CCF高级会员，CCF LMCC命题委员会主席。复旦大学计算机科学技术学院教授?、博士生导师，同时担任上海创智学院院长助理等职务。中文信息学会理事，上海计算机学会自然语言处理专委会主任，研究方向为自然语言处理基础技术和模型，发表CCF A/B类论文100余篇，入选“爱思唯尔2022中国高被引学者”。获ACL 2017杰出论文奖、CCL 2019最佳论文奖等多个奖项。开发开源框架FudanNLP和FastNLP，发布MOSS、CPT等开源语言模型。获中国科协青年人才托举工程项目、国家优青项目等资助，培养学生多人次获国家一级学会优博。

报告题目｜大模型智能体的能力进阶与贯通式教学

报告摘要｜当大模型从生成答案走向理解目标、调用工具、维护记忆、规划行动，并根据环境反馈持续调整时，人工智能教育的培养目标也随之发生变化：学生不仅要“会用模型”，还要学会把模型组织成能够完成真实任务、接受过程检查并守住安全边界的智能体。本报告围绕“模型基础—提示与推理—知识检索与工具调用—记忆、规划与协作—评测与治理”，构建一条由浅入深的教学主线。在小学阶段，通过生活化任务培养提问、验证、人机协作与安全意识；在中学阶段，通过项目式学习掌握任务分解、工具编排、结果验证和反思改进；在大学阶段，进一步学习智能体架构、数据与训练、系统工程、可靠性评测与责任治理。报告还将探讨如何依托LMCC认证，把知识考查与真实任务实践结合起来，将评价重点从“记住多少”转向“能否定义问题、调用工具、完成任务、验证结果并对过程负责”，形成课程、项目与认证相互衔接的大模型智能体人才培养体系。

CCF LMCC技术委员会委员。独立研究员。原华为2012分布式与并行软件实验室主任、首席技术专家、科学家，主导大规模分布式系统、高性能云网络、Serverless云计算、以及Agentic AI基础设施等前沿技术研发。在加入华为之前，为微软亚洲研究院资深研究员和研究经理，领导无线和网络相关技术研究。他累计发表学术论文 100 余篇，拥有 150 余项国际与国内发明专利，曾荣获NSDI最佳论文奖（2009），ACM SIGCOMM最佳演示奖（2010），USENIX 时间检验奖（Test-of-Time Award, 2019)，以及国家技术发明奖（2023）等重要荣誉。他也是CCF LMCC的技术指导委员会成员。

报告题目｜智能体编程的未来

报告摘要｜基于大语言模型（LLM）智能体应用的快速发展，可靠任务的执行不仅取决于模型能力，更取决于围绕模型的软件驾驭系统（Harness）。本报告首先对智能体驾驭系统进行简要介绍，逐一梳理其从提示词工程（Prompt Engineering）、上下文工程（Context Engineering）到循环/图工程（Loop/Graph Engineering）的演进历程。尽管取得了诸多进展，当前的驾驭系统仍普遍缺乏清晰的编程抽象，从而限制了智能体软件的一致性、可复用性与可扩展性。为此，我们提出了面向智能体的编程范式（Agent-Oriented Programming, AOP），并通过具体的编程实例说明 AOP 抽象的设计，展示其如何高效构建多种智能体应用。

CCF LMCC大纲编写负责人。现任中国人民大学高瓴人工智能学院预聘副教授，博导。主要研究方向为多模态交互智能，以主要作者在T-PAMI/ICML/CVPR/CoRL等人工智能顶级期刊及会议发表论文60余篇，多篇荣获CVPR、NeurIPS、CoRL等顶会口头报告。代表性工作如平衡多模态学习；通用触觉感知基础模型AnyTouch、毫米级VLA强化学习框架Robo-ValueRL等。出版本科教材一部（副主编）、译著一部。曾入选 CVPR Doctoral Consortium、第七届中国科协青托计划、北京市科技新星计划、微软铸星学者、智源学者等；曾荣获2020年中国人工智能学会优博奖、2022年吴文俊人工智能优秀青年奖。所指导学生获百度奖学金（全球10人）。担任ICML、ICLR、AAAI等会议AC/SPC等，主办/协办多场国际顶级会议的多模态学习讲习班（Tutorial）。

报告题目｜Robo-ValueRL：毫米级 VLA 强化学习开源方案

报告摘要｜大规模离线策略预训练与真机在线交互是机器人走向自主精细操作的关键路径，但该路径涉及数据构建、价值估计、离线训练与在线探索等多个紧密耦合的环节，使得性能复现与失败诊断仍然具有极大挑战，其中的价值估计直接影响交互数据的利用方式及其对策略的改进质量。本次报告将基于所提出的完整离线到在线强化学习框架Robo-ValueRL，围绕价值函数可靠性这一核心问题展开分析，并结合真机毫米级芯片插入和高泛化积木拆解等任务，探讨可靠价值估计如何提升离线强化学习的扩展性与在线适应的稳定性。

CCF高级会员，南京大学计算机学院副教授。研究兴趣包括软件系统分析测试和软件自动化，曾多次获得国际顶级会议的最佳论文奖，执教了广受欢迎的《操作系统》课程，在Bilibili有超过10万粉丝、400万次视频播放。曾连续担任APIO2022-2024技术委员会委员。

报告题目｜中小学生如何拥抱AI

报告摘要｜在Agentic AI时代，创意成为显示变得前所未有地容易；孩子们任何天马行空的想法也都能很快变成现实。报告探讨作为孩子的老师、家长，我们应该如何构建技能库，帮助孩子感受大模型、理解大模型，并且鼓励他们参与到这个快速变化的时代中。

CCF高级会员、LMCC技术委员会委员、WCET技术委员会副主席，南京外国语学校创新教育处副主任，中教高级，负责学校学科竞赛工作。在中国计算机学会全国青少年信息学奥林匹克竞赛(CCF NOI)创建30周年评奖活动中获得个人奖项类最佳荣誉--钻石教练奖，所带学生已经获得8枚I0I国际金牌，50多人进入信息学国家集训队。获得美国苹果公司WWDC2016教育者奖学金，苹果杰出教育工作者(ADE)，连续两年获得CCF杰出演讲者称号。

报告题目｜LMCC对中学信息科技课程影响

报告摘要｜在大模型技术快速发展的背景下，LMCC已成为中学生了解和学习大模型知识的重要窗口。其影响路径首先体现于中学教师群体中乐于学习、善于思考的一部分教师：他们借助LMCC不断更新自身知识结构，并将大模型的基本概念、核心知识与典型应用持续融入日常课堂教学，推动课程内容与教学方式的革新。在此基础上，学会可通过组织各类大中衔接活动，为这部分师生搭建交流学习与实践展示的平台，创造更多接触前沿技术、参与高水平活动的机会，从而形成“以赛促学、以师带教、大中联动”的良性循环。

CNCC是一个宏观论述技术趋势的大会，具有规格高、规模大、内容丰富等特点，会议形式包括大会特邀报告、大会论坛、专题论坛、特色活动及展览。大会汇聚两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家等亲临大会，展望前沿趋势，分享创新成果。ACM、IEEE CS、IPSJ、KIISE等国际计算机组织的代表也多次获邀现场参加这一盛会。CNCC2026将于10月21-24日在四川省成都市举办，大会主题是“数聚驱动，智算未来”，欢迎各界前来参会。