学术报告（孙剑 2025.1.10）

摘要：生成式人工智能是当前通用人工智能发展的重要方向，主要通过设计人工智能算法实现对多模态、高维复杂样本分布的学习与新样本的生成，是当前人工智能应用于自动问答、跨模态生成、AI for science 等问题的方法基础。生成式人工智能的底层基础是数学与统计学，本报告主要介绍生成式人工智能的背景、数学／统计学原理以及面临的挑战，进一步介绍以最优传输作为基础来构建可控／条件生成的人工智能方法，并应用于医学影像生成、多模态图像文本对齐等问题，最终总结与展望生成式人工智能的发展与前景。