首批演讲嘉宾官宣！GOSIM CHINA 2024 十月等你来！

最新推荐文章于 2024-10-18 19:52:52 发布

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继 GOSIM 大会上海站、欧洲站举办以来，10 月 17 - 18 日， GOSIM CHINA 2024 将在北京·朗丽兹西山花园酒店盛大召开，本次大会是GOSIM开源盛会的第三届，首批嘉宾与精彩议题迎来重磅发布！

本次大会推出多场前沿技术主题分享，聚焦 6 大主题，涵盖 Rust 编程语言、App 开发、AI 模型与基础设施、具身智能、下一代互联网、下一代媒体等热点议题，设 6 场特色动手工作坊和 2 场黑客马拉松大赛，供与会者秀出技术！这里汇聚了来自世界各地的开源思想领袖、技术专家和创新者，欢迎加入全球社区的盛大聚会。

首批海内外重磅嘉宾一睹为快

本次大会延续了 GOSIM 一贯超强的国际化讲师阵容，邀请 60+ 海外顶尖技术专家与国内一线技术精英齐聚一堂，100+ 优质技术分享，探讨 6 大技术领域的热门议题，为线上线下的开源技术爱好者带来 Rust 编程语言、App 开发、AI 模型与基础设施、具身智能、互联网与媒体等领域的应用实践与创新突破。

首批重磅嘉宾阵容已集结！

Gary Bradski

OpenCV 创始人

嘉宾简介

美国科学家、工程师、企业家和作家，也是工业感知公司（Industrial Perception）的联合创始人，该公司开发用于工业机器人应用的感知应用程序（2012 年被谷歌收购）。曾致力于开源计算机视觉库（OpenCV）的开发，并出版了一本关于该库的书。

议题

OpenCV和空间智能

本议题将介绍即将发布的 OpenCV 版本以及目前在 “空间智能”（人工智能 + 空间中的 3D 姿态）方面的实施方案。

刘华平

清华大学计算机科学与技术系教授

嘉宾简介

清华大学计算机科学与技术系教授，国家杰出青年科学基金获得者，中国人工智能学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。他担任机器人科学与系统（RSS）领域主席以及《国际机器人研究杂志》高级编辑。主要研究方向为智能机器人的多模态感知、学习与控制技术。

议题

具身协同导航与交互学习

当前，复杂高动态环境对机器人的感知与学习提出了更加迫切的需求。集群系统为多机器人协同应用带来了效能倍增与应用突破，同时也对群体智能的感知、学习的理论研究与工程应用带来了巨大的挑战。本议题面向态势理解在适应异构机器人平台感知、动作的能力差异，以及适应广域动态场景高效、鲁棒的感知这两大类多机器人协同任务需求，针对如何利用异构多机器人的感知与学习能力实现集群增效与行为涌现，介绍相关的研究进展。

Bob Goudriaan

NLnet 基金会董事兼董事会主席

嘉宾简介

NLnet 基金会的董事和董事会主席，领导了多个欧盟下一代互联网倡议的 NGI Zero 项目。曾任阿姆斯特丹的管理咨询公司 Gendo 的合伙人兼联合创始人。自2014年起，参与了信息安全公司 Radically Open Security 的工作。拥有莱顿大学的法学硕士学位（LL.M.），并在全球范围内担任过 PwC 和德勤等大型组织的高级职务。他还是一名认证的数据保护官，积极参与多个国内外组织的工作，例如荷兰数字基础设施组织（董事会成员）和 OpenDoc 社会（财务主管）。

议题

NLnet 基金会：引领开源创新与塑造下一代互联网

本次演讲将分享 NLnet 使命概览，阐述其历史意义及未来愿景。

Michael Plagge

Eclipse 基金会生态系统发展副总裁

嘉宾简介

2021 年加入 Eclipse 基金会，目前担任生态系统发展副总裁。他最初是汽车软件领域的软件开发人员，后来转向商业发展领域。曾在 Elektrobit、阿里巴巴和阿里云等公司任职，在中国担任了三年 Elektrobit Automotive (Shanghai) Ltd. 总经理。

议题

Eclipse SDV - 汽车行业的开放式协作

越来越多企业将开放式合作视为成功之道，从而应对现代汽车软件日益复杂的挑战。通过联合开发汽车软件堆栈中的非差异化部分，可以显著降低汽车生态系统需要应对的复杂性和变体数量。目前，Eclipse SDV 工作组发展势头迅猛，本议题将概述工作组的发展现状。

