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2025“CCF ADL年度学术主任”评选结果
2026-01-1010


2025年,ADL工作组评选ADL163《联邦大模型》学术主任童咏昕和李雅文、ADL162《大模型系统优化技术》学术主任翟季冬和李诚四位专家为2025“CCF ADL年度学术主任”,以表彰他们对这两期活动的成功策划和组织。



学术主任是每期ADL(CCF学科前沿讲习班)的组织者和领导者,他(她)应是本期讲习班专题相关领域的知名专家,有较强的学术影响力,能投入到本期ADL工作中。学术主任就像电影导演或者乐队指挥一样重要,是每一期ADL活动成功举办的基础和前提。


2019年,CCF开始评选“ADL年度学术主任”,以表彰学术主任在策划和组织ADL方面的突出贡献。2025年,ADL工作组评选ADL163期《联邦大模型》学术主任童咏昕和李雅文、ADL162期《大模型系统优化技术》学术主任翟季冬和李诚四位专家为2025“CCF ADL年度学术主任”,以表彰四位专家对这两期活动的成功策划和组织。2026年1月31日,CCF将在于北京香格里拉饭店举办的“2025CCF颁奖典礼”上对四位专家进行表彰并向他们颁发证书。


附:2025“CCF ADL年度学术主任”介绍


童咏昕

北京航空航天大学教授

咏昕,北京航空航天大学教授,博士生导师,计算机学院副院长。CCF杰出会员,国家杰出青年科学基金、优秀青年科学基金获得者。2014年于香港科技大学获计算机科学与工程学博士学位,2015年入选北京航空航天大学“卓越百人计划”。主要研究方向包括:联邦学习、时空大数据挖掘、大模型的数据引擎、向量数据库与数据库系统等。近年先后主持国家自然基金杰青项目、优青项目、重点项目、国家重点研发计划课题等。共发表学术论文百余篇,谷歌学术引用1.6万余次。获中国电子学会的自然科学一等奖(排名1)和青年科学家奖、首届阿里巴巴达摩院“青橙奖”和多个国际一流学术会议/竞赛的最佳论文与冠军等奖励,入选“2022年度高校计算机专业优秀教师奖励计划”;担任中国科技期刊卓越行动计划领军期刊《Frontiers of Computer Science》的执行编委、大数据领域CCF-A类期刊《IEEE TKDE》与《PVLDB》的编委、大数据领域重要国际会议DASFAA 2024会议的程序委员会主席(PC Chair);也是CCF杰出讲者、CCF会员与分部工委副主任、CCF走进高校工作组组长。

李雅文

北京邮电大学副教授

雅文,北京邮电大学长聘副教授、博士生导师、教育部青年长江学者、CAAI智能服务专委会副主任。研究方向为大数据挖掘与预测、联邦学习、企业智能决策等。主持国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年基金项目、国家自然科学基金联合基金重点项目课题、科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目子课题等。在领域重要期刊和会议上发表论文100余篇,出版专著2部。获IEEE CCIS最佳论文奖、第十一届CCF大数据学术会议最佳论文奖、第三届数据智能与管理学术会议优秀论文奖等多项国内外最佳或优秀论文奖。获中国电子学会科技进步一等奖、达摩院青橙奖“最具潜力奖”、吴文俊人工智能优秀青年奖、ACM北京分会新星奖、中国科协青年人才托举工程项目等。担任中国科技期刊卓越行动计划领军期刊《Frontiers of Computer Science》青年编委、国际期刊《Applied Sciences》客座主编、国际期刊《Technological Forecasting and Social Change》编委、国际会议ICAIBDA 2025程序主席、IEEE BigComp 2026 Tutorial主席、国际会议ADC 2025 Workshop主席、2025 CCF ADL学术主任、CCF AI 2023数据挖掘论坛主席、CCF BigData 2023多源大数据处理论坛主席等。


童咏昕教授与李雅文副教授担任ADL163期《联邦大模型》学术主任,成功策划和组织了这期ADL。本期ADL邀请到杨强(加拿大工程院及加拿大皇家学院院士,ACM/IEEE Fellow,香港理工大学)、陈益强(研究员,中国科学院计算技术研究所)、李雅亮(资深技术专家,阿里巴巴达摩院)、童咏昕(教授,北京航空航天大学)、徐增林(教授,复旦大学)、刘洋(副教授,香港理工大学)、叶茫(教授,武汉大学)、郭斌(教授,西北工业大学)、薛哲(教授,北京邮电大学)等九位来自著名高校与企业科研机构活跃在前沿领域的专家学者做主题报告。各位专家对联邦大模型的基础理论、最新进展与典型应用进行了深入浅出的系统性讲解,既涵盖联邦大模型高效微调、检索增强、隐私保护等技术,又包括联邦智能体构建、开源平台/社区发展等应用介绍,为学员们介绍联邦大模型的关键技术与前沿突破。学员经过本期讲习班的学习,不但能够全面理解联邦大模型的基本原理、核心技术与主要挑战,更可以深入了解产业界如何运用相关技术解决实际应用问题,提升自身从理论到实践的综合能力。活动吸引了202名来自高校科研院所和企业的青年学者和科技工作者。童咏昕教授和李雅文副教授责任心强,在组织本期ADL期间,凭借严谨的工作态度、出色的组织能力、扎实的业务知识,不但总体把控本期ADL的报告质量,而且以产教融合方式设计课程内容。两位学术主任精心设计了Panel环节,讨论主题为:联邦大模型的昨天、今天和明天,组织专家和学员互动交流,现场气氛热烈,部分学员介绍了自己的最新研究进展供大家讨论,提升了学员们从理论到实践的综合能力,开阔了科研视野,成效显著,受到学员们的好评。


