通知公告
学术活动
Efficient parallel acceleration technology for distributed large models
Huang Jiayi
Room A327, School of Computer Science, East Campus, Sun Yat-sen University
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学术报告：Epitaxial thin film growth model and its numerical simulation 外延薄膜生长模型及其数值模拟
Cheng Wang 教授
中山大学东校园计算机学院 A501会议室
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科研进展
中山大学团队联合广东省中医院团队开发脓毒症多模态数据表示模型为疾病研究建立新范式
近日，中山大学计算机学院王昌栋教授团队、孙逸仙纪念医院余涛教授团队联合广东省中医院张忠德教授团队，在Nature旗下权威期刊npj Digital Medicine发表了题为“A multimodal embedding model for sepsis data representation”的研究论文。这是该联合团队在医学人工智能交叉领域取得的重要科研成果，研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、广州市科技计划项目等项目的资助。
Deepseek校友再发重磅成果！以核心作者登上《Nature》封面！
近日，由DeepSeek团队共同完成、中山大学计算机学院本科直博校友郭达雅作为核心作者的DeepSeek-R1推理模型研究成果荣登Nature封面。Nature评价道：目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被 DeepSeek 打破”，标志着国内首个通用大模型研究获得国际权威期刊认可，该模型由深度求索公司开发，展示了中国在人工智能领域的突破性进展。中山大学计算机学院多位校友在 DeepSeek 的研发中贡献了力量，郭达雅就是其中代表。
计算机学院基于具身智能的术中定位导航成果获ICRA 2025最佳大会论文候选奖
针对术前导航由于严重依赖人工操作，导致眼球方向估计一致性差与稳定性不足的问题，中山大学计算机学院无人所研究团队提出了一种融合传统图像处理与机器学习的创新方法。无需依赖额外传感器或面部标志点，即可在复杂光照和视线受遮挡等真实手术场景下，稳定识别追踪虹膜与视线方向。实验结果表明，该方法可有效提升眼动估计精度及手术机器人的控制能力，为智能手术导航系统的发展提供关键支撑。研究聚焦眼科手术机器人辅助系统中的眼动追踪任务，属于典型的具身智能应用。
智能引擎！广州超算8亿参数单细胞大模型CellFM登上Nature子刊
单细胞大语言模型通过解码细胞的“分子语言”，为揭示生命奥秘和疾病机制提供了全新范式。然而，现有模型受限于数据规模与算力瓶颈，性能难以实现质的飞跃。针对这一挑战，中山大学杨跃东教授团队联合重庆大学、华为、新格元生物科技，依托国家超算广州中心“天河星逸”超算系统的强大计算能力，基于国产智算芯片成功研发出全球规模最大的单细胞基础大模型CellFM。该模型创新性地整合了超1亿人类单细胞数据（规模达同类2倍以上），构建了8亿参数的深度学习框架（参数量超同类8倍），在生物表征学习和跨数据集泛化能力上取得重大突破。近日，相关成果成功发表于国际顶尖学术期刊《Nature Communications》，CellFM是国产芯片训练大模型的一个成功案例，也是我国生物智能计算领域的重要研究进展，为精准医疗和药物研发提供了智能化新引擎。
我院最新研究成果以第一单位发表IJRR
近日，中山大学计算机学院机器人团队（谭宁副教授、黄凯教授团队）最新研究成果的相关论文以“Behavior-predefined adaptive control for heterogeneous continuum robots”为题发表在机器人顶刊《International Journal of Robotics Research》上。该论文是中大首篇第一单位IJRR文章，论文第一作者为中山大学计算机学院副教授谭宁和博士生余鹏，该研究成果不仅为连续体机器人的控制技术发展提供了新的思路，也为相关领域的研究者提供了宝贵的参考和借鉴。
