春光流淌，首夏清和；卿云烂漫，奏鸣相辉。在复旦大学119周年校庆之际，计算机科学技术学院组织了校庆周系列学术报告会。5月30日，上海市智能信息处理重点实验室成功举办了“大模型与AI4S专场”研讨会。
张奇教授以《大语言模型是实现AGI的必由之路吗？》为题，就当前被广泛关注的大模型与通用人工智能的关系问题进行报告。张老师指出，大型语言模型在过去的一年中迎来了迅猛发展，在多个领域展现出前所未有的能力，引发了业内对通用人工智能（AGI）的预测，认为基于大型语言模型的AGI将在短时间内成为现实。报告中，张老师通过对多个场景的人工智能处理逻辑的剖析，深入探讨了“大型语言模型是否真的是实现AGI的必由之路”的问题。
张奇老师进行报告
来自复旦大学人工智能创新与产业研究院李昊研究员，带来了题为《人工智能在气象预测中的应用——伏羲气象大模型》的报告。李昊老师首先回顾了该领域的国内外研究现状，指出大模型技术在气象方向迎来了快速发展，特别是在中期天气预报上能达到甚至部分超过数值天气预报的结果。然而该领域仍存在诸多挑战，比如极端值预报、集合预报等。围绕上述问题，李老师在报告里介绍伏羲气象大模型在中期天气预报、次季节预报、MJO预报等方向的研究进展。
张栋同学进行报告
来自复旦大学人工智能创新与产业研究院李昊研究员，带来了题为《人工智能在气象预测中的应用——伏羲气象大模型》的报告。李昊老师首先回顾了该领域的国内外研究现状，指出大模型技术在气象方向迎来了快速发展，特别是在中期天气预报上能达到甚至部分超过数值天气预报的结果。然而该领域仍存在诸多挑战，比如极端值预报、集合预报等。围绕上述问题，李老师在报告里介绍伏羲气象大模型在中期天气预报、次季节预报、MJO预报等方向的研究进展。
李昊老师进行报告
青年副研究员桂韬以《大模型智能体能力对齐》为题进行了深度报告。报告指出，几十年来，人类一直在寻求创造接近或超越人类智力的人工智能（AI），智能体被誉为实现这一目标的一条有希望的道路。大语言模型（LLM）越来越被视为通用人工智能（AGI）发展的潜在催化剂，激发了创建多功能智能体的希望。桂韬老师介绍了基于大模型的智能体的综合框架，讨论确保这些智能体符合人类能力和价值观的策略，并提供了对此类智能体未来发展的独到的见解。
桂韬老师进行报告
青年研究员马兴军的报告题目是《大语言模型安全初探》。马老师认为，大模型，尤其是是大语言模型（LLM），在过去的两年时间里发展迅猛，但人们对模型的了解并不深入。报告具体介绍了三个团队近期在LLM可信性方面的研究工作，从LLM安全对齐评测、LLM的训练数据泄露、LLM的政治偏见三个维度，展开介绍了对LLM的一些创新性发现：其研究成果揭示了LLM的“伪对齐”现象，发现了LLM容易泄露原始训练数据的条件，并指出LLM存在的有偏见且不易被纠正的政治立场。
马兴军老师进行报告
青年研究员谭伟敏带来了题为《融合跨任务知识的光流估计》的报告。谭老师指出，光流估计是一项基础且充满挑战的计算机视觉任务，它对于理解和预测像素级运动模式，进而实现机器高精度感知周围动态环境至关重要。光流估计性能的优劣在很大程度上取决于训练数据的质量和先验知识的融合，而光流标注非常难以获取，高质量光流数据集的缺乏成为了光流估计算法发展的瓶颈。融合知识的光流估计提供了一种新的潜在解决方案，为理解和预测像素级运动模式提供技术支撑，提升机器感知动态环境的能力。
在人工智能领域研究日新月异的大环境下，举办大模型和AI for Science专场研讨会，作为给复旦大学校庆的庆礼活动，彰显了复旦大学在人工智能领域的创新能力和研究深度。未来，学院会继续聚焦AI前沿，助力学校人工智能战略发展。
