1.大语言模型

1.1 语言理解与语义分析

大语言模型通过深度学习技术，能够捕捉语言中的复杂语义关系和上下文信息，使得其在语义分析任务中表现出色。然而，当前模型仍存在对细微语义差异的理解不足、对多义词的处理能力有限等问题。进一步提升模型的语言理解与语义分析能力，有助于提高模型在各种自然语言处理任务中的准确性和泛化能力。

建议研究方向：

1)提升模型对语义歧义的辨识与处理能力；

2)优化模型在复杂语境中的语义解析性能。

1.2 基于大模型的语言生成与创意写作

大语言模型在文本生成方面表现出色，能够自动生成高质量的文本内容，广泛应用于新闻撰写、故事创作、文案生成等领域。然而，如何控制生成文本的创意性和风格，避免重复和内容雷同，仍是一个研究重点。探索基于大模型的创意写作技术，不仅能提高生成文本的质量，还能为文学创作、广告营销等领域提供创新工具。

建议研究方向：

1)开发可控文本生成技术，实现风格化创意写作；

2)提高生成内容的多样性与原创性。

1.3 跨领域语言模型的构建与优化

跨领域语言模型能够在不同领域之间迁移知识，从而在多种应用场景中展现强大的适应能力。通过优化模型的迁移学习能力，构建跨领域通用的语言模型，可以在资源有限的情况下，实现高效的模型训练和应用。然而，如何平衡模型的通用性与专用性，以及在不同领域间实现有效的知识迁移，仍是当前研究的重要挑战。

建议研究方向：

1)探索跨领域模型的架构优化与训练方法；

2)研究领域间知识迁移的关键技术与应用场景。

1.4 大语言模型在情感分析与对话系统中的应用

情感分析和对话系统是大语言模型的重要应用领域，通过捕捉和理解用户的情感和意图，模型可以为用户提供更加个性化和自然的交互体验。尽管在这些领域取得了显著进展，但模型在处理复杂情感表达、上下文理解、多轮对话等方面仍有提升空间。研究如何优化大语言模型在情感分析和对话系统中的表现，可以进一步推动智能助手、客服系统等应用的发展。

建议研究方向：

1)提高模型在多轮对话中的上下文理解与情感感知能力；

2)优化情感分析算法，提升在复杂情感表达场景中的准确性；

3)探索基于大语言模型的个性化对话生成技术。

1.5 模型可解释性与安全性研究

随着大语言模型在各个领域的广泛应用，模型的可解释性与安全性问题变得至关重要。模型的决策过程往往缺乏透明度，难以解释，这限制了其在高风险领域中的应用。同时，模型面临的对抗性攻击和数据隐私问题，也对其安全性提出了严峻挑战。研究如何提高大语言模型的可解释性，使其输出的结果更加透明，并探索有效的安全防护措施，是保障模型可靠性和信任度的关键。

建议研究方向：

1)发展更强的可解释性技术，提升模型的透明度和信任度；

2)研究应对对抗性攻击的防护机制，确保模型的安全性；

3)探索在实际应用中提高模型决策稳定性的方法。

2. 视觉理解与生成

2.1 高分辨率图像生成与处理

高分辨率图像生成技术在多个领域如医疗成像、卫星图像分析和数字艺术中具有广泛的应用价值。近年来，生成对抗网络（GANs）等深度学习技术显著提升了图像生成的质量，但在细节保真度、复杂背景处理以及生成一致性方面仍面临挑战。深入研究如何在图像生成过程中保持高分辨率和视觉一致性，同时处理多样化的图像内容和背景，将进一步推动该领域的发展。

建议研究方向：

1)优化GANs结构以提高图像细节和纹理的生成质量；

2)研究多尺度特征融合技术以增强图像的分辨率和视觉一致性；

3)开发基于自适应学习的图像增强方法，以提高生成图像的真实性；

4)探索在高噪声环境下的图像生成与处理技术。

2.2 视频内容理解与摘要生成

视频内容理解涉及从视频中自动识别和分析动作、场景和事件，而摘要生成旨在提取视频中的核心内容以压缩信息量。随着视频数据量的激增，如何快速、高效地处理和理解视频内容，并生成语义一致、信息密度高的摘要，成为视频处理领域的重要课题。研究可进一步推动智能监控、视频搜索与推荐系统的发展。

建议研究方向：

1)优化时序特征提取算法，提高视频内容理解的精度；

2)开发基于深度学习的多模态视频摘要生成技术；

3)探索实时视频摘要生成方法，以应对动态场景变化；

4)研究语义一致性和信息完整性兼顾的视频摘要评估标准。

2.3 视觉-语言联合模型研究

视觉-语言联合模型通过同时处理图像和文本数据，能够实现跨模态的信息理解与生成，如图像描述生成和视觉问答等任务。这些模型在视觉和语言之间建立了复杂的语义关联，但在处理多样化的场景、提升信息融合效率以及增强模型的泛化能力方面，仍存在进一步研究的空间。优化这些模型，将提升智能系统的多模态理解和生成能力。

