题 目：可控生成的数学基础与交叉应用
主讲人：孙剑 教授
单 位：西安交通大学
时 间：2026年4月24日 9:00
地 点：九章学堂南楼B座102
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，其核心在于通过对多模态、高维复杂样本分布的学习，实现新样本的生成。作为人工智能在自动问答、跨模态生成以及 AI for Science 等前沿应用的基础支撑，生成式人工智能的发展依赖于坚实的数学与统计学理论。本报告将系统介绍生成式人工智能的基本原理与方法，重点阐述基于最优传输理论的可控生成模型构建思路，并展示其在医学影像生成、多模态图像文本对齐、分子结构生成等典型任务中的应用。最后，报告将总结生成式人工智能的研究进展，并展望其未来的发展趋势。
简 介：孙剑，西安交通大学教授，获得电子科技大学数学学士学位、西安交通大学数学博士学位。曾在微软亚洲研究院、法国巴黎高师、法国国家信息与自动化研究院等从事博士后或访问学者工作；长期从事人工智能（尤其是图像和医学影像分析）中的数学模型与算法研究，主要包括成像数学反问题与医学辅助诊断、人工智能生成与泛化性问题的基础模型与算法研究等；获得国家杰出青年科学基金，陕西省自然科学一等奖(第一完成人)、国家自然科学二等奖(第二完成人)，承担国家重点研发计划项目、基金委企业联合基金重点项目等。担任西安交通大学数学与统计学院副院长，教育部科技委委员，西安数学与数学技术研究院常务副院长，人工智能领域顶级国际期刊IEEE TPAMI和IJCV编委，以及ICCV, ICLR, NeurIPS等领域主席。
