2025年5月20日，应深圳大学人工智能学院邀请，新加坡管理大学庞观松助理教授前来举办题为《Generalist Models for Anomaly Detection》的讲座。讲座由大数据国家工程实验室副主任朱泽轩教授主持，学院师生约20人参加。

庞观松教授介绍了通用型异常检测在零样本和小样本设置下的最新方法和实证结果，其核心思想是构建一个通用异常检测模型，即训练一个单一的检测模型，该模型可以推广到检测来自不同应用领域的各种数据集中的异常，而无需对目标数据进行任何进一步的训练/调整。随后，师生间开展了热烈讨论。

本次讲座不仅为学院师生提供了前沿的研究思路，也启发了对未来研究课题的思考。

嘉宾简介：

庞观松博士是新加坡管理大学（SMU）计算机与信息系统学院计算机科学终身制助理教授和Lee Kong Chian研究员，领导机器学习与应用（MaLA）实验室。他也是安全、移动应用和密码学中心的教员。他曾担任澳大利亚阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所（AIML）的研究员。加入AIML之前，他在澳大利亚悉尼科技大学（UTS）获得博士学位。他的研究兴趣包括机器学习、数据挖掘和计算机视觉，其研究主题专注于识别和推广异常/未知/未见过的数据，以创建值得信赖的人工智能系统。他的研究成果已被引用9,600多次，并获得了多项全球认可/奖项，例如，入选享有盛誉的2020年悉尼科技大学校长奖榜单、2022-2024年全球顶尖2%科学家、DSAA 2023最佳论文奖以及KDD 2023最具影响力论文。他积极参与各种专业活动，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、KDD、PAKDD和IJCAI的领域主席，IEEE神经网络与学习系统学报（TNNLS）和模式识别学报的副主编，以及IEEE智能系统和《国际数据科学与分析杂志》的编委会成员。