2024年4月24日，“智行中国”系列论坛第七期暨《Engineering》“信息与电子工程领域青年学术前沿论坛”第五期在中国工程院成功举办。本次论坛以“探寻大模型中的智子：人工智能基础理论驱散天空中乌云”为主题，由中国人工智能学会、中国工程院院刊《Engineering》、《FITEE》联合主办。中国工程院院刊《Engineering》联合主编、中国工程院周济院士出席论坛并致开幕辞，CAAI副理事长、中国科学院自动化研究所刘成林研究员代表主办单位致辞，中国工程院院刊《Engineering》执行副主编吴向教授出席会议。图灵奖获得者、中国工程院院刊《Engineering》联合主编、卡耐基梅隆大学Raj Reddy（罗杰·瑞迪）教授，浙江大学吴飞教授，重庆邮电大学高新波教授，复旦大学黄萱菁教授，中国科学院自动化研究所李国齐研究员，哈尔滨工业大学车万翔教授，华南理工大学金连文教授七位专家分别作主题报告。《Engineering》丁宁副主编、南京大学黎铭教授、浙江大学赵洲教授担任主持嘉宾。论坛同步在线直播，全网累计观看人次超32万。

中国工程院院刊《 Engineering》主编、中国工程院周济院士在开幕致辞中表示：“在生成式人工智能的基础理论创新、关键技术突破上布局，牵引系统性原创性的基础研究，从预训练数据治理、对齐策略、知识增强等不同层面提高模型全周期安全，推动生成式人工智能技术的发展和应用，对于提升国家战略地位和国际竞争力具有重要意义。”

CAAI副理事长、中国科学院自动化研究所副所长、中国科学院大学人工智能学院副院长刘成林研究员代表主办方在线介绍了“智行中国系列论坛”发起背景并表示希望通过“智行中国”系列论坛第七期能够对当前人工智能前沿理论技术展开深入交流，探讨大模型基础架构学习和推理算法，价值对齐、行业应用的发展途径，为高水平科技创新提供人才培养创新思路。

在主旨报告环节，卡耐基梅隆大学Raj Reddy（罗杰·瑞迪）教授发表了题为《对人工智能的思考》的主题演讲。Raj·Reddy教授分享了人工智能在研究和创新中的作用、人工智能在教育中的作用以及人工智能在社会中的应用及其对社会的影响的深刻见解，强调了人工智能的潜力，同时也指出了在实现这些技术进步的过程中需要解决的教育和社会问题。Reddy教授通过回顾大型语言模型的演变，举例说明了人工智能在理解语言方面的发展与挑战，介绍了人工智能是如何通过活动监测、意图意识和认知放大器来增强人类的认知能力及工作效率的提升。同时，Reddy教授还强调了人工智能教育的重要性，提出传统的教育模式需要适应新的学习需求，要积极培养青少年学习如何学习（learning to learn）、如何识别和挑战人工智能提供的错误信息，如何培养批判性思维能力、如何合理运用AI工具等问题。

专家主题报告环节由中国工程院院刊执行副主编《 Engineering》丁宁老师，南京大学黎铭教授，浙江大学赵洲教授主持。

在专家主题报告环节，CAAI教育工委会主任、浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授首先发表了题目为《LLM&Agent：垂直领域大模型赋能之道》的主题报告。吴飞教授首先以“项庄-舞剑-意在-沛公”为例介绍了Transformer中自注意力机制中共生概率思想，并介绍了通过预测下一个token、有监督微调和人在回路反馈等“三步走”方式训练大模型的机制。Sora通过书同文-车同轨、鲁班学艺、重现昨日来实现了从文本到视频的跨越。吴飞教授在人工智能垂直领域专业基座大模型智海-三乐后，介绍了团队开源的InfiAgent-ADA这一大语言智能体（LLM&Agent）框架，可自适应完成数据分析领域任务。

重庆邮电大学党委副书记、校长、CAAI Fellow高新波教授以《人工智能大模型的风险挑战与发展趋势》为题分享报告。高新波教授首先概括了人工智能的发展方向，并对人工智能面临的风险挑战和大模型的发展历程作了详细介绍。随后，从基础大模型数量会快速收敛、万卡将是大模型的入门算力、大模型继续由顶尖人才驱动、开源闭源大模型此消彼长、大模型能走多远取决于信仰、大模型正在加快向端侧转移，以及大模型追求效率-体验-创造等方面总结了人工智能大模型的发展趋势。最后，高新波教授提出了人工智能领域亟待解决几个关键问题。

