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6月19日，计算机图形学重量级国际会议SIGGRAPH 2024技术论文奖揭晓，上科大信息学院两项3D资产生成工作获得最佳论文荣誉提名。次日，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）揭榜，上科大信息学院学生与合作者的文章摘得最佳学生论文奖。6月28日，第61届设计自动化国际会议（DAC）公布奖项，上科大信息学院师生科研团队再次斩获一个最佳论文奖提名。

十天时间，同一学院四项研究成果接连在国际顶会中脱颖而出，高密度的同时有着高含金量。据悉，本届SIGGRAPH共评选出5篇最佳论文、12篇最佳论文荣誉提名。CVPR 2024共有11532篇提交论文，接收2719篇，最终仅有10篇论文获奖，最佳学生论文更是只有2篇。DAC今年共收到1435篇论文，录用337篇。其中，仅有1篇最佳论文奖和3篇最佳论文奖提名，入选率为0.27%。

作为课题负责人之一的许岚教授表示，CLAY所做的“文生3D”背后的神经网络模型和“文生视频”的SORA一致，但最终的表达形式不同。与多数3D生成的大模型是利用多视角二维图案进行生成不同，CLAY所做的是“文生3D”的原生技术，对3D资产有独特的处理，强调生成内容的可控性和交互性，且它所能生成的3D模型质量，基本是目前学术界和工业界之最。CLAY所承载的技术，对于游戏、电影等数字娱乐产业的发展会有显著的拔高。

DressCode则是由本科生作为主导产出的研究成果，第一作者何开是上科大在读大四学生。DressCode利用自然语言的能力，集成了用于缝纫图案生成的SewingGPT和经过微调的扩散模型来合成PBR纹理，展示了用于服装生成、补全和编辑的交互友好应用。这种专为3D服装设计的生成式AI框架，生成结果完全符合生产和游戏制作领域的需求。把版图设计和生成模型拼接起来，对于图形学领域的研究是一个重大突破。

斩获CVPR最佳学生论文奖的，是由上海科技大学、捷克技术大学、德国图宾根大学、图宾根人工智能中心共同发表的“Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting”（利用多层级的高斯泼溅方法来实现高清三维重建和自由视角渲染）。该项研究攻克了画面渲染的技术难题，有效提升了三维重建的清晰度问题，论文的前三位作者均为上科大在读或毕业学生。许岚确信，这一成果将有效促进数字孪生的技术应用降本增效，是数字城市建设和发展的必经之路。

获DAC提名的论文是“LLM-HD: Layout Language Model for Hotspot Detection with GDS Semantic Encoding”（利用大语言模型对芯片版图进行编码及光刻热点检测）。团队提出了全新的“语言模型+高性能GPU”的版图热点检测范式，为大语言模型应用到集成电路制造、量测奠定了理论和工程基础。这也是首次有人用自然语言处理的方式去处理芯片制造中缺陷检测的问题，史无前例。

在人工智能领域，前沿科研成果迭代极快，课堂上讲授的内容常常跟不上现实中科研的进展。因此创新的潜力往往在于年轻人，而学校要培养的，是学生自主学习的方法与钻研的态度。CVPR2024最佳学生论文奖获得文章的第一作者，信息学院2021届硕士生余泽浩表示：“学习《随机过程》这门课时，邵子瑜教授对教学参考材料的选择和使用十分严谨，他对采用的内容进行验证和校正，而不是简单的复制，给我留下很深刻的印象。”

专业设置上大赢家即时比分直，上科大只分学院而不进行专业细分。信息学院内并没有计算机系、电子工程系之类的划分，有的只是视觉与数据智能中心、后摩尔器件与集成系统中心、自动化与机器人中心等7个研究中心。这些中心有各自不同的科研方向，同时高度交叉融合，它们不具备区分学生的行政意义，但学生可以根据自己的科研兴趣或导师意向，加入不同中心的课题组，参与感兴趣的科研。

AI时代的教育、关于AI的教育，对于所有人来说都是挑战。教材需要不断流动，实时更新，一旦停止学习，老师和学生都会迅速落伍。虞晶怡表示，AI教育的范式在快速改变。例如把前沿课程的“教材”改为“教参”或许更为合适，可以让教学内容更快速地进行迭代。此外，国际顶尖高校经常通过研讨课的形式，鼓励老师和学生深入交流，一起思考和探索从未想过的问题和方法，也非常值得借鉴。