主讲人
张奇
复旦大学
时间
2026年9月17日 星期四
上午 10:00-11:00
地点
学院104会议室
Abstract
伴随人工智能步入理性反思的“下半场”，本报告旨在系统剖析大模型范式的局限与科研界的现实困境。随着 Scaling Law 边际效应递减，AI 研究正从单纯的参数规模扩张转向推理计算与具身智能，却在能效比与因果推理层面触及了深刻的理论天花板。与此同时，算力与数据的垄断现状，使科研人员深陷缺乏真实场景支撑、算力资源匮乏及学术主体性缺失的困局，被迫从理论构建者退化为经验主义的“炼金师”。对此，本报告将通过重构科研范式，探讨在资源不对称背景下如何寻找差异化破局点，引领 AI 研究回归科学本源，探索更具可持续性的智力进化路径。
Biography
张奇，复旦大学计算与智能创新学院教授、国家级领军人才。兼任上海市智能信息处理实验室副主任，中国中文信息学会理事、CCF 大模型论坛常务委员、CIPS 大模型专家委员会委员、CIPS 信息检索专委会常务委员。主要研究方向是自然语言处理和信息检索，聚焦大语言模型、自然语言表示、信息抽取、鲁棒性和解释性分析等。在ACL、EMNLP、COLING、全国信息检索大会等重要国际国内会议多次担任程序委员会主席、领域主席、讲习班主席等。近年来承担了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、上海市科委等多个项目，在国际重要学术刊物和会议发表论文200余篇，获得美国授权专利4项，著有《自然语言处理导论》和《大规模语言模型：理论与实践》，作为第二译者翻译专著《现代信息检索》。获得WSDM 2014最佳论文提名奖、COLING 2018 领域主席推荐奖、NLPCC 2019杰出论文奖、COLING 2022杰出论文奖，ACL 2025杰出论文奖。获得上海市“晨光计划”人才计划、复旦大学“卓越2025”人才培育计划等支持，获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖、汉王青年创新一等奖、上海市科技进步一等奖、教育部科技进步二等奖、IBM Faculty Award等奖项。