为此,CCF ADL工作组决定评选童咏昕教授和李雅文副教授为2025“CCF ADL年度学术主任”,以表彰他们在组织ADL方面的突出贡献。


翟季冬

清华大学教授

季冬,清华大学计算机系长聘教授、博士生导师、高性能计算研究所所长。兼青海大学计算机技术与应用学院院长。国家杰出青年科学基金获得者。新一代人工智能国家科技重大专项指南组副组长、CCF高性能计算专委副主任、CCF杰出会员。主要研究领域包括并行计算、编程模型与编译器。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金重点等科研项目。发表学术论文100余篇,出版专著1部。研究成果获IEEE TPDS 2021最佳论文奖、IEEE CLUSTER 2021最佳论文奖、ACM ICS 2021最佳学生论文奖等。担任《计算》专栏主编、IEEE Transactions on Computers等多个国际学术期刊编委。担任清华大学学生超算团队教练,指导的团队十五次获得世界冠军。获教育部科技进步一等奖、中国计算机学会自然科学一等奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、青海省昆仑英才高端创新创业人才、高校计算机专业优秀教师奖励计划,大川基金。

李诚

中国科学技术大学

李诚,德国马普学会软件系统所(MPI-SWS)博士,中国科学技术大学计算机学院特任教授、博士生导师,合肥综合性国家科学中心人工智能研究院院长助理(兼任)。国家高层次青年人才、安徽省青年教学名师、教坛新秀、优秀青年研究生导师。CCF专委工委副主任。主要研究领域包括大模型基础系统优化与并行存储。在计算机系统领域顶级会议和期刊发表论文50余篇。研究成果获世界人工智能大会青年优秀论文奖、阿里巴巴优秀合作项目奖等。个人荣获高校计算机专业优秀教师奖励计划、CCF高专委青年学者激励计划、ACM中国新星提名等。


翟季冬教授与李诚教授担任ADL162期《大模型系统优化技术》学术主任,成功策划和组织了这期ADL。邀请到苗又山(高级研究员,微软亚洲研究院)、缪子明(高级研究员,微软亚洲研究院)、徐宏(副教授,香港中文大学计算机科学与工程系)、金鑫(长聘副教授,北京大学计算机学院,国家高层次青年人才)、翁祈桢(中国电信人工智能研究院(TeleAI)AI基础设施研发中心主任)、杨智(副研究员,北京大学计算机学院,国家高层次青年人才)、章明星(副教授,清华大学,开源项目Mooncake和 KTransformers发起人)、李晓阳(字节跳动seed语音工程训练方向负责人)等八位来自著名高校与企业科研机构活跃在前沿领域的专家学者做主题报告。各位专家聚焦训练与推理核心挑战,系统介绍提升效率、可扩展性及资源利用率的关键技术,涵盖并行策略、网存算融合、内存架构适配、编译技术及多模态负载均衡,并结合TeleTron、Mooncake等案例,解读技术原理与实战经验。吸引151名来自高校科研院所和企业的青年学者和科技工作者参会。翟季冬教授与李诚副教授投入大量精力组织和策划本期ADL,内容紧密贴合本领域学科前沿,邀请有影响力的高校、科研院所和企业的专家授课,讲者权威,全程干货。特别地,翟季冬教授和李诚副教授组织专家和学员共同针对大模型系统优化技术的基础问题和关键技术展开思辨型讨论。学员表示,通过本期ADL的学习,能够深入了解大模型与检索的基本问题、基础理论、前沿方法和应用场景,开阔了科研视野,增强了实践能力,成效显著,受到学员们的好评。


为此,CCF ADL工作组决定评选翟季冬教授和李诚教授为2025“CCF ADL年度学术主任”,以表彰他们在组织ADL方面的突出贡献。




注:

中国计算机学会(CCF)学科前沿讲习班(简称ADL):是由CCF主办的一项高端学术及技术系列性品牌培训活动,创办于2009年,每年举办10期,每期3天。每期围绕一个计算机相关领域的专题进行培训,邀请6~8位国内外一流专家或该学科方向资深专家针对前沿话题授课并组织讨论,让青年学者短期内深刻了解一个专业领域及前沿发展动态。参加者主要是在科研教学第一线的青年学者和企业技术人员,其他有兴趣的人士也可以参加。为增进学员和讲者之间的交流,ADL设置互动环节,组织晚餐会等活动,搭建平台,在开拓眼界的同时,创造更多的机会。今后,CCF将继续针对ADL讲座中的精品学术资源和优秀讲者的热门话题,依托CCF网站制作在线课程供会员学习,并利用面向学员的问卷调查对学术主任和讲者进行评价。






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