论文再次被评为最具影响力IJCAI论文,并排名第一,获AAAI/IAAI 2023创新应用奖。
近年来,人工智能取得了不错的进展,文青松(Qingsong Wen)获得了不断的突破,他在2022年1月,一项名为“时间序列数据方差检测的变化”的美国专利获得授权。2022年2月,一篇IJCAI'21论文,题目为“Time Series Data Augmentation for Deep Learning: A Survey”被选为IJCAI最具影响力论文,排名第一。2022年2月,领导团队获得“无线网络故障定位的根本原因分析”(AIOps)挑战赛,2022 年 ICASSP 大挑战赛第一名。2022年3月,由智能时间序列和决策(Aliyun Developer,InfoQ)提供支持的产品“Advanced Horizontal Pod Autoscaler”在阿里云上线。2022年3月,担任《低碳能源系统数据开放与共享》特刊客座编辑。2022年3月,一篇题为“RobustScaler: QoS-Aware Autoscaling for Complex Workloads”的论文被ICDE 2022选入。2022年5月,一篇题为“Learning to Rotate: Quaternion Transformer for Complex Periodical”的论文被 KDD 2022 选入。2022年5月, 一篇题为“FEDformer: Frequency Enhanced Decomposition Transformer for Long-term Series Forecasting”的论文被ICML 2022选入。2022年5月,了一篇题为“稳健时间序列分析和应用:工业视角”的指南入选KDD2022。2022年7月,一篇题为“A Cyber-Physical-Social Perspective on Future Smart Distribution Systems”的论文被Proceedings of the IEEE接受。2022年7月,受邀参加2022 CIKM时间序列预测应用机器学习方法研讨会,并发表主题演讲。2022年9月: 两篇关于时间序列预测和时间事件预测的论文被 NeurIPS 2022选入。2022年10月,与阿里云合作推出智能时间序列和决策产品“Accurate and Trustworthy Energy Forecasting”。2022年10月,两篇关于云自动扩展和能源预测系统的论文被AAAI/IAAI 2023选入,获得两项 AAAI/IAAI 部署应用奖。2022年10月,受邀在清华大学计算机科学系做《智能时间序列分析与应用》讲座。2022年 11月,一篇关于使用Transformer进行大规模空气质量预测的论文被AAAI 2023选入。2023 年1 月 1 日,成为 IEEE 信号处理机器学习技术委员会 (MLSP TC) 成员。2023年 1 月 2 日,成为 IJCAI 和 KDD 2023 的 SPC/PC 成员。2023年2月,晋升 为IEEE高级会员。2023年3月,参与组织IJCAI 2023时间序列人工智能研讨会(IJCAI'23-AI4TS)。2023年3月,参与组织 ICDM 2023 时间序列人工智能研讨会 (I CDM'23-AI4TS)。2023年4月,参与组织 KDD 2023 时间序列挖掘和学习研讨会 (KDD'23-MiLeTS)。2023年4月,一篇题为“Transformers in Time Series: A Survey”的论文被IJCAI 2023选入。2023年5月,一篇关于时间序列异常检测的论文被KDD 2023选入。2023年6月,担任IEEE物联网期刊(IF=10.6)“能源互联网:网络-物理-社会视角”特刊的客座编辑。2023年9月,担任 ICASSP 2024 区域主席。2023年9月,一篇IJCAI'23论文《Transformers in Time Series: A Survey》被选为IJCAI最具影响力论文,排名第一(1/700+)。2023年9月,参与组织 AAAI 2024 时间序列 AI 研讨会 (AAAI'24-AI4TS)。2023 年 11 月,参与组织 SDM 2024 时间序列 AI 研讨会 (SDM'24-AI4TS)。2023年9月,时间序列预测和异常检测两篇论文被NeurIPS选入。2023年10月,正式加入松鼠Ai,成为松鼠Ai合伙人、首席科学家和AI研究院负责人,带领团队开展教育技术领域工作。2023年11月,一篇题为“Weakly Guided Adaptation for Robust Time Series Forecasting”的论文被VLDB 2024选入。2024年1月,一篇论文被选为ICLR 2024的“焦点论文”(前5%)。2024年1月,组织IEEE CAI 2024 AI for Education研讨会(CAI'24-AI4EDU)。2024年1月,七篇论文被ICLR 2024接收(涉及时间序列、LLM、Transformer、GNN、XAI、TPP,并且全部开源)。2024年1月,两篇论文被WWW 2024接收。2024年3月,一篇论文被ICDE 2024接收。2024年3月,参与组织 KDD 2024 人工智能教育研讨会 (KDD'24-AI4EDU)。2024年3月,参与组织 KDD 2024 时间序列挖掘和学习研讨会 (KDD'2 4-MiLeTS)。2024年3月,参与组织IJCAI 2024时间序列人工智能研讨会(IJCAI'24-AI4TS)。2024年4月,担任IEEE Signal Processing Letters副主编。2024年4月,一篇关于教育基础模型的论文被IEEE Intelligent Systems选入。2024年4月,一篇题为《自监督学习时间序列分析:分类、进展与展望》的论文,被人工智能领域顶级学术期刊IEEE TPAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)收录。
