GOSIM HANGZHOU 2025 首批嘉宾发布，早鸟票来啦！

原创已于 2025-07-28 17:17:18 修改 · 2.2k 阅读

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于 2025-07-28 17:15:58 首次发布

作为全球开源创新的重要舞台，GOSIM 全球开源创新汇主办、优快云承办的 GOSIM HANGZHOU 2025 将于 2025 年 9 月 13-14 日在杭州盛大开启。大会聚焦前沿技术趋势，设置 2 场 Keynote 演讲、5 大主题论坛（AI 模型与基础设施、具身智能、智能体网络、应用与智能体、下一代 AI）、9 场 Workshop 与 3 场 Hackathon 创新竞赛，并特别联动 RustGlobal + RustChinaConf 和 GOSIM Spotlight 两大重磅活动。

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https://hangzhou2025.gosim.org/tickets/

首批嘉宾重磅亮相！

🔹 Matt White PyTorch 基金会执行董事，Linux 基金会 AI 总经理

Matt White 是 PyTorch 基金会执行董事、Linux 基金会 AI 总经理，同时担任 LF AI & Data 基金会下的生成式 AI 共享体主任。他拥有近 30 年在人工智能研究、标准制定与跨行业（电信、媒体、游戏）应用方面的经验，自 2012 年以来专注于机器学习、仿真模拟与多感官学习。他曾共同创办 Open Metaverse Foundation，现任 Metaverse Standards Forum 主席，同时组织硅谷生成式 AI 论文阅读组和 GenAI Collective。

演讲议题：《如何在开源 AI 中取得成功》

本次演讲将深入探讨如何应对开源 AI 的复杂性，包括：采用 AI 专属许可协议如 OpenMDW、建设强大社区、推动厂商中立，以及采用 Model Context Protocol 和 Agent to Agent Protocol 等开放标准，降低集成壁垒，实现智能体协同。

🔹 刘世伟 牛津大学英国皇家牛顿国际研究员

刘世伟博士是牛津大学的英国皇家学会牛顿国际研究员，曾任美国德克萨斯大学奥斯汀分校博士后研究员。他于2022年以优异成绩（Cum Laude）获得荷兰埃因霍芬理工大学博士学位。他的研究目标是利用、理解并拓展神经网络中低维结构的作用，以实现可扩展且高效的人工智能。刘博士曾获得沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）和“简约性与学习大会”（CPAL）颁发的两项新星奖（Rising Star Awards），其博士论文荣获 Informatics Europe 颁发的 2023 年度最佳博士论文奖。

演讲议题：《大语言模型中的深度诅咒》

大语言模型（LLMs）已展现出令人瞩目的成果。然而，最新研究表明，它们的深层通常贡献较小，且随着层数加深，模型效果呈现出逐渐减弱的趋势。这一现象为模型压缩提供了重要机会。本次研讨会的第一部分将探讨如何利用这一特性，实现高效的大模型推理。尽管存在压缩潜力，深层利用不足仍导致显著的资源浪费，这些资源本可以用于进一步提升模型性能。研讨会的第二部分将聚焦于深层失效的根本原因，并提出相应的解决方案。我们发现问题源于当前广泛采用的“预层归一化”（Pre-Layer Normalization, Pre-LN）机制。为此，我们引入了一种新方法：LayerNorm Scaling（LNS），用于解决这一结构性问题。实验结果表明，LNS 能够使深层生成更具多样性的表示，从而更有效地发挥其作用，显著提升预训练模型的整体质量，并增强其在下游任务中的适应能力。

🔹 朱小虎 安全通用人工智能研究中心创始人

朱小虎是一位安全 AGI 研究者。

演讲议题：《开放安全超级智能：将强大能力与集体安全对齐》

超级智能 AI 系统的开发——即在广泛认知领域全面超越人类能力的实体——已不再是遥远的理论设想，而是迅速逼近的技术前沿。随着我们不断加速迈向这一门槛，关键问题不再是“是否会构建出超级智能”，而是“如何确保它的安全性、对齐性，以及具备可监督性”。本次演讲将介绍“开放安全超级智能”（Open Safe Superintelligence，简称 OSSI）框架：一个旨在确保人类有史以来最强大系统服务于长期利益的研究与治理范式。

