论坛主题

大模型前沿与应用落地

论坛承办方

CCF大模型论坛（FoLM）

时间地点

12月20日13:30-17:00

安徽省创新馆3号馆

一楼成果发布大厅

冯俊兰博士, 中国移动集团首席科学家，IEEE Fellow, 中国人工智能产业发展联盟副理事长，CCF大模型论坛副主席，中国大模型标准联合组组长， Linux 网络基金会董事会主席（2020-2023）。

王士进博士，国家级高层次人才，现任科大讯飞副总裁、AI研究院执行院长、认知智能全国重点实验室副主任，并兼任工业和信息化部人工智能标准化技术委员会委员等。他主要研究自然语言处理、大模型等领域及在行业的规模化应用，主持国家和省部级重大科研项目10余项，相关成果获国家科技进步奖一等奖1项、省级科学技术奖一等奖5项、领域相关国际评测冠军20余项，被中国科协授予“求是杰出青年成果转化奖”，研发的星火大模型获得广泛应用。

连德富，中国科学技术大学计算机学院副院长、教授、博士生导师。他的主要研究方向包括大模型检索增强、大模型智能体、科学智能等，研发了搜推广训推一体化系统Nexus、 通用表征系列模型、GPU原生向量检索系统Rotlex、工具调用模型ToolACE等，在KDD、ICML、TPAMI、TKDE等CCF-A类会议和期刊发表论文100余篇。他主持了国自然优青、区域联合重点、中科院先导A以及企业合作项目等二十余项，曾获得省部级自然科学一等奖4项以及国际会议最佳论文奖3项。

报告主题：《大模型检索增强》

报告简介：以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型（LLMs）已在通用人工智能的探索中展现出强大潜力，并在问答、搜索、教育、金融等多个领域得到广泛应用。然而，其生成内容常常存在“幻觉”现象、知识覆盖不足、无法快速更新等核心问题，严重制约了其可信性与实用性。在此背景下，融合外部知识以提升生成质量的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）成为缓解上述挑战的重要路径。本报告将系统介绍我们在构建高效、可靠的RAG系统方面的研究进展。首先，构建了大规模的多语种文本对数据集，训练了新一代通用语义表征模型，显著提升了模型在多任务、多领域场景下的鲁棒性与泛化能力；接着，针对查询重写、意图模糊与长序列建模等典型问题，提出了具备任务针对性的检索增强机制，进一步提升了RAG系统在复杂场景下的响应准确性与上下文处理能力。

韩雪，博士，CCF、IEEE高级会员。现任中国移动九天研究院主任研究员、基础研究中心大模型前沿技术研究团队负责人。曾先后任中科院计算所副研究员、硕导，IBM 中国研究院高级研究员。作为课题负责人或者核心成员承担国家重大专项、中科院重点研究项目等。主要研究方向为自然语言处理、大模型前沿技术等。在相关领域已发表学术论文80多篇，担任Neurips、ICLR、ACL等会议审稿人、领域主席。

报告主题：《基于九天基座大模型研发实践的前沿技术探索》

报告简介：中国移动九天团队依托十余年深厚的技术积淀，自主研发了九天系列基础大模型。该模型覆盖语言、深度推理、语音、视觉、结构化数据及多模态等全模态能力，具备十亿、百亿、千亿等全参数规模，并支持云、边、端全场景部署。九天大模型为中国移动赋能千行百业智能化转型提供了坚实基础。本报告主要围绕在九天基座大模型研发实践过程中，对持续提升模型能力的前沿技术所做的探索工作。报告主要涵盖以下三个方面的探索：首先，针对大模型研发周期长、算力成本高的问题，基于体系化AI的原子化拆解与大闭环优化思想，设计了新型高效预训练模型扩增方法；其次，创新提出异构混合专家模型（Hybrid MoE）架构，可在有限算力条件下，同步提升对多类编程语言的理解与生成能力；最后，通过改进Transformer内部工作机制，引入基于图结构的自注意力机制生成推理步骤，从而提升大模型在推理任务中的可解释性及其在下游任务中的表现。

王博岩，南京大学智能科学与技术学院准聘助理教授，特聘研究员，博导。2022年于合肥工业大学获博士学位，先后在伊利诺伊州芝加哥分校做公派联培（指导教授：Philip S. Yu），在清华大学做博士后研究（合作导师：唐杰）。研究方向为科学研究大模型、多模态对齐和认知结构。相关成果发表于Nature Methods、Briefings in Bioinformatics、MICCAI等国际顶级学术会议和刊物，担任AAAI、WWW、IJCAI等会议，TNNLS、PR等期刊审稿人。主持国家自然科学青年科学基金，参与国家自然面上项目、江苏省重大科技项目等。

报告主题：《基于认知的科学大模型构建与应用》

报告简介：此次报告聚焦于基于认知的科学大模型构建与应用。科学领域的垂域大模型，已成为科学研究的基础设施。尽管科学大模型在预测类任务上达到非常高的精度，但在挖掘专业领域知识结构，并应用于新任务建模上仍有待提高。本报告主要围绕以下三个方面：首先，结合大模型发展的现状，介绍大模型在垂直领域所面临的问题，以及将通用大模型迁移至垂直领域所面临的挑战；其次，结合心理学认知理论，通过更好地模拟人类思维过程，形成符合人类认知的大模型构建方法，从而满足了科学领域对专业知识和精准决策的要求；最后，介绍了在通用多模态蛋白质功能预测、电磁感知认知等专业领域上的技术进展。

科大讯飞股份有限公司AI研究院副院长，主要从事大模型技术研究及智能教育场景解决方案研发工作。

报告主题：《大模型最新技术进展及教育典型应用》

报告简介：本次报告将介绍大模型技术的最新进展及其在教育领域的典型应用。内容包括大模型技术演进，探讨国产大模型如讯飞星火在自主创新与行业落地中的突破。重点展示AI如何赋能教育场景，助力实现因材施教与教育均衡。报告还将分享大模型与教育深度融合的系统架构与实践策略，展望以“通专结合、自主进化”为特征的教育智能体未来发展路径。

主办单位

中国计算机学会（CCF）、安徽省科学技术厅

承办单位

CCF合肥、CCF智能机器人专委、CCF智能汽车分会、CCF大模型论坛、安徽省科技成果转化促进中心、安徽创新馆服务管理中心、安徽省计算机学会、安徽省人工智能协会

协办单位

安徽科技大市场建设运营有限责任公司、安徽工业大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)、合肥师范学院计算机与人工智能学院、合肥理工学院

住宿酒店：合肥滨湖富茂大饭店

地址：安徽省合肥市包河区庐州大道1001号

协议价：350元/间/晚（大床房、标准间，含双早）

预订方式：自行联系酒店，报CCF人工智能产业创新大会预定

预订电话：胡经理13855145835