【CCIG 2026】学术论坛 | 大模型泛化的边界：长尾挑战与持续学习论坛

中国图象图形大会（CCIG 2026）2026年5月29日—31日在广州长隆国际会展中心召开，由中国图象图形学学会主办，中山大学承办，广东省图象图形学会、华南理工大学、琶洲实验室协办，主题为“图绘湾区，象启新元”，湖南大学王耀南院士、南京大学谭铁牛院士、琶洲实验室（黄埔）徐宗本院士、中山大学赖剑煌教授共同担任大会主席。

大会特邀李树涛院士、张艳宁院士、张文军院士、朱文武教授、张正友博士 、权龙教授作主旨报告，200余位专家学者将带来前沿报告，50余场高端论坛聚焦具身智能、空间智能、大模型、脑机接口、机器视觉、类脑智能、医学影像等热点方向，覆盖学术前沿、产业应用和技术创新，打造多层次交流平台。大会设置科技成果和海报展区，全景呈现图像图形领域最新技术与应用。预计4000余名来自高校、科研机构的专家学者，以及领军企业技术精英齐聚一堂，共同探索图像图形技术赋能智能时代发展的新路径。

大会期间将举行中国图象图形学学会颁奖盛典，并召开学会常务理事会议和理事会议，共商学会建设与领域发展大计。

　　本次会议论坛以“大模型泛化的边界：长尾挑战与持续学习”为主题，旨在探讨大模型在实际落地中面临的核心瓶颈。当前，模型过度依赖主流评测集，导致在长尾场景与非头部任务中表现受限。同时，大模型在静态数据集训练后难以适应动态环境，持续学习技术面临灾难性遗忘与计算资源约束等挑战。

　　论坛将聚焦图像图形等多模态领域，系统梳理持续学习的技术路线，深入分析模态融合、知识迁移以及长尾数据下的性能优化与评测方法，推动学术界与产业界交流合作。通过促进理论创新与工程实践结合，本论坛致力于提升大模型在自动驾驶、医疗健康等垂直领域的终身学习能力与广泛适用性，加速AI技术在千行百业的深入应用。

胡世哲

郑州大学  研究员

胡世哲，郑州大学直聘研究员，博士生导师，河南省优青。主要研究具身多模态感知、多视图学习、可信多模态学习、信息瓶颈 (Information Bottleneck，IB) 理论、连续学习、聚类分析等。以第一/通讯作者在TPAMI、TIP、TKDE、计算机学报等领域重要期刊及ICLR、NeurIPS、ICML等重要国际会议发表论文30余篇，得到国内外广泛关注和积极评价。IB理论综述“A Survey on Information Bottleneck”被顶级国际期刊TPAMI评选为 “最受欢迎文章”之一。担任期刊IEEE TIP 和 PR 的副编辑，及会议ICLR 和ICML的领域主席。主持国自然面上/青年项目、河南省优秀青年科学基金、河南省重大科技专项子课题等。获得ACM郑州分会优博奖与新星奖、省教育厅科技成果一等奖等。主讲《高级语言程序设计》、《数据库系统原理》等课程，培养硕博生10余人。

李梦柯

深圳大学  助理教授

李梦柯，现任深圳大学计算机与软件学院助理教授。2022年获得香港浸会大学计算机科学博士学位。近年来，在TPAMI、CVPR、NeurIPS、ICML等国际顶级期刊与会议（JCR-1区/CCF-A类）发表多篇高水平学术论文。主持国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金面上项目以及深圳市优秀科技创新人才培养项目等。入选深圳市高层次人才。现任中国电子学会计算机分会专委会委员。研究方向聚焦深度学习优化以及实际任务应用，包括长尾学习、持续学习、多模态学习等。

吴建鑫

南京大学  教授

报告题目：长尾学习的一些研究进展和思考

报告摘要：长尾学习（不均衡学习）一直以来都是机器学习中的重要研究课题。从数十年前的不均衡学习到现在深度学习中长尾数据带来的困难，研究人员对此给出了很多不同的方案，但困难远未解决，仍有许多值得研究的问题，而进展则相对有限。本报告将介绍我们在这方面的两个工作，分别针对分类和检测问题，技术上则采用了模型融合与从一个全新视角来处理长尾数据，而不局限于数据的长尾特性本身。基于这两个工作，将简要讨论对此的一些思考，即：长尾数据的处理是否可以跳出长尾本身，而结合所研究的问题目标（例如分类、检测）自身的特性来整体化处理。