🔹 Xuan Son Nguyen Hugging Face 软件工程师，llama.cpp核心维护者

Xuan Son Nguyen，Hugging Face软件工程师，llama.cpp 项目的核心维护者。

演讲议题：llama.cpp 多模态支持的全面升级

本次演讲将详细介绍 llama.cpp 在多模态支持方面的重要升级，通过集成 libmtmd 提升了稳定性并统一了接口。这一升级已于五月成功完成，目前已支持 Qwen VL、Mistral Small、Gemma 3 等模型，并推动了社区在视觉与音频应用方面的开发。

🔹 游凯超 vLLM 核心维护者

游凯超，清华大学博士，自 2024 年访问加州大学伯克利分校起，一直参与 vLLM 项目。他目前是 vLLM 项目的核心维护者之一，主要负责 vLLM 分布式推理架构设计、vLLM 与 torch.compile 的集成、开源社区合作及项目的其他多个方面。

演讲议题：vLLM：人人可用的简单、快速且低成本的大模型服务方案

vLLM 是一个快速且易于使用的大语言模型（LLM）推理与服务库。在本次演讲将简要介绍 vLLM 项目的发展历程、其背后的开源社区，并重点分享一些用户广泛关注的功能特性。

🔹 Loong Dai Dapr 维护者

Microsoft MVP，深耕云原生领域多年，曾参与微服务拆分、开发与治理的全流程，熟悉微服务领域的上下游需求。他长期深耕开源，为多个云原生项目做出大量贡献，在开源社区的贡献与维护治理方面有独到见解。目前是 Dapr、Thanos 和 Golangci-lint 的维护者。现阶段主要专注于 AI Agent 领域的发展。

演讲议题：《下一步：原生支持 AI 的运行时》

在数字化转型时代，分布式应用运行时是构建大规模、高可用应用系统的关键基础设施；而大语言模型（LLM）为应用提供了强大的智能交互和数据处理能力。本演讲聚焦于在 Dapr 环境中无缝集成 LLM，旨在通过 AI Agent 和智能推荐等创新方式，优化应用开发流程，革新用户交互体验。通过展示真实案例，展现了这两项关键技术融合所带来的巨大潜力与创新实践，为下一代 AI 原生应用运行时的构建提供有价值的参考。

🔹 Aurélien-Morgan Claudon 高级 MLOps 负责人

Aurélien 是一位拥有 20+ 年自动化与数据驱动交付经验的法国机器学习工程师，曾在 Capgemini 担任顾问，拥有初创、企业与自由职业背景。他创立了开源框架 retrain-pipelines，专注解决 MLOps 领域用户体验不足的问题，致力于为工程师打造可持续的连续学习工作流。

演讲议题：《持续学习的工业化：为定制大模型构建可重训练的流水线》

本次演讲将系统介绍一种可扩展重训练框架，用于自托管大模型（LLM）的持续进化，包括可插拔的领域适配器、LoRA 特化机制与基础设施设计，助力企业实现更高效的模型定制与再训练流程。

🔹 Gaowei Chang ANP 开源技术社区发起人，W3C AI Agent Protocol 联合主席

常高伟是 ANP（AgentNetworkProtocol）开源社区发起人，该协议是全球最早的智能体通信协议，ANP的目标是成为智能体互联网时代的HTTP，ANP的愿景是定义智能体之间的连接方式，为数十亿智能体构建一个开放、安全、高效的协作网络。

演讲议题：《智能体协议：引领互联网迈向 Agentic Web 时代》

随着大模型技术的发展，智能体（Agent）正逐步成为互联网的核心参与者。本次演讲梳理了从语义网到Agentic Web的技术演进，提出构建标准化智能体网络协议的紧迫性与必要性。总结出Agentic Web的四大关键趋势：智能体替代传统软件、实现普遍互联、以协议为核心连接方式，以及具备自主协作能力。同时，指出当前互联网在接口、协作和数据孤岛等方面对智能体发展构成阻碍。为解决上述挑战，提出了智能体网络协议的设计原则与功能需求，并比较分析了MCP、A2A、ACP与ANP等主流协议。呼吁全球开发者与标准化组织共同推动智能体协议标准的制定，构建开放、高效、可信的Agentic Web。

