2025年6月12日，生物医学工程与仪器科学学院成功举办第211期青年学术沙龙暨研究生科研能力提升系列活动。香港中文大学（深圳）数据科学学院代忠祥助理教授应邀作题为“如何解决现实世界中的无梯度优化问题”的学术报告，系统阐释贝叶斯优化理论的前沿进展及其跨学科应用价值。
学者简介
代忠祥博士现任香港中文大学（深圳）校长青年学者、博士生导师，其研究聚焦人工智能领域的黑盒优化问题。博士毕业于新加坡国立大学（2021年，获计算机学院校长研究卓越奖），先后于新加坡国立大学和麻省理工学院从事博士后研究。迄今在NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议发表论文33篇（第一/通讯作者17篇），担任ICLR 2025、NeurIPS 2025领域主席。其团队开创性地将贝叶斯优化应用于大语言模型优化、量子计算等新兴领域。
学术报告核心内容
以《Nature》封面 “ROBO CHEMIST”和AlphaGo为例，阐述贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）在两类关键场景的不可替代性：目标函数梯度信息缺失的优化问题和函数评估成本高昂的复杂系统。
创新性工作
团队的三项代表性研究工作：量子计算领域方面，开发量子贝叶斯优化框架；赋能精准农业方面，建立基于BO的作物生长模型优化与决策；大语言模型优化方面，提出Prompt-BO算法，显著提升提示词工程效率。
学术交流
在问答环节，与会师生就贝叶斯优化在以下领域的应用展开深入探讨：大模型微调中的超参数优化策略，医学影像重建算法的非凸优化问题。代博士特别指出：“在光声成像重建中，BO算法通过建立代理模型可降低90%以上的计算开销，这一思路可推广至其他逆问题求解。”
本次沙龙吸引了校内外众多研究者参与，为交叉学科研究提供了重要的方法论启示。学院将持续搭建高水平学术交流平台，助力青年学者科研创新能力提升。
摄影/撰稿：余秋澧
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