个人简介：吴建鑫于南京大学获计算机科学与技术学士与硕士学位，于佐治亚理工学院获计算机科学博士学位，现任南京大学人工智能学院/计算机软件新技术全国重点实验室教授。曾任CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI等会议的资深领域主席或领域主席，IEEE TPAMI编委，担任CVPR 2024程序主席。研究兴趣为计算机视觉与机器学习，在相关领域的重要学术期刊、会议发表了100多篇论文。目前的研究兴趣为计算、数据资源受限情况下的深度学习与计算机视觉。

张煦尧

中国科学院自动化研究所  研究员

报告题目：开放环境模式识别

报告摘要：模式识别面临着从静态封闭环境走向动态开放环境的挑战。针对开放环境的动态性、不确定性和演化性等特点，开放环境模式识别旨在通过置信度估计、新类别自动发现以及类别增量学习来实现模式识别能力的自主进化。置信度估计赋予模型区分已知和未知的能力，新类别自动发现促使模型从数据中自动发现新知识，类别增量学习让模型的能力得以不断进化。通过边界评估-知识发现-能力进化的闭环学习，将推动模式识别从被动识别向主动认知转变。

个人简介：张煦尧，中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，国家优青，科技创新2030新一代人工智能重大项目青年科学家。主要研究兴趣包括模式识别与机器学习，在顶级期刊和会议上发表论文100余篇，包括PIEEE, IEEE TPAMI, CVPR, ICCV, NeurIPS, ICLR等。担任国际期刊IEEE Trans. Image Processing的Senior Area Editor，以及国际期刊Pattern Recognition和Neural Networks的Associate Editor。入选中国科学院稳定支持基础研究领域青年团队、中国科协青年人才托举工程、中国科学院青年创新促进会优秀会员。荣获中国人工智能学会优秀青年奖、中国科学院优秀教师奖等荣誉。

周大蔚

南京大学  副研究员

报告题目：持续学习：过去，现在与未来

报告摘要：持续学习关注模型在数据、任务与环境持续变化过程中，如何不断吸收新知识、扩展新能力，并尽可能避免对已有能力的破坏。本报告将围绕持续学习的发展脉络，系统介绍本课题组在该方向的一系列研究进展：从早期面向小模型的从零开始持续训练，探索知识保持与遗忘缓解机制；到当前面向预训练基础模型的高效复用，研究如何通过轻量更新与模块适配实现能力演进；再到以多模态大模型为核心的能力扩充，讨论模型在多模态输入与复杂任务需求下的持续升级。最后，报告将进一步展望面向开放环境的智能体持续学习，探讨模型如何在长期交互、自主探索与环境反馈中实现持续成长。

个人简介：周大蔚现任南京大学人工智能学院特任副研究员，在南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）从事学术研究工作。主要研究方向包括持续学习、模型复用等领域。他在TPAMI、IJCV、ICML、NeurIPS、ICLR等机器学习领域顶级会议期刊发表学术论文40余篇，以第一作者发表CCF-A类论文13篇，含一作《IEEE Trans. PAMI》论文3篇。据Google Scholar统计，累计被引用4600余次，相关论文被顶级国际期刊TPAMI评选为 “最受欢迎文章”之一。担任ICLR、IJCAI等多个顶级国际会议领域主席/高级程序委员，在AAAI、IJCAI多次组织持续学习的相关Tutorial；被评为斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家”、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICML等重要刊物的杰出审稿人。带领团队开源PyCIL、PILOT等多个标志性的持续学习算法库。

魏　通

东南大学  副教授

报告题目：从长尾学习到持续学习：参数不平衡视角

报告摘要：本报告围绕不平衡学习问题，从长尾图像分类出发，探讨其在参数空间中的延伸及对持续学习的启示。首先介绍我们提出的轻量微调方法 LIFT。该方法兼顾效率与性能，能够有效缓解类别分布不平衡带来的性能退化，已成为该方向的重要基线之一。进一步研究发现，轻量微调方法学习到的参数更新呈现显著的奇异值谱不平衡特性，即主要能量集中于少数更新方向；实验表明，裁剪谱尾方向通常不会对模型泛化性能造成明显影响。基于这一观察，报告进一步介绍两种面向持续学习的方法：KeepLoRA 通过将新任务更新约束在与预训练主子空间及历史任务主导方向正交的残差子空间中，实现旧知识保持与新知识学习之间的有效平衡；EBLoRA 则通过显式约束低秩更新的谱结构平衡，缓解主导分量过强带来的干扰，从而提升模型在多任务场景下的泛化能力。实验结果表明，所提出的方法在持续学习任务中均优于现有方法。