🔹 Xavier Tao 陶海轩 1ms.ai 创始人

1ms.ai 是一家致力于打造突破性人工智能开源项目的初创公司，其中一个项目是 DORA-RS，这是一种创新性的中间件，能够以领先的性能在AI模型、传感器与执行器之间共享数据。这使得跨模态（包括文本、音频、视觉与行动）构建复杂应用成为可能，也帮助我们实现了一些非常复杂的机器人演示项目。

演讲议题：利用 dora-rs 混合多模态 AI 模型，解决复杂机器人任务

近年来，Transformer 模型在许多复杂的预测任务上实现了突破性的成果，使得一些曾经极具挑战的机器人任务变得触手可及。在本次演讲中，我们将重点介绍在机器人领域发挥关键作用的一些模型，以及这些模型目前存在的局限性。希望通过本次分享，你能够获得灵感，进一步思考如何解决这些问题，或者在你自己的项目中更好地利用这些模型！

🔹 Chris Yang Privoce 工程副总裁

Chris Yang 是 Privoce 公司的核心工程师，目前正在开发一个名为 Palpo 的开源 Matrix 服务器（使用 Rust 语言编写）。同时，Chris 也是 Rust 语言中广受欢迎的 Web 服务器框架 Salvo 的作者与主要贡献者。

演讲议题：Palpo：用 Rust 编写的开源 Matrix 协议服务器

Palpo 是一个采用 Rust 编写的先进聊天服务器，支持 Matrix 协议与 PostgreSQL 数据库，致力于提供高性能、可扩展性与强大的联邦通信能力。通过 Palpo，我们希望重新定义去中心化通信，以极低的运营成本实现实时消息传递与协作。

🔹 岑明 重庆邮电大学教授

岑明，2006 年于中国科学院研究生院获得光学工程博士学位。现任重庆邮电大学教授。职业生涯中，曾担任软件系统分析师和汽车电子与嵌入式系统研究中心副主任。他的研究方向包括信息融合、多目标跟踪、自动驾驶与智能机器人。

演讲议题：面向非结构化环境的地图生成与路径规划方法

地面自主平台在灾难救援、矿产开采、现场巡检和农业作业等领域的应用日益广泛。其中，定位与地图构建技术对于此类平台至关重要。然而，在非结构化环境中，障碍物和不可通行区域呈现出多样类型和复杂特征。现有的面向结构化环境设计的地图构建与路径规划方法难以有效应对这些挑战。因此，面向非结构化环境的地图生成与路径规划方法具有重要的研究价值。

🔹 Jian Shi Kornia AI联合创始人

Jian Shi，Kornia AI 的联合创始人，Kornia 库（PyTorch 中领先的计算机视觉框架）的核心维护者之一。他致力于通过开放协作来推动空间人工智能技术的发展和普及，目前是阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的博士候选人，研究方向为生成模型与立体视觉。

演讲议题：基于 Kornia 的易用型智能体视觉计算框架

本次演讲将介绍一种突破性的计算机视觉方法，它结合了 Kornia 视觉库与大语言模型（LLM），构建出具备智能体特性的计算机视觉系统（Agentic Computer Vision）。我们将展示如何利用机器控制协议（Machine Control Protocol，MCP），将复杂的计算机视觉操作转化为自然语言交互，从而让用户无需深厚的编程基础，也能轻松实现先进的图像与视频处理功能。

🔹 陈海泉 字节跳动工程师，verl 项目核心贡献者

陈海泉，火山引擎开发者，verl 项目核心贡献者，专注于自主智能体强化学习（Agentic RL）与云基础设施领域。

演讲议题：verl: 面向智能体任务的开源LLM强化学习框架

verl 是字节跳动 Seed 团队开发的一款开源的 LLM 强化学习框架，适用于智能体任务，具备灵活扩展多种 RL 算法、无缝集成现有 LLM 基础设施、支持高效分布式计算和多场景应用等特点，且拥有活跃社区。

