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 在九游体育科技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。

　　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，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。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 、，让开发者直呼“终于有人讲透技术本质”。

　　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“”。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！

　　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。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。

　　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，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(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，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，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。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，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。

　　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。

　　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。

　　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。

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