2025年6月3日，广州大学网络空间安全学院“方滨兴院士班”（方班）2024级的学子们齐聚广州大学黄埔校区B1栋109报告厅，迎来了本学期的第三十二期方班前沿秀。本次报告邀请到了清华大学计算机系教授，中国工程院院士郑纬民作为主讲嘉宾，以“关于人工智能大模型的几点思考”为主题，为在场的学子们带来了一场深入浅出、精彩纷呈的学术盛宴。

报告开始，郑纬民院士对人工智能大模型在 2025 年呈现出的两大特点进行了深入剖析。他指出，多模态融合是大模型发展的显著趋势，从最初仅能处理文本，到如今能够同时处理文本、图像和视频等多种模态的数据，这一跨越极大地拓展了大模型的应用场景与边界。同时，大模型与各行各业的深度融合成为另一大亮点，如金融、医疗、汽车、智能制造等众多领域都开始积极拥抱大模型技术，推动着产业智能化升级，助力 GDP 增长，这也标志着 2025 年成为大模型应用落地的元年。

随后，郑纬民院士详细拆解了人工智能大模型生命周期的五个关键环节，即数据获取、数据预处理、模型训练、模型微调以及模型推理。他强调，数据获取是整个流程的基石，海量且多模态的数据需从世界各地网站及各类终端设备中采集而来，并高效存储以便后续调用；数据预处理环节则聚焦于提升数据质量，通过去重、去广告、统一格式等操作，为模型训练提供 “干净” 数据；模型训练阶段，强大的算力支持与先进训练技术缺一不可，以产出高质量基础大模型；模型微调则是针对特定行业领域数据进行二次训练，使模型精准适配行业需求；最后的模型推理环节，关系到模型在实际应用中的表现与效率，推理速度与准确性至关重要。

报告尾声，郑纬民院士呼吁大家重视算法优化与软件生态建设。他强调，在硬件受限的情况下，通过算法创新与软件优化，能够以更少的资源达到与大规模硬件投入相当的效果，这对于我国在人工智能领域实现自主可控发展具有重要意义。他还提到，构建国产自主的软硬件生态系统迫在眉睫，包括打造兼容性强的硬件平台、开发高效的系统软件与工具链，以及培养一批精通国产软硬件生态的人才队伍，只有这样，才能在人工智能大模型时代占据主动，推动我国人工智能产业健康、可持续发展。

报告结束后，郑教授与方班同学们进行了深入的交流讨论，解答了同学们提出的疑问。同学们表示从郑教授的报告和讨论中受益匪浅，对人工智能大模型也有了更深刻的思考和认识，并对其未来发展充满了期待。

第三十二期方班前沿秀报告圆满落幕。

整理：刘佳扬 陈悦雯

校对：王乐老师 鲁辉老师 殷丽华老师

责任编辑：鲁辉老师