🔹 王鹏伟 北京智源人工智能研究院具身智能大模型负责人

王鹏伟，北京智源人工智能研究院具身智能大模型负责人、目前主要负责具身大脑大模型 RoboBrain 以及大小脑框架 RoboOS，研究方向是具身智能、多模态大模型、深度学习、自然语言处理和机器学习等方向，曾就职于阿里巴巴达摩院以及快手科技大模型中台部门，主要负责大规模语音语义一体化等多模态交互系统以及多模态预训练项目，具有丰富的多模态大模型、文本大模型以及机器智能等产学经验。

演讲议题：具身大小脑操作框架与具身大脑模型构建

本次演讲将详细介绍智源研究院发布的首个跨本体具身大小脑协作框架 RoboOS 与开源具身大脑 RoboBrain，可实现跨场景多任务轻量化快速部署与跨本体协作，推动单机智能迈向群体智能，为构建具身智能开源统一生态加速场景应用提供底层技术支持，为主流本体提供一站式大小脑部署流程，提供即插即用解决方案。

🔹 Edgar Riba Bonsai Robotics资深研究工程师，Kornia 项目创始人

Edgar Riba 任职于 Bonsai Robotics，Kornia 项目的创始人兼项目负责人，负责引领自主智能体（Agentic AI）与视觉-语言动作模型（Vision–Language Action Models）方面的研究，以及为教育和研究型机器人量身打造相关工具。他擅长将经典计算机视觉、深度学习与真实世界的机器人应用紧密结合，提供稳健、可扩展的自动化解决方案，专注于先进的计算机视觉与空间人工智能技术。

演讲议题：Amiga：面向智能农业与户外物流的模块化 AI 优先平台

本次演讲将介绍下一代机器人平台——Amiga，这是一种专为农业和户外物流场景设计的模块化机器人平台。Amiga 旨在实现快速原型开发与实际部署，支持定制化的电动多功能车辆，以精简劳动密集型任务，降低成本，并促进有机再生农业的实践。

🔹 尹云鹏 人形机器人上海有限公司运控算法与框架负责人

尹云鹏，OpenLoong控制框架开发者。

演讲议题：从格物到致知，具身智能机器人开发范式的改变

在具身智能与人形机器人交汇发展的大背景下，以数据学习、模型训练为核心的机器人开发范式革命悄然展开。国家地方共建人形机器人创新中心推出“格物-致知”通用机器人开发平台，提供机器人从高层算法模型训练、任务流编排到底层具身硬件配置的全流程开发能力，搭配国地中心全开源 OpenLoong 控制框架，一站完成异构本体适配、计算架构适配、仿真实机适配，加速具身智能场景应用落地。

🔹 岑汝平 重庆邮电大学博士

岑汝平，博士，现任职于重庆邮电大学自动化学院。他的研究方向主要包括移动机器人定位与导航、多传感器融合定位技术。基于深厚的学术积累，他创建了开源项目 MickRobot，从零开始打造了一套涵盖机械设计、硬件集成、感知与定位，以及导航控制系统的双臂仿人机器人平台。除了代码贡献之外，他还撰写了一系列技术博客与教程，记录了该项目的开发历程，累计页面浏览量超过 110 万次，在社区中产生了广泛的影响力。

演讲议题：DORA-RS 高性能计算框架在具身机器人中的应用

本次演讲将介绍 DORA-RS 框架的内在优势，以及它在多个具身机器人平台上的具体应用，并以基于 DORA-RS 的抓取与分拣系统作为实例进行说明。

🔹 李志宇 记忆张量联合创始人兼CTO

李志宇博士，记忆张量（上海）科技有限公司联合创始人兼CTO，上海交通大学人工智能研究院（IAAR）研究员、上海人工智能研究院（SAI）产业青年科学家。他的研究聚焦于大语言模型（LLMs）与生成式人工智能（Generative AI），尤其关注记忆增强智能（Memory-Augmented Intelligence）与生成式人工智能基础架构。曾任职于阿里巴巴和小红书，带领核心 AI 团队，推动算法创新并创造了数十亿元商业收益。在 MemTensor，他主导开发了全球首个面向大语言模型的记忆操作系统（MemOS）。

