当前，大语言模型（LLM）展现出惊人的能力，但在真实的决策中表现并不稳定。为此，如何突破这一瓶颈？福耀科技大学邀请到了冯·诺依曼理论奖首位华人得主、斯坦福大学终身教授叶荫宇，分享他关于“数学优化与人工智能融合”的前沿思考。

讲座题目

人工智能的新前沿：由优化驱动的决策智能

讲座时间

2025年10月24日(周五)

10:00-11:30

讲座地点

石竹山楼（数字经济与管理学院）

107紫云报告厅

讲座内容

在人工智能席卷全球的浪潮中，大语言模型（LLM）已在多模态理解与生成领域展现出惊人的能力，甚至在某些任务中超越人类水平。然而，当它被用于典型的运营决策问题时，LLM的表现充其量只能说是不稳定。如何突破这一瓶颈，让AI真正赋能产业决策的核心环节？叶荫宇教授提出将数学优化技术融入LLM，乃至整个AI领域，以推动它们向复杂商业决策迈进。叶荫宇教授还将展示几个实际的工业案例，揭示这一融合技术如何重塑复杂商业决策的逻辑与效能。

主讲人简介

叶荫宇教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院特聘教授，上海交通大学智能计算研究院特聘教授。此前叶教授为斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲席教授。他的主要研究方向为连续和离散优化、数据科学及应用、数字算法设计及分析、算法博弈及市场均衡、运筹及管理科学等。他与其他科学家开创了内点优化算法、锥规划模型、分布式鲁棒优化、在线线性规划和学习、以及强化学习和马可夫过程算法分析等。

他多次获得科学奖项，包括：2006年因在最优化领域做出的基础性贡献而获得的INFORMS Farkas奖（首届获奖者）、2009年因在运筹学和管理科学领域做出的根本性持续贡献而获得的约翰·冯·诺依曼理论奖、国际数学规划2012 Tseng Lectureship Prize（每三年颁发一次）、2014美国应用数学学会优化奖（每三年颁发一次）等。根据谷歌学术统计，目前他的文章被引用总计超过59000次。