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2023年8月，斯坦福大学讲座教授、冯·诺依曼理论奖首位华人获奖者叶荫宇（Yinyu Ye）教授受中国人民大学高瓴人工智能学院和社会经济大数据技术与应用创新引智基地邀请来校访问交流。期间，叶荫宇教授为全院师生作了题为“AI大模型与运筹优化的应用”的学术报告。中国人民大学党委常委、副校长叶康涛教授到场致欢迎辞，讲座由高瓴人工智能学院执行院长文继荣教授主持，线上线下近200位听众参与。

叶荫宇教授的学术报告涵盖了四个重要部分，分别为：AI大模型与运筹/数学优化的关联；在线训练算法及其在实际中的应用；预训练混合整数线性规划求解器及其实际应用；大规模模型训练所需的高效优化算法。

首先，叶教授对运筹学和数学优化问题进行了详尽介绍，进而将其与深度学习等技术进行了对比和对照。他深入剖析了这些领域的关联性，揭示出了它们在解决复杂问题上的潜力。

随后，叶教授详细阐述了一系列在线训练算法，并清晰说明了这些算法在深度学习领域中的实际应用和价值。他展示了这些算法如何在不断变化的数据环境下实现模型的优化与更新，为实际应用中的数据驱动决策提供支持。进一步，叶教授深入介绍了一些大规模数学规划求解器，并探讨了这些求解器可能对大型模型训练过程带来的启示。他深刻地剖析了这些工具在解决实际问题中的实际效果，为大模型训练的可行性与有效性提供了实用的思路。

最后，叶教授强调，实现大模型的高效训练不可或缺地依赖于优化算法的创新。他强调将运筹学与深度学习相结合，有望为更好的模型训练方法提供新的研究方向和前景。他的讲座为那些关注于提升大规模深度学习模型效能的研究者和从业者提供了宝贵的指导和启示。

本次学术报告充分体现了叶教授在运筹学和深度学习领域的卓越造诣，同时也突显了这两个领域在解决实际问题中的相互交叉和合作潜力。参与报告的学术界专家、研究人员和学生们踊跃提问，展开了深入的讨论与交流。本次报告对于推动运筹学与深度学习领域的研究和应用有着积极而深远的影响。