青年之声，未来之问 | WAIC 2024“未知边界”大模型青年学者说论坛圆满落幕

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“未知边界”大模型青年学者说论坛

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型技术正逐渐成为推动科技进步和产业革新的重要驱动力。目前，大模型在自然语言处理、图像生成、智能体等领域展现出强大能力，在各类应用场景中发挥着重要作用。然而，尽管大模型已经取得显著进展，其在多模态集成、应用框架设计、创新应用及对齐评测等方面仍存在诸多未知领域亟待探索。

为进一步挖掘大模型的潜力并应对其挑战，2024世界人工智能大会“未知边界”大模型探索未来——大模型青年说论坛于7月6日下午成功召开。

本论坛由AI TIME主办及承办，东浩兰生（集团）有限公司协办，旨在汇聚来自全球的大模型领域优秀青年学者，围绕大语言模型、多模态大模型、大模型应用框架、大模型创新应用、大模型对齐评测和微调五大方向展开探讨。

报告环节，复旦大学副研究员桂韬首先带来题为《大模型智能体类人对齐》的主题演讲。在报告中，他介绍了一个基于大语言模型的智能体综合框架，并探讨确保这些智能体与人类能力和价值观保持一致的策略，最后提出对这种智能体未来的发展的深刻见解。

新加坡Sea AI Lab研究员刘乾带来《从Sailor看多语言大模型训练的机遇与挑战》的主题演讲。他探讨了多语言大模型训练的核心技术和策略，通过分析“Sailor”项目中的最新进展，揭示如何应对多语言数据的复杂性和多样性，以及这些策略在提高模型训练效率和性能方面的成功经验与挑战。

香港大学助理教授黄超带来《探索大语言模型(LLMs)在图学习中的力量》的主题演讲。在报告中，他首先介绍大语言模型在图学习中的应用，其次为观众讲解如何利用LLMs来提升图数据的处理能力，并展示了该技术在社交网络分析、推荐系统等领域的创新应用。

清华大学教育研究院助理研究员于济凡带来《从运用智能到理解智能：大模型时代的智能教育环境与认知评测》的演讲。报告中，他探讨了如何利用大语言模型创建个性化智能教育环境，提升学习体验和认知评测的准确性，并强调了从简单应用智能工具到培养理解和运用智能能力的转变，为智能教育的发展提供了新思路。

俄亥俄州立大学博士生谷雨带来《多模态语言智能体：大模型驱动的新路径》的主题演讲。在报告中，他详细介绍了一个全新的评估框架，旨在应对多模态大模型为语言智能体带来的挑战和机遇。基于该框架，他进一步对多模态语言智能体的现状进行了分析并对未来路线提出了见解。

清华大学博士生洪文逸带来《从CogVLM到CogAgent：一个用于GUI智能体的视觉语言模型》的主题演讲。CogVLM对提升GUI代理的视觉理解和交互能力具有重要作用，她通过CogVLM项目中的视觉语言模型及其在图形用户界面代理中的应用，展示了CogVLM的强大能力，并探讨了其在用户界面自动化等领域的应用前景。

清华大学博士生吴海旭带来《偏微分方程求解大模型》的主题演讲。在演讲中，他分享了深度学习模型在求解偏微分方程（PDE）中的创新应用，为大家介绍大模型对于神经PDE求解器研究的启发，以及其作为一个基本工具在提高PDE求解的准确性、突破方程泛化难题方面的能力，展示了大模型在科学计算、工业仿真模拟等领域的巨大潜力。

在panel环节中，嘉宾们围绕“Agent的无限可能：探索通用人工智能的未来”这一主题展开深入思辨。大家聚焦Agent技术在实现通用人工智能过程中的这一关键角色，从不同的角度表达了自己的观点，思考Agent技术如何推动AGI的发展，并共同探索实现这一目标的技术路径和潜在挑战。

本次“未知边界”大模型探索未来——大模型青年说论坛成功汇集了来自全球的优秀青年学者，展示了大模型技术在多语言处理、图学习、智能教育、语言智能体、GUI代理等领域的最新研究进展和实际应用效果。论坛通过多元的国际化视角和深入的学术交流，促进了全球合作与技术创新。未来，大模型技术也将不断推动各行业的智能化升级，为实现更广泛的应用场景和更高效的解决方案提供强有力的支持。

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