2025年3月14日，由斯发基斯可信自主系统研究院主办、主题为“基于少量训练标注和少量训练参数的资源高效学习”的学术报告在南方科技大学工学院南楼443B会议室顺利召开。本次报告由山东大学研究员徐衍钰主讲、南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院智慧医疗中心负责人刘江讲席教授主持，iMED团队成员到场聆听了报告。 

       在报告中，徐衍钰研究员详细阐述了近年来在图像和视频表示学习、资源高效学习以及医学基础模型等领域取得的成果，重点介绍了如何在标注资源有限的情况下，通过高效的学习方法提升模型性能。他指出，随着医疗影像数据量的不断激增，传统的标注与训练方法面临巨大的成本压力，而其提出的策略能够在较少的标注和计算资源投入下，依然实现较高的预测效果。 

       此外，徐研究员亦展望了未来的发展方向。他认为未来研究可聚焦于模型融合（Model Merging）与资源高效学习，通过模型融合技术拓展单一模型的任务领域，优化训练效率，从而进一步提升模型的泛化能力和准确性。同时，他强调在减少标注需求的前提下，探索保持甚至提升模型性能的新路径的重要性。 

       刘江教授对徐研究员的报告给予了高度评价，并表示期待通过双方更多的合作，推动该领域的深入研究。报告结束后，与会人员进行了热烈的讨论，纷纷认为此次报告为今后的科研工作提供了宝贵的参考和启示。 

       此次学术报告不仅为与会的研究人员和学生提供了一个难得的学习交流平台，也进一步加深了iMED团队与徐研究员团队之间的学术合作。