2026年11月3日上午，语言智能学院（通识教育学院）在博文楼401成功举办“语言智能大讲堂——青年学术论坛”。论坛由李秀华博士主持，特邀熊霖博士、刘浩博士、李穗博士三位青年学者作专题学术报告，学院师生踊跃参与，共享前沿学术成果。

报告一：读懂大模型——发展脉络、原理与落地实践

熊霖博士从“机器能否思考”这一跨越七十余年的追问出发，沿着人工智能的发展脉络，回顾了达特茅斯会议的学科起点、感知机的技术萌芽与寒冬期的沉淀积累，也见证了Transformer架构如何彻底打开大模型的爆发时代。报告拆解了大模型“下一词预测”的核心本质，用最朴素的“猜词游戏”破除了技术的神秘感，并从模态类型与通用层级两个维度，梳理出大模型从通用底座到行业、再到垂直场景的完整分层体系。从日常的文本生成、翻译问答，到医疗、金融、教育等领域的深度落地，大模型正在重塑工作的形态与效率边界；而智能体的兴起，更推动AI从“会聊天的信息工具”走向“能规划、能执行的行动助手”，逐渐成为身边的“数字同事”。报告最后指出，读懂大模型，从来不是要每个人都去钻研复杂的算法公式，而是看清它的能力、边界与底层逻辑。对于语言专业的师生而言，语言是大模型的训练根基，而对语言的深度理解、价值判断与人文审美，恰恰是技术暂时无法替代的人的核心价值；学会驾驭工具、与AI协同共事，用技术赋能语言研究与应用，正是我们在这场技术浪潮中最清晰的方向。

报告二：古法编程 vs AI编程

刘浩博士的分享主要围绕“AI到底能帮我们做什么”这一话题展开。过去，想做一个程序、处理一批数据，往往需要一定的编程基础；现在，有了AI和智能体，很多事情普通人也能尝试完成。但从有一个想法，到真正做出一个能用、可靠的成果，中间还有不少门道。报告结合日常办公、网页制作和语言学科研等例子，对比了传统编程与AI智能体的工作方式，介绍了AI编程的变化、如何用好AI智能体，以及在AI时代我们还需要具备哪些能力。

报告三：从脑影像到临床价值：医学影像计算的研究与探索

李穗博士以脑卒中病例为切入点，围绕“改善测量、改善观察、帮助预测”三个方面展开医学影像计算的研究探索，结合低剂量CT灌注重建与3T至7T磁敏感加权图像合成研究，阐释了计算在减少噪声干扰、保留供血信息和改善细小静脉显示中的作用，并通过参考图像与定量评价检验结果的可靠性。报告还结合CTA血栓影像与临床资料，探讨了影像特征对卒中患者90天功能结局预测的补充价值，呈现了医学影像计算从改善图像、提取信息到支持临床判断的研究路径，以及走向临床价值所需的验证。

李秀华博士作为主持人，对三位主讲人的精彩分享进行梳理总结并表达诚挚谢意。本次论坛三场报告分别聚焦大模型的发展脉络与底层原理、AI编程的实践应用与能力边界、医学影像计算的临床转化，从人工智能技术延伸至医学交叉应用，视角多元、内容翔实，为学院师生开展语言智能跨学科研究提供了丰富的启发与借鉴，也为学院持续营造开放活跃的学术交流氛围、推动语言智能领域的多元探索注入了新的活力。

论坛最后，姜孟院长作总结发言。他高度评价三位主讲人的报告“各有千秋、都很出彩”：熊霖博士的报告主线清晰、讲解透彻，把大模型七十余年的发展脉络梳理得清楚明白；刘浩博士对AI智能体技能的掌握堪称专家级，为师生打开了AI编程的实践之门；李穗博士的报告循循善诱，如讲故事般有始有终、起伏有致，把医学影像计算这一专业问题讲得明白而深透。同时，他也提出了中肯的改进建议，希望主讲人进一步增强高维语义空间等抽象概念的可视化呈现，更多兼顾文科背景师生的知识结构。姜院长强调，语言智能学院定位高端、特色鲜明，学院师生应树立高远的学术追求：同学们聆听报告要心怀敬意、专注投入，先虚心学习、再批判超越；青年教师要永不止步、追求卓越，学院将持续办好青年学术论坛，努力形成百花齐放、百家争鸣的良好学术生态。

本期青年学术论坛圆满结束。

撰稿：李秀华

初审：杜爽

复审：江睿

终审：姜孟

2026年11月3日