2024年7月8日，由北京大学王选计算机研究所与北京大学人工智能研究院共同支持的自然语言处理与大模型研讨会在北京大学镜春园 79 号甲多功能教室举行。

本次研讨会由北京大学王选计算机研究所助理教授、人工智能研究院自然语言处理研究中心执行主任张辉帅主持。张辉帅助理教授代北京大学王选计算机研究所研究员、人工智能研究院自然语言处理研究中心主任赵东岩致开幕辞。

张辉帅主持研讨会

本次研讨会聚焦于自然语言处理，大模型的机制，代码大模型以及医学大模型等方向的前沿研究，邀请了中科院自动化所张家俊研究员、中科院软件所韩先培研究员、浙江大学张宁豫副教授、北京大学李戈教授、腾讯优图实验室吴贤博士等国内自然语言处理与大模型相关领域的优秀学者进行了精彩报告，分享了团队在相关领域的前沿研究工作、创新成果及发展趋势，并与参会者深入探讨了自然语言处理与大模型领域当前面临的挑战以及未来的发展方向。

会议现场

中国科学院自动化研究所张家俊研究员作了题为《大语言模型时代的模型融合：合并、集成与合作》的报告，探讨了如何融合多个大语言模型集成各自优势的问题。随着自然语言处理技术的发展，大语言模型能力越来越强，但个体模型能力有限，多模型融合成为大模型研究领域的研究热点。张家俊研究员从模型合并、模型集成与模型合作三个角度总结大语言模型时代的模型融合方法，并重点介绍模型集成与模型合作两类方法中研究组的最新研究工作。

张家俊研究员作题为《大语言模型时代的模型融合：合并、集成与合作》报告

中科院软件所韩先培研究员作了题为《大模型知识机制探索》的报告，介绍了课题组在大模型知识机制方面的一些探索。报告从内部和外部两个角度讨论了大模型对自身的知识生命周期理解和大模型如何影响外部的知识生态，最后对大模型与知识的关系进行探讨，并总结了大模型知识机制的未来和现状。

韩先培研究员作题为《大模型知识机制探索》报告

张宁豫教授作了题为《知识编辑问题、方法与应用》的报告，深入探讨了知识编辑的问题。知识编辑旨在通过对符号或参数知识的新增、修改和擦除等操作处理知识谬误问题，张宁豫教授以大模型参数知识更新为例介绍了知识编辑的方法，并从幻觉、安全与隐私、智能体等方面介绍了知识编辑的应用。

张宁豫教授作题为《知识编辑问题、方法与应用》报告

李戈教授作了题为《基于大模型的软件自动化》的报告，介绍了大模型的软件开发辅助能力，并以自身研究经历为背景，概述了基于大模型的程序理解与生成方法的研究历程和发展状态。最后，报告探讨了大模型对软件开发技术产生的影响和软件开发的未来变化。

李戈教授作题为《基于大模型的软件自动化》报告

吴贤博士作了题为《从深度学习到大模型，医学NLP上的一些尝试》的报告，介绍了人工智能和医疗大模型在现实医疗领域的构建和应用，探讨了大模型技术在医学领域存在的挑战，从幻觉问题、语言比重问题、医学场景训练问题、评估问题和多模态问题等方面分析了大模型技术在医学领域存在的问题。

吴贤博士作题为《从深度学习到大模型，医学NLP上的一些尝试》报告

研讨会的最后，张辉帅助理教授组织了Panel Disscussion，与参会者一起讨论自然语言处理和大模型领域的重点问题。讨论期间与会嘉宾积极交流，气氛活跃，对提出的问题进行了深入探讨。

张辉帅助理教授组织Panel Disscussion

自然语言处理与大模型研讨会的召开，旨在深入探讨自然语言处理和大模型技术在不同领域的应用，展示最新的研究成果，交流前沿热点问题，共同展望学科发展的未来。同时，本次研讨会为国内自然语言处理和大模型领域的学者们提供了一个交流想法、分享经验的平台，共同推动自然语言处理技术的进步与创新。

与会嘉宾深入交流