刘阳，中山大学计算机学院，副教授。主要研究方向为鲁棒可信的多模态表征学习、具身智能。已累计发表论文30余篇，包括T-PAMI，T-IP，CVPR, ICCV等，2篇ESI高被引和热点论文。出版专著《多模态大模型：新一代人工智能技术范式》，获得电子工业出版社2024年度优秀作者。主持多模态因果推理开源框架CausalVLR和具身智能资源仓库。主持国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金重点项目子课题等国家、省部级项目十余项。获得2023中国软件大会机器人大模型与具身智能挑战赛优胜奖以及广东省第三届计算机科学青年学术秀一等奖。担任CSIG视觉大数据专委会委员，广东省图象图形学会计算机视觉专委会副秘书长。

报告题目：鲁棒可信的自适应具身智能体

报告摘要：长期以来，具身智能技术受到通用性及自适应能力的制约，一般只能在限定或高度结构化场景中发挥作用。现有基于数据驱动的具身大模型基于数据内在关联性进行决策，而这种建模方式并不能让模型真正理解知识-行为-环境的因果关系，难以保证其可解释地、鲁棒地、可靠地迁移到真实环境中运作。本报告深入探讨了如何构建符合真实物理世界的具身感知与交互框架，并在交互中以溯因机理的方式理解环境，提高具身智能体在复杂环境的适应性、决策可靠性和泛化能力。主要内容包括：（1）面向现实场景的长程连续具身导航；（2）可解释可信的具身交互；（3）大规模具身智能仿真平台。

直播时间

1月7日（星期二）19:00-20:00

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