2025年10月30日，南方科技大学计算机科学与工程系研究员唐茗副教授应邀参加我院大川观澜芯心课堂，在基础教学楼A318教室为学院师生带来了一场精彩的报告，报告题目为“端侧高效训练：分割协同与模块解耦优化方法”。学院党委副书记廖勇明主持报告。
随着人工智能技术深入发展，为应对数据隐私保护与实时模型自适应的迫切需求，研究范式正从集中式云端训练向分布式端侧训练演进。然而，端侧设备有限的内存与算力资源成为实现高效训练的关键瓶颈。唐茗研究员在报告中精准聚焦这一核心挑战，从训练架构与训练过程优化两个维度，系统介绍了其团队在端侧高效训练方面的创新性解决方案。
在训练架构方面，唐研究员详细阐述了其团队提出的基于分割学习的端侧协同训练方法。该方法不仅在实践中有效，团队更从理论层面深入分析了算法的收敛性能，为模型拆分策略提供了坚实的理论依据与指导原则。在训练过程优化方面，报告重点介绍了一种创新的以前向传播为主的训练机制。该机制通过巧妙的层间解耦设计与并行化处理技术，显著降低了中间激活值的存储开销，有效缩短了整体训练时延，为资源受限的端侧环境提供了一种既灵活又高效的训练新路径。
唐茗研究员是我院院友，2014年本科毕业，目前系南方科技大学副教授、博士生导师，国家级青年人才计划入选者。报告内容深入浅出，逻辑清晰，现场互动热烈。此次交流不仅拓宽了师生们的学术视野，也激发了大家对边缘智能等前沿领域的浓厚兴趣与深入思考。