German Ros

Embodied AI 基金会执行董事

嘉宾简介

German Ros 担任非营利组织 Embodied AI Foundation 下属 CARLA 组织的执行董事，NVIDIA 仿真生态系统开发总监。他热衷于通过构建现代化的仿真平台来加速开发和验证周期，从而实现安全的自主系统。工作涵盖自主系统仿真、人工智能、3D 计算机视觉和计算机图形学等领域。主导了诸如 CARLA 自动驾驶模拟器和 Open3D 处理库等大型开源项目。曾在 Intel 担任自主代理研究总监，领导一支分布式的跨学科团队，在数字孪生和仿真领域开发新技术。也曾是丰田研究院（TRI）的研究科学家。

议题

开放源代码模拟在具身智能时代的作用

在 “具身智能 ”时代，开源仿真平台在推动创新与合作方面发挥着举足轻重的作用。本次演讲将探讨开放性与封闭性软件/API 之间的平衡，强调在开发强大的嵌入式人工智能仿真工具时对灵活性和可扩展性的需求。以 CARLA 作为个案研究，议题将重点介绍开源计划如何促进社区参与、加速研究以及提供满足不同研究需求的适应性工具。

刘少山

深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）

具身智能中心主任

嘉宾简介

深圳人工智能与机器人社会应用研究院（AIRS）嵌入式人工智能部主任，专注于技术、创业和公共政策相结合。在技术方面，出版了 4 本教科书，发表了 100 多篇研究论文，拥有 150 多项自主系统专利。在创业方面，曾担任PerceptIn 首席执行官，并在美国、欧洲、日本和中国等地部署了自主微型移动服务。他还是 IEEE Entrepreneurship 亚洲区主席。在公共政策方面，曾担任世界经济论坛 “产业界对政府采购政策的回应 ”小组成员，领导 IEEE 国际设备与系统路线图（IRDS）下的自主机器计算路线图，是ACM美国技术政策委员会成员，也是美国国家公共管理学院技术领导小组顾问组成员。曾获加州大学欧文分校生物医学工程硕士学位、计算机工程博士学位；哈佛大学肯尼迪学院公共管理硕士学位（MPA）。

议题

AIRSTONE：赋能商业具身智能的基础设施

本次演讲将介绍 AIRSTONE 项目如何推动 EAI 的商业化路径。具身人工智能（Embodied AI）涉及将人工智能嵌入实体物体，如机器人，赋予它们感知、学习并动态地与其周围环境互动的能力，这有助于机器人适应环境变化。在本次分享中，他将回顾具身人工智能所面临的计算挑战，并探讨构建具身人工智能计算系统的几个研究方向。

吴清云

宾夕法尼亚州立大学助理教授、AutoGen 联合创始人

嘉宾简介

宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院的助理教授。在微软研究院纽约市实验室做了一年的博士后，并于 2020 年在弗吉尼亚大学获得计算机科学博士学位。曾获得 2019 年 SIGIR 最佳论文奖和 ICLR 2024 LLM agent workshop 最佳论文奖，是 AutoGen 的创建者和核心维护者之一。

议题

AutoGen：以多智能体对话推动下一代 LLM 应用实现

AutoGen 是一个用于具身人工智能的开源编程框架。它让开发大型语言模型（LLM）应用成为可能，这些应用使用多个可以相互交谈并处理问题的智能体。本议题将介绍 AutoGen 并分享最新的更新和正在进行的研究工作，涵盖评估、接口、学习/优化/教学以及与现有 AI 技术无缝集成等关键方向，深入探讨围绕 AutoGen 的开放性问题和未来计划。

郑勤锴

智谱AI CodeGeeX团队的技术负责人

嘉宾简介

智谱 AI CodeGeeX 团队的技术负责人，专注于大型代码生成模型的研究。他在 NeurIPS、KDD等会议发表了十多篇论文，并在 2020 年 KDD CUP 中获得金牌。作为 CodeGeeX 系列模型的主要作者，他在 GitHub 上累计获得了超过 16,000 颗 Star。

议题

CodeGeeX4：用于人工智能编程的多功能代码生成模型

介绍最新 CodeGeeX4 模型系列的开源版本 CodeGeeX4-ALL-9B。它是在 GLM-4-9B 基础上持续训练的多语言代码生成模型，大大增强了代码生成能力。使用单个 CodeGeeX4-ALL-9B 模型，可支持代码自动补全与生成、代码解释器、网页搜索、函数调用、版本库级代码问答等综合功能，覆盖软件开发的各种场景。CodeGeeX4-ALL-9B 在BigCodeBench 和 NaturalCodeBench 等公开基准测试中取得了极具竞争力的性能。它是目前参数小于 10B 的最强大代码生成模型，甚至超过了更大的通用模型，在推理速度和模型性能方面实现了最佳平衡。

