【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