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《语言科学》编辑部等：语言脑机制与大模型工作坊
以ChatGPT为代表的大语言模型带动了人工智能发展的新一轮热潮，面向通用的智能设计和智能机制解析成为当前研究热点。为促进语言脑机制与语言大模型的融合研究，加快语言大模型在神经语言学领域的应用，江苏师范大学语言能力省部共建协同创新中心、语言与认知神经科学江苏省重点实验室、语言科学与艺术学院和《语言科学》编辑部将在江苏徐州举办“语言脑机制与大模型工作坊”，热忱欢迎相关领域的研究人员和学生参会研讨。
语言能力省部共建协同创新中心
语言与认知神经科学江苏省重点实验室江苏师范大学语言科学与艺术学院《语言科学》编辑部
时间：2023年8月5-8日；5日报到，8日下午离会。地点：江苏省徐州市和平路57号江苏师范大学语言科学与艺术学院
本次工作坊面向语言学、人工智能、脑科学等相关领域的科研人员与学生。
梁化楼：A gentle introduction to large language models in NLPSam Nastase：Predicting brain activity from word embeddings during natural language comprehensionEmmanuele Chersoni: Running linguistic experiments with Transformer models丁鼐：人工智能语言模型在语言心理学中的应用徐启慧：Exploring data structures with Network Science approach
工作坊培训费用为2000元/人，论坛提供正式发票，缴费方式及时间另行通知。学员交通和食宿费用自理。请扫描下方二维码，进行报名。主办方将尽快与报名人员联系。
06重要说明
工作坊期间，教育部王宽诚基金会资助的“神经语言学高峰论坛”也将于2023年8月5—8日在江苏师范大学语言科学与艺术学院举办，会议以“语言脑机制与大模型”为主题，邀请到国内外神经语言学与人工智能领域的顶级专家带来十余场精彩学术报告，论坛将向工作坊学员开放。会议邀请专家包括：李平（香港理工大学）、梁化楼（Drexel University）、Sam Nastase（Princeton University）、Emmanuele Chersoni（香港理工大学）、徐启慧（Basque Center on Cognition, Brain and Language）、陈年兴（台湾师范大学）、杨亦鸣（江苏师范大学）、翁旭初（华南师范大学）、陈忠敏（复旦大学）、常宝宝（北京大学）、丁鼐（浙江大学）、李远宁（上海科技大学）、路俊锋（复旦大学华山医院）、袁家宏（中国科学技术大学）、陈庆荣（南京师范大学）、吴燕京（江苏师范大学）、卢思瑶（江苏师范大学）、陈孝良（声智科技）。
07工作坊专家简介
梁化楼，德雷塞尔大学生物医学工程系教授，美国医学生物工程学会（AIMBE）当选会员。在中国科学院获得物理学博士学位，曾在以色列特拉维夫大学、德国马克斯-普朗克生物控制学研究所和美国佛罗里达大西洋大学复杂系统和脑科学中心做博士后研究。研究经验包括生物医学信号处理、认知和计算神经科学等领域。他因率先将因果功能连接措施，特别是格兰杰因果关系，应用于神经数据的分析而闻名。他在同行评议的核心国际期刊上发表了80多篇文章，包括Neuron，PNAS，Journal of Neuroscience, NeuroImage和Human Brain Mapping等。他最近关于人工智能早期检测认知能力下降的研究被Psychology Today, Jerusalem Post, The New York Times和IEEE Spectrum等媒体报道。
Emmanuele Chersoni，香港理工大学中文及双语研究系担任计算语言学助理教授。2018年获得艾克斯-马赛大学和比萨大学的语言科学联合培养博士学位。主要研究兴趣包括分布式语义模型、主题拟合模型、语义关系的自动发现和生物医学自然语言处理。曾担任2019年香港EMNLP组织者，并在2019年至2022年担任ACL认知建模和计算语言学系列研讨会的联合组织者。
Sam Nastase，普林斯顿神经科学研究所讲师，在达特茅斯学院获得博士学位。研究兴趣为利用机器学习模型来更好地理解支持人类在生态环境中交流与合作的神经机制。目前正在研究三个相关课题：(a) 使用深度神经网络作为人工生态系统中合作行为的模型生物，(b) 模拟信息如何通过口语叙述从大脑传递到大脑，以及(c) 为更多社区驱动的认知神经科学开发资源。在Nature Neuroscience，PNAS，Cerebral Cortex等期刊上发表论文40余篇。
丁鼐，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院研究员，浙江大学生物医学工程教育部重点实验室副主任，中国心理学会音乐心理学专委会副主任委员。主要研究领域为语音、语言理解的认知神经机制。在Nature Neuroscience，Nature Communications，PNAS等期刊发表论文三十余篇，担任Science, Nature Human Behaviour等期刊审稿人。入选2021、2022年爱思唯尔“中国高被引学者”。
徐启慧，巴斯克认知、大脑和语言中心（BCBL）计算神经科学组博士后研究员，在纽约市立大学（CUNY）获得博士学位。研究兴趣是通过跨学科的方法如计算模型、语料库分析和实验方法研究语言获取和处理。主要研究目标之一是探索和利用新的和新兴的方法，将更大的数据集用于理解人类的语言和认知。以第一作者在Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society，Conference on Architectures and Mechanisms for Language Processing等国际期刊与会议中发表论文数篇。