个人简介：魏通，东南大学计算机科学与工程学院副教授、博士生导师、紫金青年学者。2021年博士毕业于南京大学LAMDA研究所，主要研究方向为鲁棒机器学习，研究成果发表CCF-A类论文30余篇，主持国家自然科学基金面上和青年项目、国家重点研发计划项目子课题，获亚太数据挖掘大会PAKDD最佳论文奖、江苏省人工智能学会优秀博士论文奖、美团科研合作卓越实践奖，入选江苏省科协青年科技人才托举工程，任国际期刊Frontiers of Computer Science青年编委、顶级国际会议ICML/NeurIPS/ICLR领域主席。

● 姓名：胡世哲    

● 单位和职称：郑州大学研究员

● 邮箱：ieshizhehu@zzu.edu.cn

注：

1. “学生”为全日制在校学生，不含非全日制研究生和博士后，注册须提供学生身份证明。

2.CSIG会员（含学生会员）注册必须使用会员系统预留手机号码，请准确填写姓名和手机号码。

*注册CSIG会员说明：请登录会员系统http://membership.csig.org.cn注册，普通会员会费200元/年，学生会员会费50元（一次性）。

3.会议优惠政策：（1）同一订单注册超过10人（含）赠送1个注册名额，超过20人（含）赠送2个注册名额，以此类推。赠送注册类型不高于本订单最低收费注册类型。（2）优惠订单如发生退费，导致订单人数不满足优惠条件，收回赠送名额。

4.会议时间和地点：

●会议时间：2026年5月29-31日

●会议地点：广州长隆国际会展中心

                 （广州市番禺区汉溪大道299号）

可通过PC端或手机端完成缴费

https://ccig.csig.org.cn/2026

●银行转账汇款账户信息：

账户名：中国图象图形学学会

账　号：0073436

开户行：中国工商银行北京海淀支行营业部

备注：如选择银行转账汇款注册方式，请务必在办理汇款时附言注明“CCIG2026+参会人姓名”，汇款完成后上传付款凭证截图（登录个人中心-我的订单-上传汇款底单）。

●注意事项：

https://ccig.csig.org.cn/2026。

会议举行30日前申请退费，可免手续费；会议举行前15-30日（含）申请退费，扣除30%手续费；会议举行前7-15日（含）申请退费，扣除50%手续费；会议举行前7日（含）内申请退费或未参加会议不予退款。

* 退费申请审核通过后，开具的电子发票将作废，请勿使用。退费将在会后开始办理，手续费开会务费发票。

温馨提示

◆因酒店房源紧张，请各位参会嘉宾尽早预订住宿。酒店预订截至2026年5月18日，逾期将不再受理预订。

◆会议酒店以外的其他酒店至会展中心的接驳大巴，后续将根据实际入住情况再做安排。

◆ 会场长隆国际会展中心及推荐酒店方位图

1.  广州长隆酒店（会议酒店）

大床双床：680元/间/晚（含早餐）

长隆酒店到会展中心：步行约4分钟至长隆国际会展中心

预订须知：(1) 长隆酒店房间紧张请各位嘉宾尽早预定房间，2026年5月18日将不再接受住宿预订；

(2) 请按照入住人真实信息在线填写预订系统，并缴纳对应住宿天数的“住宿押金”，住宿押金由广州企昀会务展览有限公司代收；

(3) 未成功支付“住宿押金”，将被视为无效预订，会议不作留房；

(4) 已缴纳“住宿押金”并按预订日期入住，“住宿押金“将在会后7个工作日内原路全额退回；

(5) 长隆酒店房间在2026年5月11日将不接受退订，会议期间未入住或未按预订日期入住将不退还住宿押金!!!

2.  丽呈花园酒店（番禺长隆店）

大床双床：300元/间/晚（含早餐）

丽呈花园酒店到会展中心：3.6Km，驾车约11分钟至长隆国际会展中心

注：预订时，请告知酒店参加中国图象图形大会。

3.  丽呈铂锐酒店（广州汉溪长隆地铁站店）

大床双床：280元/间/晚（含早餐）

丽呈铂锐酒店到会展中心：3.9Km，驾车约12分钟至长隆国际会展中心

注：预订时，请告知酒店参加中国图象图形大会。

4.  格芮酒店（番禺长隆店）

大床双床：350元/间/晚（含早餐）

格芮酒店酒店到会展中心：5.1Km，驾车约15分钟至长隆国际会展中心

注：预订时，请告知酒店参加中国图象图形大会。

参会嘉宾入住时需自行缴纳相应房费，办理离店手续时，在入住酒店前台开具发票。

1.因酒店房源紧张，请各位参会嘉宾尽早预订住宿。酒店预订截至2026年5月18日，逾期将不再受理预订。请务必按入住人真实信息进行在线预订。

2.大会推荐酒店的订房协议价有效时间：2026年5月29日—31日。

https://www.csig.org.cn/30/201807/49383.html