演讲议题：智能始于记忆：打造基于MemOS的记忆管理新范式

当前的大模型系统虽具备强大的生成与推理能力，但长期以来缺乏“记忆”的支撑，导致知识无法持续积累、上下文难以长期保持，幻觉和逻辑断裂频繁发生。MemOS（Memory Operating System）是面向大模型的首个工业级记忆操作系统，旨在为智能系统提供统一的记忆管理底座。

本次演讲将围绕“智能始于记忆”的核心理念，介绍 MemOS 的系统架构与开源进展，分享如何通过动态知识注入、分层记忆调度和跨模型记忆迁移，建立面向大模型的新一代记忆管理范式。演讲将结合行业应用场景的实际案例，探讨如何用 MemOS 推动大模型更低成本、更高效、更可信地落地行业场景，迈向长期智能与可持续演化。

🔹 Min Zhang 中电信数智科技资深专家

张敏，博士，高级工程师，研究方向集中在大数据及人工智能技术应用领域

演讲议题：《智慧城市新突破：RVP 协议驱动程序智能体虚实协同》

现代智慧城市需要物理IoT传感器、自动驾驶车辆、数字孪生和虚拟城市管理智能体间的无缝协调。传统的MCP和ANP协议无法处理城市场景中复杂的虚实映射关系。RVP协议引入异构通信框架，使交通信号灯能与虚拟交通优化智能体协调，应急救援机器人可与数字孪生灾害模拟系统同步，市民服务聊天机器人能连接物理基础设施传感器。本演讲将展示RVP在智能交通、能源网格管理和公共安全协调系统中的实际应用，揭示其如何革新传统城市管理和服务模式。

🔹 Yikai Zhu Baseten 模型性能软件工程师

Yikai Zhu，SGLang 项目贡献者，曾在 Qwen 团队负责预训练基础设施工作。

演讲议题：EAGLE3 模型训练

本次演讲将详细介绍如何针对大模型训练 EAGLE3。

🔹 Wilson Wang 字节跳动软件工程师

Wilson Wang 任职于字节跳动全球边缘团队，专注虚拟机与 WebAssembly，热衷于操作系统、分布式系统、云原生与边缘计算。

演讲议题：《SPEAR：一个跨边缘与云的可扩展分布式 AI 智能体框架》

本演讲介绍 SPEAR —— 一个由 LF Edge InfiniEdge AI 支持的下一代开源智能体框架，具备高度可扩展性与灵活性，支持从本地进程、Docker，到未来的 WebAssembly 与 Kubernetes 等多运行时环境。SPEAR 将为边缘智能应用场景提供自定义、高性能的智能体开发能力。

九大主题 Workshop 精彩预告

GOSIM 的 Workshop 动手工作坊一直以“多元、实操、互动”著称，成为大会中最受欢迎的版块之一。每一场 Workshop 都将由领域专家带领，融合理论讲解与实操环节，鼓励参与者主动提问、即时练习，甚至在现场协作解决实际问题。

Rust Workshop：使用 Embedded Rust 打造 AI 语音对话机器人

主讲人：Second State 创始人 Michael Yuan，Second State 工程师、EchoKit 研发陈思衡

本次 Workshop 将带你从零开始，使用 Rust 构建一个安全、高效的嵌入式 AI 系统。你将亲手把 ESP32 硬件变成一个可语音对话的智能机器人，深入理解 Rust 在嵌入式场景中的独特优势。

课程将覆盖从 ESP32 SDK 刷机与设备初始化、基于 WebSocket 构建高性能 Echokit Server、编排 VAD、ASR、LLM 与 TTS 模型，到语音活动检测（VAD）、流式 TTS、Rust+Wasm 跨平台运行 LLM，以及进阶的 MCP Server 构建等模块。

尤其适合对嵌入式开发、物联网、语音交互、边缘推理或智能体应用场景有兴趣的开发者与创客参与。为确保顺利参与，请准备一台具备一定算力的电脑、Type-C 数据线，并熟悉 Rust 基本操作。我们也将为报名者提供完整开发套件（包括 ESP32 开发板、音频解码器、麦克风、WiFi 模块），欢迎自带设备参与实践体验。

其他已确认同场活动：

Cangjie Workshop

SGlang Workshop

Makepad workshop

更多主题 Workshop 将逐步揭晓~

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