为促进我校师生在大模型与生成领域的学术研究，探讨海量数据背景下的大模型和多模态人工智能的最新发展，学校科技处、计算机科学与技术学院、黑龙江智能信息处理及应用重点实验室于2025年1月3日上午9点在新主楼15楼E1523会议室举办了“中国中文信息学会大模型与生成专委会走进哈尔滨理工大学暨真知论坛”活动。本次论坛聚焦多模态数据生成、去重压缩和推理理解等方面前沿技术，在跨模态语义理解、数据去重压缩、大语言模型支撑的多模态数据理解等多个前沿研究方向开展交流与研讨。论坛邀请到来自哈尔滨工业大学（深圳）的三位国家级青年人才，户保田教授、夏文教授和张正教授进行分享与交流。学院领导和师生参加了报告会。

论坛开幕式由哈尔滨理工大学计算机学院党委书记、省重点实验室主任孙广路教授主持。孙广路首先代表学校感谢中文信息学会大模型与生成专委会走进哈尔滨理工大学并开展有意义的学术活动，并欢迎三位报告人和所有专家学者来校访问讲学。

大模型与生成专委会秘书长户保田教授介绍了中国中文信息学会、大模型与生成专委会，并重点推介了专委会的品牌活动——走进高校暨Gentalk真知论坛。

哈理工大学计算机学院副院长高雪瑶教授和省重点实验室副主任李骜教授分别主持报告，并简要介绍了三位报告人的学术成就。三位专家详细讲解了他们在人工智能、特别是大模型和大数据领域顶级会议与期刊上发表的一系列研究成果，并与现场观众展开了深入交流，解答了现场20多名师生提出的相关问题，学术氛围十分热烈。

户保田教授做《外部动态知识与大模型内部静态记忆联动的人工智能方法探索》学术报告。户老师在报告中指出，真正的通用人工智能是基于开放世界的外部动态知识和模型内部静态记忆的高效联动。基于此，户教授结合实践与思考，全面讲述了“外部知识向量表示和获取”、“大模型高效记忆增强”、“多模态知识融合”等方面内容，深入阐述了通向真正通用人工智能的路径。

夏文教授作《海量数据去重压缩技术研究》学术报告。在大模型的背景下系统性地介绍了海量数据去重压缩技术现状与前沿成果，包括可压缩性检测、压缩编码、数据解压恢复等面向关键性能指标的普适性通用技术；面向不同存储介质、存储场景下的专用去重压缩技术；以及对海量数据去重压缩技术未来发展的展望与思考。

张正教授聚焦于跨媒体智能领域，系统地阐述了跨模态语义理解在多粒度语义挖掘、跨模态语义对齐以及可信跨模态关联等方面的最新研究进展。张教授结合前沿研究，重点介绍了在开放动态场景下针对数据、表征和模型不确定性的建模方法，并分析了这些方法的关键作用。

通过三位专家的精彩报告，现场的各位老师和同学对人工智能领域中一些具有挑战性和前瞻性的技术问题有了更加清晰地认识，尤其是在高效能跨模态语义理解、海量数据去重压缩技术研究和大模型内部静态记忆联动等方面的创新探索，极大地激发了与会人员对于未来研究方向的思考和兴趣。现场互动环节也进一步加强了学术界与实际应用之间的联系，促进了多学科的交叉合作与思想碰撞。

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院将继续秉持创新驱动的理念，深化人工智能、机器学习等领域的科研工作，特别是在大模型与多模态人工智能技术方面的探索与实践。学院将充分发挥已有的研究基础与学科优势，争取在更多国家级、省部级科研项目中取得新的突破，推动人工智能技术在各学科领域的深入应用。

孙广路教授主持论坛并致欢迎辞

户保田教授代表专委会致辞

高雪瑶教授主持学术报告

李骜教授主持学术报告

户保田教授作报告

夏文教授作报告

张正教授作报告

师生与专家交流

论坛现场

专家与论坛组织人员合影