建议研究方向：

1)研究更高效的语义对齐方法以提高视觉-语言模型的理解能力；

2)探索在开放域任务中的视觉-语言模型泛化性能与鲁棒性；

3)发展自监督学习技术以增强视觉-语言模型在低资源环境下的表现；

4)研究视觉-语言模型在复杂场景中的应用，如多对象检测与描述。

2.4 3D视觉模型与场景重建

3D视觉模型和场景重建技术通过多视角图像或视频数据，能够重建真实场景并用于应用如自动驾驶、虚拟现实和工业设计。尽管现有方法在简单场景下的3D重建已取得进展，但在复杂动态场景的高精度和实时性重建方面，仍有很多挑战。通过研究更加先进的3D重建算法和深度学习方法，可以进一步提升这些技术的应用效果。

建议研究方向：

1)研究基于深度学习的3D重建算法，以提高复杂场景的精度；

2)探索实时3D场景重建技术，以适应动态环境的变化；

3)研究跨模态数据融合，以增强3D模型的细节和真实性；

4)开发自适应重建方法以提高3D模型在不同场景中的普适性。

2.5 视觉信息的跨模态融合与推理

跨模态融合与推理技术旨在整合来自不同感官通道（如视觉、听觉、触觉等）的信息，以生成更加全面和准确的理解。这些技术在多模态情感分析、智能监控、辅助驾驶等领域的应用前景广阔。研究如何优化跨模态融合的深度学习算法，并在此基础上进行复杂的推理，将显著提升系统的智能化和多样化能力。

建议研究方向：

1)研究基于深度学习的跨模态信息融合算法，以提高多模态信息处理能力；

2)探索视觉信息与其他感官数据的有效结合，以增强系统的综合感知能力；

3)发展跨模态推理技术，以提升复杂任务中的决策能力和准确性；

4)研究多模态数据融合下的语义理解与生成机制。

3. 代码大模型

3.1 代码补全与智能编程助手

代码大模型通过学习海量代码库中的模式和结构，能够实现代码补全、错误提示和代码重构等功能，显著提升开发者的编程效率。智能编程助手不仅可以预测和补全代码片段，还能根据上下文提供最佳实践建议。然而，如何提高代码补全的准确性、处理多种编程语言并适应不同开发环境，仍是进一步研究的重点。

建议研究方向：

1)提升代码补全的上下文理解能力，增强对复杂逻辑的补全效果；

2)研究跨语言代码补全技术，实现多语言编程环境的无缝切换；

3)开发智能提示功能，提供基于最佳实践的代码建议；

4)探索个性化编程助手，适应不同开发者的编程风格和需求。

3.2 代码语义理解与缺陷检测

代码语义理解是代码大模型的一项关键能力，通过深入理解代码的语义结构，模型可以自动检测代码中的潜在缺陷和安全漏洞，帮助开发者提前发现问题并提高代码质量。随着代码复杂度的增加，如何准确解析代码语义、识别深层次的逻辑错误并提供有效的修复建议，是代码大模型研究中的重要方向。

建议研究方向：

1)研究基于深度学习的代码语义解析技术，提高语义理解的深度和广度；

2)开发自动缺陷检测模型，准确识别代码中的安全漏洞和逻辑错误；

3)探索代码修复建议生成技术，帮助开发者自动修复常见代码问题；

4)研究代码语义理解在大规模代码库中的应用，提升模型的扩展性和实用性。

3.3 基于大模型的软件工程自动化

代码大模型在软件工程自动化中具有广阔的应用前景，可以用于自动生成文档、自动化测试、持续集成和部署等环节，极大地提高软件开发和维护的效率。研究如何将大模型技术应用于软件工程的各个阶段，优化开发流程，减少人力介入，是实现智能化软件工程的重要途径。

建议研究方向：

1)开发自动文档生成系统，提升文档编写的效率和准确性；

2)研究自动化测试生成与执行技术，确保软件质量和可靠性；

3)探索大模型在持续集成和部署中的应用，实现自动化软件交付；

4)研究基于大模型的代码重构与优化技术，提高代码质量和可维护性。

3.4 编程语言模型的一致性与泛化能力

编程语言模型需要在不同编程语言和环境中保持一致性和泛化能力，以适应多种开发需求和场景。随着编程语言的多样化，如何确保模型在不同语言之间的转换和兼容性，同时保持较高的性能，是一个重要的研究课题。研究如何提升模型的一致性和泛化能力，将有助于开发更为通用和灵活的编程工具。

