什么是下一代大模型标志性特征？可解释？可泛化？可推理？当前大模型的泛化能力主要是通过对数据和知识的见多识广，而因果推理实现泛化的机制则是学习因果不变性，以不变应万变，大模型和因果两种泛化机制能否实现1+1>2？大模型本质还是数据驱动关联学习机制，如何实现由关联到因果的跨越，提升大模型的可信能力？同时大模型也为因果推理带来了新的机遇，如何结合大模型和世界知识，为因果推断和因果发现助力？因果推理与大模型如何双向赋能？

论坛邀请了来自于因果推理、大模型、人工智能、统计等领域的顶尖科学家、企业家和技术领导者，共同研讨（1）什么（不）是下一代大模型标志性特性？（2）因果推理在下一代大模型中的必要性和作用？（3）因果推理赋能下一代大模型的技术路径？通过此次论坛，我们期望形成“我国因果与下一代大模型的总体研究路径”，输出给相关部门助力形成“因果与大模型”领域项目指南，以及输出CCCF专辑或白皮书，对研究界进行牵引和动员。

大模型的发展推动了数据存储、计算和处理需求的爆发式增长。然而，大数据基础设施面临着存储扩展性、计算资源利用、实时处理能力、数据安全与隐私保护等多方面的挑战。如何构建高效、弹性、智能化的大数据分析基础设施，满足企业级应用的复杂需求，成为当前技术创新的重要方向。

本次论坛聚焦大数据分析与大模型时代的新基建与新范式，探讨云原生数据平台、大模型与数据智能的深度融合，推动大数据平台的智能化发展。报告涵盖云计算弹性架构、大模型预训练语料清洗、数据管理与分析智能化等前沿技术，展示了向量引擎、推理加速、生成式SQL优化、以及网络数字孪生技术在提升数据处理与管理效率中的关键作用，为Data+AI融合应用提供前瞻性思路与实践经验。

在全球数字化快速发展的背景下，网络安全作为保障各行业稳定发展的基石，正日益受到广泛关注。随着数据成为重要的生产要素，数字转型进入新的发展阶段，网络安全技术不仅是支撑社会和经济高质量发展的关键力量，更是构建新型生产力的重要驱动因素。在这一过程中，如何通过技术创新满足高科技、高效能、高质量的数字时代生产力需求，成为产学界面临的重要问题。

为了应对这一挑战，网络安全领域涌现出了一系列新兴技术，如横纵安全、内生安全、弹性安全和零信任安全等。这些技术构成了面向未来网络攻防、数据安全以及人工智能安全等主战场的多维能力剖面，标志着网络安全领域的新质生产力。本次论坛将汇聚国内顶尖的专家学者和行业领袖，通过主题演讲和圆桌讨论的形式，围绕网络信息安全的前沿技术和创新发展路径展开深入交流。

脑机混合智能作为一项革命性的前沿技术，正在迅速发展，展现出巨大的潜力和广泛的应用前景。这项技术旨在将人类大脑的独特优势，如创造力、直觉和情境理解，与机器强大的计算能力、海量数据处理速度以及精确分析能力相结合。通过这种深度融合，人类与机器能够形成前所未有的协同作用，打破单一智能系统的局限，有望为多个行业带来颠覆性变革，创造前所未有的社会和经济价值。

得益于脑机接口技术和人工智能的进步，脑机混合智能的研究呈现蓬勃发展的态势，尤其在智能交互、医疗康复和增强现实等领域。然而，这一领域依然面临诸多挑战，包括如何精确捕捉并解读大脑复杂的神经信号，以及优化大脑与机器之间的协同机制等问题。为此，本论坛汇聚来自神经科学、计算机科学、人工智能和临床医学等多个领域的专家，共同探讨脑机混合智能技术的研究现状，并展望未来多领域交叉融合的类脑混合智能发展路径。