游凯超

vLLM核心贡献者

嘉宾简介

清华大学的博士生，在软件学院龙明盛教授的指导下学习。在访问加州大学伯克利分校期间参与vLLM 项目，由Ion Stoica教授指导。他是vLLM 项目的核心贡献者之一，致力于vLLM的分布式推理架构。

议题

vLLM：简单、快速且低成本的 LLM 服务

vLLM 是一个快速易用的 LLM 推理和服务库。本议题将简要介绍 vLLM 项目的发展历程、其背后的开源社区，并重点介绍许多用户感兴趣的一些功能。

王良栋

北京智源人工智能研究院自然语言组算法专家

嘉宾简介

2022年加入北京智源人工智能研究院，专注自然语言大模型的训练和算法优化，主要负责 pretraining 阶段和 post-pretraining 阶段的算法工作。期间先后负责和参与智源自研 LLM 模型 Aquila 系列的设计与研发工作，并担任Aquila 系列的持续开源开放；同时也是智源多个开源项目如 FlagAI 和FlagScale 的主要贡献者之一。

议题

FlagOpen 中 Aquila 系列中英双语大模型的构建与开源

北京智源人工智能研究院自成立以来一直致力于开源开放，FlagOpen 开源体系覆盖大模型的多个方面。本议题将围绕 Aquila 系列中英双语大模型介绍智源在自然语言大模型的研发工作和开源项目，具体包括算法方案、预训练与对齐算法框架、预训练与对齐数据集构建与开源。

Alan Majer

Good Robot 创始人

嘉宾简介

Good Robot 的创始人（目前正在与Linux基金会合作一个项目）。在职业生涯的前半段，曾担任技术研究员和撰稿人，帮助识别前沿技术和商业创新。如今直接参与技术工作，探索人工智能、机器人技术和沉浸式体验的潜力。他是本地“创客”圈的活跃成员，常常光顾 HackLab.TO 和 InterAccess 等空间。已申请了专利，并拥有麦吉尔大学的 MBA 学位。

议题

去中心化技术和下一代平台

数字体验在很大程度上以集中式平台为媒介。这些占主导地位的平台面临着去中心化构件、人工智能和算法的颠覆——这为我们在开放的基础上重建平台、夺回数据和体验的控制权提供了新的机遇。本演讲将分享对 23 位致力于开放未来的人士进行研究访谈后得出的见解。

刘志鹏

字节跳动 PICO XR Runtime 技术负责人

嘉宾简介

毕业于浙江大学，多年 XR 领域开发经验。当前主要专注于 XR Runtime MR (Mixed Reality) 领域的业务功能设计与开发，以及 MR Native SDK 的设计与研发工作。带领团队实现了 PICO MR Runtime 从 0 到 1 的重要突破，持续对 MR 功能进行完善并提升性能，通过 SDK 将丰富的 MR 能力开放给开发者，不断完善 XR 开发生态。在 Khronos OpenXR 标准化领域，作为 MR 相关 EXT（Cross-Vendor） Extension 的核心贡献者之一，深度参与相关OpenXR 标准扩展的制定工作，同时完成了多项 BD Vendor Extension的设计与开发工作，持续推进 XR 跨平台开发生态建设。

议题

使用OpenXR为沉浸式混合现实体验赋能

本议题分为三大板块：1、OpenXR 的基础知识；2、 MR（混合现实）的基础知识；2、分享如何使用 OpenXR 开发身临其境的 MR 体验。

郑耀威

北京航空航天大学研究员

嘉宾简介

北京航空航天大学博士。以第一作者在 ACL、CVPR、AAAI、WWW 等国际会议发表多篇论文，担任 AAAI、EMNLP、Neural Computation 等会议和期刊审稿人。曾获得华为杯数学建模全国一等奖、蓝桥杯全国一等奖、北航榜样、北航博士新生奖学金。大模型训练框架LLaMA Factory作者，GitHub 开源项目获得超过 3 万 Star，受邀至人工智能计算大会、阿里云 AI 智领者峰会、中国人民大学、智谱 AI 作大模型主题报告。

议题

百变大模型高效训练框架LLaMA Factory

LLaMA Factory 是一个高效、易用、可扩展的开源大模型高效训练框架，在GitHub 开源社区获得超过 3 万 Star，得到多家国内外企业的关注或落地应用。本次分享将从大模型高效训练的角度详细剖析 LLaMA Factory 的构建动机与组成模块，包括上百种大模型的全栈微调适配原理，LoRA 算子优化加速方法，多种微调 Trick 集成思路等等。

Sébastien Crozet

Dimforge 创始人

嘉宾简介

Rust 生态系统中流行的开源库（包括 nalgebra 和 Rapier）的创建者和维护者，这些库专门用于线性代数、几何和物理。他是Dimforge 的创始人，专注于为工程、游戏和元宇宙开发几何和物理的未来。