复旦大学黄萱菁教授发表题目为《大模型价值对齐》的主题报告。黄教授首先介绍了大模型安全伦理问题，表示价值观和安全伦理是难以量化的概念，涉及人类的理论和道德判断，因此深度学习方法和价值观对齐之间存在显著的差异。黄教授还分享了对大模型价值对齐的研究，包括大模型训练过程、对齐及其准则、大模型对齐方法RLHF、奖励模型训练、比较监督学习和强化学习等相关知识，最后，黄教授还介绍了通过探索智能体各方面，实现大模型能力对齐等。

中国科学院自动化所李国齐研究员发表题目为《原生类脑脉冲大模型架构初步探究》的主旨报告。李国齐研究员认为在当前智能算力系统功耗问题凸显的背景下、借鉴人脑信息处理机制的类脑架构是低功耗人工智能的重要途径。通过对比当前大模型与人脑神经网络在结构和功能上的差异、介绍了融合树突计算的脉冲神经网络模型的概念。随后李国齐介绍了其团队在大规模脉冲神经网络的主要进展，并表示之前制约脉冲神经网络规模和性能的瓶颈问题已被解决。在此基础上提出兼具生物合理/计算高效性类脑架构的思路，从神经元模型层面、网络架构层面、高效计算层面等方面探讨构建类脑脉冲大模型的技术思路，并提出了现阶段的技术难点。最后李国齐研究员希望该领域研究者更多的思考类脑计算智能的理论问题。

哈尔滨工业大学人工智能研究院副院长车万翔教授发表题目为《生成式大模型中的思维链技术机理及应用研究》的主旨报告。车万翔教授首先分析了涌现现象中的语境学习、思维链技术，并总结了语境学习和思维链的机理分析方法。采用黑盒分析方法提出了最短可行推理思维链的假设，在多种任务中验证了假设的有效性，车万翔教授表示在未来的方向中希望可以自动发现最短可行思维链的判别方法和通过示例优化，进一步提升现有思维链技术的性能。

华南理工大学金连文教授发表题目为《大模型时代的光学文字识别与古籍传承》的主旨报告。金连文教授简单介绍了大模型发展概况、光学文字识别（OCR），分享了多模态大模型技术对光学文字识别的重大意义，指出复杂多场景OCR仍是一个极具挑战的学术问题，古籍OCR极具意义，同时介绍了古籍文字识别新方法和古籍大模型构建方法等。金连文教授表示希望通过AIGC技术助力古籍文物保护与传承，展示了古籍数字化修复初步实验结果，提出了甲骨文考释的方法和初步实验结果。最后，分析讨论了大模型技术创新范式和应用领域的未来发展前景。

关于“智行中国”系列论坛 

“智行中国”系列论坛是由中国人工智能学会教育工作委员会精心策划的品牌活动，旨在整合“教育、科技和人才”三个关键领域促进学术交流，激发教育和科技领域的创新活力，推动人才发展，以及促进不同创新要素之间的深度融合。目前已成功举办七期，线上累计观看人次超300万人次，在人工智能领域具有极高的影响力。

关于Engineering期刊

Engineering期刊由中国工程院主管，中国工程院战略咨询中心和高等教育出版社主办，《中国工程科学》杂志社出版。全文开放获取，月刊，已被SCI、EI、Scopus、CSCD、DOAJ等国际权威检索系统收录。2019年，入选 “中国科技期刊卓越行动计划” 领军期刊。

Engineering期刊旨在提供一个高水平的工程科技重大成果发布与交流平台，并探讨工程科技发展的热点和难点问题，展望工程科技发展未来等，以促进工程科技更快发展，更好造福于人类，创造更美好的未来。期刊开设 “新闻热点” “观点述评” “工程成就” “研究论文” 等栏目。

Engineering期刊论文覆盖工程科技各个学科领域，反映工程科技发展趋势与最新进展。Engineering高影响力论文评选由期刊编委会指导、编辑部组织策划实施，综合考虑文章的学术创新性、影响力和社会关注度等因素，从2022年出版的291篇文章中评选出20篇高影响力论文。

期刊链接丨https://www.sciencedirect.com/journal/engineering/

关于FITEE期刊

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子3.0，位于JCR Q2分区。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院院刊信息与电子工程领域分刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、费爱国。实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。2019年，荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助（梯队期刊）。2021~2022年，先后入选信息通信领域（中国通信学会组织评选）和计算领域（中国计算机学会组织评选）高质量科技期刊分级目录，均被列为最高的T1级别；入选中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录-2022（交叉/综合/新兴）

期刊链接丨http://www.fitee.zjujournals.com