周奕毅

厦门大学南强青年拔尖人才，人工智能学院副教授/博士生导师。博士毕业于厦门大学，师从纪荣嵘教授，主要研究方向为高效多模态学习，主要研究任务包括多模态大语言模型、视觉问答、指向性目标检测及具身多模态等。在IEEE TPAMI/TIP/TMM、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICLR、ACM Multimedia等CCF推荐期刊及会议发表论文70余篇，5篇论文获评领域顶会Oral/Highlight paper，谷歌学术引用3800余次。主持国自然基金面上/青年、国家重大专项子课题、福建省杰青基金/人工智能产业专项、华为校企合作等10余项项目。作为主要技术负责人参与科技创新2030新一代人工智能项目，主导厦门大学思源多模态大模型基座研发。荣获教育部工程技术二等奖、厦门市科技进步一等奖、厦门市“双百计划”领军人才、华为青年学者、小米青年学者等科研与人才荣誉。 谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=w3_2ep0AAAAJ&hl=en

[1]2015.9 -- 2019.6
   厦门大学         计算机科学与技术         博士研究生毕业         工学博士学位

[1]               2022.5 -- 至今
                    厦门大学                                    人工智能学院                                    副教授                                    副教授

[2]               2019.10 -- 2022.4
                    厦门大学                                    信息学院                                    助理研究员/副研究员                                    博士后

• 高效多模态学习

• 多模态大模型

• 面向多模态应用场景的大模型轻量化部署关键技术研发及示范应用

• 跨学科科学验证及开源平台建设

• 面向低开销应用的多模态大模型高效迁移与推理加速研究

• 半监督和增量学习技术合作项目

• 智能视觉问答自动化结构搜索与训练研究

• Parameter and Computation Efficient Transfer Learning for Vision-Language Pre-trained Models

• Cheap and Quick: Efficient Vision-Language Instruction Tuning for Large Language Models

• SeqTR: A Simple Yet Universal Network for Visual Grounding

• TRAR: Routing the Attention Spans in Transformer for Visual Question Answering

• RefCLIP: A Universal Teacher for Weakly Supervised Referring Expression Comprehension