生成式AI大模型现状与未来：清华教授唐杰深度解读
12月7日下午，清华大学一教报告厅内，一场聚焦生成式人工智能的专题讲座吸引了广泛关注。这是校机关党委“荷声讲坛”系列报告会的第五十讲，主讲人计算机系教授唐杰以生成式人工智能大模型的现状与未来为题展开分享。校机关党委常务副书记孙海涛主持本场报告会。
唐杰作专题报告
整场报告沿三条主线推进：大模型的起源、内部运作机制，以及通用人工智能的最终演进方向。唐杰结合自身团队的实际研究成果，将这三部分内容梳理得层次分明。他首先回溯人工智能的发展脉络，随后提出一个关键论断：预训练大模型已成为新一代人工智能应用的基础设施。这一判断的分量在于——其通用能力极强，能覆盖多种场景的任务处理，且正从单模态向多模态演进，从纯文本向视觉领域延伸。这意味着大模型不再是实验室中的小众工具，而是真正步入产业应用的核心区域。
接着，唐杰进一步剖析了人工智能发展的三个阶段。第一阶段是“符号AI”，核心任务在于让计算机对人类知识进行描述，实现知识的可搜索性——简言之，让机器能够理解知识库。第二阶段为“感知智能”，借助数据驱动的统计学习，初步实现对文本、图像、语音的感知与识别，使知识的可计算性成为现实。第三阶段正是当前业界聚焦的“认知智能”——机器能够自动学习认知目标，真正实现认知的可计算性。这三个阶段的递进关系，恰好解释了大模型为何在这个节点迎来爆发。
讲座现场
值得关注的是，唐杰还分享了其团队在算法创新上的成果——GLM系列模型。在斯坦福大学大模型中心发布的世界主流大模型评测中，GLM作为亚洲唯一入选的模型，在准确性和恶意性两项指标上与GPT-3持平，而在鲁棒性与校准误差方面，则是所有参评模型中表现最优的。这一成绩在全球视角下具有极高的含金量。
主题报告结束后，现场进入互动环节。唐杰与在场师生展开交流，逐一解答大家提出的问题。当天，校机关党委各党支部的200余名党员及部分教职工参加了学习。