CCF珠峰大会是由CCF主办，协同云、贵、川、渝、湘、鄂CCF会员活动中心，聚焦区域产业发展的学术会议。首届大会将于9月20日在贵阳举办，大会主席王怀民院士，邀请廖晓峰、唐卓、何德彪、魏健等高校学术专家、行业技术专家带来前沿报告及实践经验。

大会报告|（1 st CCF-SQC）

廖晓峰，重庆大学二级教授，教育部“长江学者”特聘教授，IEEE Fellow（国际电子电气工程师学会会士），AIAA Fellow（亚太人工智能学会会士），新世纪百千万国家级人才，教育部新世纪优秀人才，享受国务院政府特殊津贴的专家。现任信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室主任。担任中国电子学会“非线性电路与混沌系统”专委会副主任委员，中国密码学会混沌保密通信专委会委员，教育部“物联网工程专业教学研究专家组”成员，重庆市“电子学会”副理事长，重庆市电子学会青少年信息技术与人工智能专业委会主任，IEEE计算智能学会重庆分会副主席。

报告题目：《流形上的机器学习与神经动态优化方法及应用》

报告摘要：本报告探讨了在黎曼流形和辛流流形下优化方法与算法及其应用。首先给出了黎曼流形的一些基本知识与概念，然后讨论了在黎曼流形上构造一个神经动态系统并解决了一类带正性约束的优化方法，并将所提出的神经动态系统应用于稀疏编码，解决了稀疏图像的恢复问题；提出了基于Hessian流方法，构建了一个连续的动态系统，解决了带等式约束的优化问题，并应用图像的去模糊中；提出了在辛流形上的优化算法并应用于大数据的处理。

唐卓，湖南大学教授、博士生导师，现任湖南大学信息科学与工程学院院长，网络空间安全学院院长，文化与媒体计算研究中心主任，国家超级计算长沙中心总工程师，算力网络湖南省工程研究中心主任。

报告题目：《分布式调度驱动的超算互联网算力原生技术与实践》

报告摘要：分布式调度技术是支撑超算互联网运行的关键技术之一。大规模科学工程计算所需的硬件和软件资源需要多个超算中心协同提供，但传统算力与应用“硬连接”方式对满足用户弹性需求日趋低效，一方面热门资源常年供不应求，另一方面，用户使用量和任务执行时间间的差异，却导致各超算中心资源利用率日益低下。超算互联网环境核心是多中心计算资源的池化和计算的服务化，关键瓶颈是要解决分布式调度问题。报告将阐述分布式调度驱动的超算互联网算力原生技术的挑战、科学问题，最后介绍未来发展与研究方向。

何德彪，武汉大学国家网络安全学院教授、博士生导师，密码科学与技术系系主任，湖北省区块链技术创新研究院常务副院长，长期从事密码学、区块链技术等领域的研究工作。担任Frontiers of Computer Science、IET Wireless Sensor Systems、密码学报等多个国内外知名期刊的编委；担任湖北省商用密码协会会长、中国密码学会区块链专委会副主任、中国计算机学会区块链专业委员会常务委员等学术职务。

报告题目：《SecureGPT: GPT模型的隐私保护安全多方推理》

报告摘要：GPT是一种先进的自然语言处理模型，擅长理解和生成自然语言。随着GPT模型的广泛应用，越来越多基于预训练生成模型的云推理服务应运而生。当用户将数据上传至云服务器以使用这些服务时，如何保障数据的隐私和安全成为了一项重要挑战。我们提出了一种针对GPT的多方隐私保护Transformer推理框架SecureGPT，并为GPT的Transformer层设计了多方隐私保护计算框架，并在半诚实安全模型下证明了框架的安全性。

魏健，浪潮电子信息产业股份有限公司产品方案开发部总经理、资深计算机性能标准制定及评测专家。具备多年百人以上研发团队管理经验，在计算领域具备丰富的专业知识，具有资深的集群管理监控、系统部署、资源动态调度、作业调度、负载均衡、HA软件的设计与研发与应用经验，长期致力于基于GPU的GridWorkstation方案、深度学习解决方案、基于Lustre的高性能存储等解决方案的开发及推广，在智算中心、绿色液冷数据中心、HANA方案、VMware+VSAN的超融合、存储双活、云数据中心容灾以及CAE行业解决方案等方向具有深刻理解和洞察。

报告题目：《以系统为核心，加速AI应用创新》

内容摘要：当前，人工智能已成为重塑生产生活方式，更是企业智能化转型的核心引擎。然而，AI规模化落地仍面临多重核心挑战：算法端存在深度思考模型开发难、智能体构建门槛高、多模部署优化复杂等问题；算力侧需求随算法结构演进动态变化；数据层面受应用负载多样影响，容量呈激增态势；生态领域则存在“烟囱式”离散化痛点。针对上述挑战，浪潮信息提出以“算法算力系统化、智算供给普及化、应用繁荣生态化”为核心的发展路径，坚持“以应用导向、以系统核心”原则，通过技术创新与全局优化提升系统效能；依托多元算力布局与软硬协同加速智算普惠；以开源开放平台为支撑，打破生态壁垒，推动AI产业高质量发展。

汪张龙，科大讯飞副总裁，广东讯飞启明科技发展有限公司总经理，全国语言文字标准化技术委员会委员，国家语言文字推广基地主任，中国教育技术协会人工智能专委会副主任委员。长期从事智能考试和语言学习方向核心技术及应用研究，参与制定计算机辅助普通话水平测试应用规范和技术标准，并作为项目负责人承担国家语委十五重点课题“智能语音技术在普通话辅助学习中的应用研究”、国家语委十三五重大课题“智能语音及人工智能技术在语言学习中的应用研究”等国家级课题的研究工作。

报告题目：《人工智能助力高校教育数字化转型和高质量发展》

报告摘要：大语言模型通过Transformer架构与海量数据训练，实现了自然语言理解与生成的革命性突破。其核心在于模拟人类语言学习机制：以TB级文本为“知识食谱”，依托千亿级参数神经网络构建语言逻辑体系。其发展路径从早期规则库演进至Transformer时代，以“预训练-微调”模式推动语言能力从机械应答跃迁至逻辑推理。随着应用的深入，大模型技术正从通用能力走向专业能力，如部分高校依托专业数据积累，与学科专业深度结合训练“学科大模型”。在应用层面，推动课程体系、教材体系、教学体系智能化升级，将学科大模型融入教育教学全要素全过程，开发一系列智能体应用，更好的助教、助学、助研、助管、助国际交流。

大会日程|（1 st CCF-SQC）

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