报告时间：2023年04月26日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)
主题：通用大模型时代的计算机视觉研究
主持人：李冠彬 (中山大学)、山世光 (中科院计算所/中国科学院大学)
Panel嘉宾：
程明明 (南开大学)、张磊 (粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA))、王兴刚 (华中科技大学)、谢凌曦 (华为)、郑锋 (南方科技大学)、张力 (复旦大学)
Panel议题：
1. Meta AI发布的“Segment Anything Model (SAM)”有哪些技术亮点？将SAM的出现比喻为CV领域的GPT-3时刻是否恰当？SAM的出现和发展会使CV的研究变得不存在了吗？
2. SAM推出后快速演进，学术界如何适应越来越快的研究节奏？计算机视觉领域的研究者如何开展有特色有影响力的研究？随着SAM的出现，大量基于CV相关的开源库数量也随之增长，大量的时间花费在基于此类接口的开源应用是学术资源的浪费，还是有利于整个社区的发展？企业界和高校学术界如何更好拥抱SAM之类的视觉大模型？
3. SAM的快速兴起，是否意味着很多CV任务都会在未来一段时间内实现大的突破？CV未来的研究方向在哪里 (从单帧到多帧？2D到3D？从感知到认知和交互？还有哪些值得去挖掘的研究方向？)
4. 畅想LLM与3D视觉的结合，会诞生哪些有意思的应用？3D数据相比于2D获取成本更高，可用的数据也相对更少，如何突破数据上的瓶颈？
