CCF大模型与AI工程大会：自然语言处理战略研讨精选

6月中旬，一场聚焦大模型与AI工程的技术盛会在天津圆满落幕。由中国计算机学会主办、CCF自然语言处理专业委员会与天津师范大学联合承办的首届CCF大模型与AI工程大会暨自然语言处理战略研讨会，汇聚了全国400余位来自高校、科研院所、AI企业及技术社区的专家学者、产业领袖与青年才俊。

本次大会的核心议题清晰明确：大模型正处于从自然语言处理、多模态生成、智能体协同等能力突破，向系统部署、工程落地与行业应用转型的关键阶段。会议主题定为“大模型×AI工程×产业生态”，旨在打造一个产学研用协同创新的高水平交流平台，推动基础研究与产业需求精准对接。

聚焦前沿技术突破与国产生态建设

主旨报告覆盖了国际前沿研究、国产AI生态构建、智能体系统、多模态模型、标准治理等多个核心方向。普林斯顿大学教授Uri Hasson的演讲揭示了深度语言模型与认知神经科学之间的前沿交叉点；清华大学陈文光教授从实际编程场景切入，分享了利用AI赋能国产算子库与训练框架建设的实战经验。上海交通大学俞凯教授探讨了分布式智能体系统迈向可靠高效具身协同的技术路径，复旦大学邱锡鹏教授则系统介绍了MOSS多模态模型在视觉、音频与语音生成领域的最新进展。此外，上海人工智能实验室蒋慧解读了IEEE AI大模型国际标准制定的最新动态，以及中国力量在全球标准治理中的关键角色。

除主旨报告外，大会设置了16场专题论坛。各论坛围绕“大模型从研究走向系统、从能力走向应用”这一核心命题展开，内容涵盖可信大模型、推理系统工程、多模态生成与理解、智能体记忆工程等前沿方向。从技术、行业、前沿、生态到区域协同与青年人才培养，累计呈现120余场口头报告，全面展示了当前大模型与AI工程领域在基础研究、系统创新与场景实践中的最新成果。

从“能做”迈向“可信地做”

值得关注的是，本届大会尤其强调问题导向与场景牵引。与会者不仅深入探讨模型架构、训练方法、推理效率与多模态能力等技术硬核，更将Agent系统、评测安全、开源生态、国际标准、产业成本、可靠部署与治理责任置于同一讨论框架。这意味着业界思考的已不仅是“技术能否实现”，而是“能否稳定、高效、可信、负责任地落地”。

大会同期举办的战略研讨会，主题为“LLM与AGI：正确之路，垫脚石，还是拦路石？”。这一议题本身就极具思辨张力。来自复旦大学、宁德时代、香港大学、北京大学、中国人民大学的学者与产业专家，围绕大模型能力来源与边界、AI Scientist、语言模型范式演进、闭源模型反蒸馏防护、智能体技术趋势等前沿议题展开深度分享。

圆桌讨论同样精彩纷呈。在天津大学与北京大学主持人引导下，来自复旦大学、苏州大学、哈尔滨工业大学、澳门大学、同济大学及中国联通的嘉宾，从基础架构、训练范式、递归自我迭代、科学发现、模型安全到产业实践等多元维度，为大模型发展路径提供了富有启发性的战略视角与前瞻思考。

大会同期还举办了多项特色活动，包括OPC单人创业大赛、博士生海报展示、AI系统演示、产学研合作对接、AI人才交流与招聘、场景需求对接以及赞助商展区等。这些环节为科研成果、工程经验、场景需求、创业项目与青年人才搭建了直接对话与协作的桥梁。

作为首届大会，本届会议集中呈现了我国大模型与AI工程领域的最新前沿探索与产业活力，同时也为推动技术创新、工程体系建设及产学研深度融合提供了重要的交流契机。