建议研究方向：

1)研究多编程语言间的语义转换技术，提高模型的跨语言兼容性；

2)开发语言无关的代码生成与理解模型，实现统一的编程语言处理；

3)探索提高模型在新兴编程语言和环境中的适应性和泛化能力；

4)研究跨语言代码迁移与优化技术，促进不同编程语言间的协同开发。

3.5 代码模型在开源软件生态中的应用

开源软件生态为代码大模型提供了丰富的数据资源和应用场景。通过在开源社区中应用代码模型，可以提升开源项目的开发效率、代码质量和协作效果，同时促进开源生态的健康发展。研究如何有效利用代码大模型支持开源软件开发，并探索模型与社区的互动和反馈机制，将进一步推动开源项目的创新与进步。

建议研究方向：

1)研究代码大模型在开源项目中的自动化贡献与代码审查应用；

2)开发基于模型的开源项目管理工具，提升项目协作效率；

3)探索开源社区反馈机制，以改进和优化代码大模型的性能；

4)研究代码模型在开源安全审计与漏洞修复中的应用，提升开源项目的安全性。

4. 语音大模型

4.1 端到端语音理解与生成方法研究

端到端语音理解与生成方法通过直接将语音信号转化为文本、意图或其他目标输出，消除了传统语音处理流程中的多阶段处理步骤，简化了模型结构并提升了系统的整体性能。尽管现有端到端模型在语音识别和生成方面表现出色，但在处理不同语言、方言及嘈杂环境中的语音信号时，仍面临挑战。深入研究端到端方法将有助于开发更为高效和鲁棒的语音系统。

建议研究方向：

1)优化端到端语音模型的鲁棒性，以提高在多语言和多方言环境中的表现；

2)研究抗噪音语音处理技术，增强模型在嘈杂环境下的理解与生成能力；

3)探索基于注意力机制的端到端语音模型，以提升长语音片段的处理能力；

4)开发轻量化端到端模型，以适应移动设备和边缘计算场景。

4.2 自监督学习在语音视频联合训练中的应用

自监督学习通过利用未标注数据来学习语音和视频的联合特征，能够减少对大量标注数据的依赖，提升模型在多模态信息处理中的表现。通过自监督学习方法，可以有效捕捉语音和视频之间的语义关联，推动跨模态任务的发展，如语音驱动的表情生成、唇读等。研究自监督学习在语音视频联合训练中的应用，将为多模态交互系统提供新的解决方案。

建议研究方向：

1)研究基于自监督学习的语音和视频联合表示学习方法，提升跨模态理解能力；

2)探索语音驱动的视频生成技术，如语音驱动的面部表情合成；

3)研究自监督学习在低资源环境下的应用，减少对大量标注数据的依赖；

4)开发自监督语音视频联合训练框架，以实现多模态任务的统一处理。

4.3 跨模态语音与视频信息融合技术

跨模态信息融合技术致力于将语音和视频数据进行有效结合，以提升多模态任务的表现。这类技术在语音驱动的动画生成、视频字幕生成、以及多模态情感识别等应用中具有广泛的潜力。通过研究如何更好地将语音和视频信息融合，并利用深度学习技术进行统一建模，能够显著提升系统在处理复杂多模态数据时的表现。

建议研究方向：

1)研究基于深度学习的跨模态信息融合算法，提升多模态数据的协同处理能力；

2)探索语音与视频同步处理的统一框架，改善信息融合的效率与准确性；

3)开发多模态情感识别模型，结合语音和视频数据提升识别精度；

4)研究跨模态生成模型，以实现语音驱动的动态视频生成与合成。

4.4 语音识别与合成的实时性能优化

语音识别与合成技术在语音助手、自动翻译、智能家居等应用中已经得到了广泛的应用。然而，实现高质量的实时语音处理仍然存在许多技术挑战，包括延迟、计算资源消耗和系统响应速度等。研究如何优化语音识别与合成系统的实时性能，特别是在资源受限的环境中，将有助于提升语音技术在实际应用中的可行性。

建议研究方向：

1)优化语音识别与合成算法的计算效率，减少延迟并降低计算资源需求；

2)研究轻量化模型与算法，以支持移动设备和边缘计算环境中的实时语音处理；

3)探索基于硬件加速的实时语音处理方案，提升系统响应速度；

4)研究语音合成的快速转换技术，提高语音合成的自然度和流畅性。

4.5 语音大模型在多场景下的应用探索

语音大模型具有广泛的应用潜力，涵盖智能助手、自动翻译、语音控制等多个场景。随着应用场景的多样化，如何有效地适配和优化语音模型，以满足不同场景下的需求，成为重要的研究方向。通过探索语音大模型在各类场景中的应用，能够推动语音技术的普及与创新。