议题

Rapier：向分布式物理仿真更进一步

Rapier 是专为 Rust 设计的强大开源物理引擎。在本讲座中，Sébastien 将分享自己在分布式物理仿真方面的最新研究成果，以及如何利用物理引擎特有的功能来提高其性能。

Santiago Pastorino

WyeWorks 联合创始人、 Rust 基金会项目总监

嘉宾简介

Santiago Pastorino 自 2017 年以来一直为 Rust 项目做出贡献，是 Rust 编译器团队的贡献者、类型团队成员、Rust 基金会项目主管以及 Futurewei Rust 团队成员。

Jack Huey 是一名博士生，自 2019 年起成为 Rust 项目成员，先是为 Chalk 做贡献，后来又为编译器本身做贡献，对 Rust 的热情在于类型系统的设计和实验。目前是类型团队的联合领导、编译器团队的成员、Lang 团队的顾问，还是领导委员会的代表。

议题

如何参与 Rust 编译器工作坊

为 Rust 编译器这样的项目做出贡献可能非常具有挑战性。本议题将通过资源、流程、文档和问题/代码来激励和指导开发者，开始为编译器做出贡献。

Nicholas Nethercote

Rust 编译器团队负责人

嘉宾简介

经验丰富的软件工程师和团队领导者，专门从事性能优化和内存效率方面的工作。在 Futurewei、苹果和 Mozilla 等公司做出了重大贡献，改进了 Rust 编译器、Firefox和pdf.js 等。作为一位专注的性能分析器开发者和代码优化者，他还领导了诸如 “Project Candle” 和 “MemShrink” 等关键举措。Nicholas Nethercote 博士因其在 Valgrind（其博士研究课题）方面的研究而获得了最具影响力的 PLDI 论文奖。他是一位充满热情的教育者，以《Rust性能之书》和众多有见地的博客文章而闻名。他的多才多艺还体现在各种项目中，如功率估计和对 OS X 的深入研究。

议题：Rust编译器概述

概述 Rust 编译器：它的外观、工作原理、内部结构以及开发过程。

Jane Losare-Lusby

Rust 错误处理项目组负责人

嘉宾简介

Rust 项目的资深贡献者，自 2018 年以来一直参与其中。她在多个团队中做出了重要贡献，包括 Clippy、Libraries 和 Style。Jane 曾领导错误处理项目组，并担任 Rust 基金会的董事会成员，负责协作项目。她目前专注于编译器团队，致力于在 Rust 编译器中构建对本地存储指标的支持。

议题

Rust项目贡献者之路

从早期在 Clippy 项目上的工作开始，Jane 经历了各种角色，包括错误处理项目组负责人、库和样式团队成员，以及 Rust 基金会董事会成员。在短暂中断 Truffle 和 June 的工作后，她重返 Rust 编译器团队，目前主要负责本地存储度量的开发。

本议题将分享她在应对冒名顶替综合症、冲突解决、职业倦怠和孤独感等挑战方面的个人见解。为希望做出贡献的新人提供实用建议，强调导师和联系的重要性、各种 Rust 团队的动态，以及如何将一个想法转化为有意义的贡献。

Ed Page

Rust Cargo 团队开发者

嘉宾简介

Cargo 团队成员，负责维护 toml、Clap 和 Cargo release 软件包

议题

透过维护者的眼睛：如何让你的贡献更成功

无论是对 Rust 项目、 Rust 工具，还是使用的库，参与者的第一次贡献都可能是惊人的。本议题将从维护者的角度带你了解贡献的过程，以便更好地理解它是如何工作的，以及如何让你的贡献更有可能被快速接受。

Tiago Manczak

英飞凌科技首席固件工程师

嘉宾简介

巴拉那联邦大学（UTFPR）的电气工程硕士学位。自 2017 年以来，他在英飞凌科技的安全互联设备部门担任嵌入式软件工程师，负责开发非易失性存储器驱动程序，以及安全控制器的客户个性化和现场更新解决方案。作为 Rust编程语言的倡导者，他在协调工具和固件堆栈的推出方面发挥了关键作用，以使Rust能够在实际项目中得到应用。此外，他还是奥格斯堡 Rust 聚会的组织者，在那里他积极推动工业界采用 Rust 语言。

议题

Rust 在嵌入式关键系统中的应用：从创新到生产的旅程

在关键系统上采用新技术的技术方面只是从可行性转向生产的一个考虑因素。Rust 具有明显的技术优势，但将其应用于关键系统需要一个结构化的计划，涵盖工具、验证、可追溯性和认证。本议题将介绍英飞凌（Infineon）采用 Rust 进行生产所经历的步骤，以及行业和 Rust 项目仍需解决的差距。