建议研究方向：

1)研究语音大模型在智能家居、汽车驾驶等场景下的适配与优化；

2)探索多语言、多方言环境中的语音识别与翻译应用；

3)开发面向特定行业或领域的定制化语音模型，以提升应用效果；

4)研究语音大模型在医疗、教育等垂直领域中的创新应用，满足特定需求。

5. 多模态大模型

5.1 高效多模态融合框架设计

高效多模态融合框架旨在整合来自不同模态（如文本、图像、音频、视频等）的信息，以实现更丰富和全面的理解与生成任务。传统的多模态融合方法通常需要大量计算资源，并且在复杂任务中表现出效率低下的问题。研究如何设计一个高效的多模态融合框架，能够在确保融合效果的前提下，降低计算成本并提升处理速度，对智能系统的广泛应用具有重要意义。

建议研究方向：

1)研究基于注意力机制的多模态融合算法，以提高融合效率与效果；

2)开发轻量化多模态融合模型，减少对计算资源的依赖；

3)探索多模态数据的层级融合技术，以增强不同模态之间的协同作用；

4)研究多模态融合框架的可扩展性，以适应不同应用场景和任务需求。

5.2 跨模态理解与对齐技术

跨模态理解与对齐技术在多模态数据的协同处理中起着关键作用，特别是在语音与文本、图像与文本等模态之间的语义对齐上。通过精确对齐不同模态中的语义信息，可以实现更好的理解与生成任务，如图像描述生成、跨模态翻译等。深入研究跨模态理解与对齐技术，将有助于提升模型在多模态任务中的表现，推动更多应用的实现。

建议研究方向：

1)研究多模态语义对齐技术，以提高跨模态信息的语义一致性；

2)探索自监督学习在跨模态对齐中的应用，减少对大规模标注数据的依赖；

3)开发跨模态信息的共享表示学习方法，增强不同模态之间的互通性；

4)研究跨模态对齐在开放域任务中的应用，以提高模型的泛化能力。

5.3 多模态理解与推理在智能问答中的应用

多模态理解与推理技术在智能问答系统中扮演着日益重要的角色。通过整合文本、图像、视频等多种模态的信息，智能问答系统能够提供更加准确和丰富的回答，并适应更复杂的查询需求。研究如何在智能问答系统中有效应用多模态理解与推理技术，将有助于提升问答系统的智能化水平，并扩展其应用范围。

建议研究方向：

1)开发基于多模态理解的智能问答系统，提升系统的回答精度与丰富度；

2)研究多模态推理技术，以实现对复杂问答任务的深度理解与回答；

3)探索多模态数据在动态问答场景中的应用，提高系统的实时性与交互性；

4)研究多模态智能问答系统的个性化应用，以满足用户的特定需求。

5.4 跨模态检索与推荐系统

跨模态检索与推荐系统通过整合多种模态的信息，能够更好地理解用户需求，并提供更符合用户兴趣的搜索结果或推荐内容。随着多模态数据的广泛应用，如何优化跨模态检索与推荐系统，使其在不同模态间实现高效的信息检索与匹配，是一个具有广阔应用前景的研究方向。

建议研究方向：

1)研究多模态信息的高效索引与检索算法，以提高系统的搜索效率；

2)开发基于用户多模态偏好的推荐系统，提供更精准的个性化推荐；

3)探索跨模态检索在不同应用场景下的适应性，如电商、社交媒体等；

4)研究跨模态推荐系统的用户反馈机制，以提升推荐效果与用户体验。

5.5 多模态生成：文本、图像到视频

多模态生成技术致力于从一种模态（如文本或图像）生成另一种模态（如视频），例如通过描述生成场景、通过图像生成视频片段等。随着深度学习技术的发展，多模态生成在影视制作、游戏设计、虚拟现实等领域展现出广阔的应用前景。研究如何通过更先进的生成算法和模型，实现高质量的多模态转换与生成，是推动该领域技术进步的重要方向。

建议研究方向：

1)研究基于生成对抗网络（GANs）的多模态生成技术，以提升生成效果；

2)探索从文本生成图像和视频的方法，提高生成内容的语义一致性与视觉质量；

3)开发多模态生成的实时应用，以适应交互式和动态生成需求；

4)研究多模态生成在创意设计和内容创作中的应用，提升创作效率和表现力。

申报人请点击阅读原文、完整填写《项目申报表》并发送至min.gao@aminer.cn,每位申请人限提交?份申请,逾期将不再接受申报。

何芸，13910985933

高敏，18101370286

齐晴，13395470777