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　　清华大学徐葳教授在开幕报告中指出，AI安全已成为全球关注的焦点。他提出构建“微基准测试”体系，通过系统化方法持续监控模型潜在风险，并强调需超越传统“打补丁”式修复，转向主动诱发与评估AI的灾难性风险。徐教授团队开发的自动化Jailbreak测试框架，旨在将攻击方法代码化、可复现，为模型安全性评估提供统一标准。此外，他提出AI“意识”(Awareness)的四种形态(元认知、自我意识、社会意识等)，并分享了涵盖万道题目的综合测评基准，为量化模型认知能力提供新思路。

　　北京大学李戈教授深入剖析了大语言模型在代码生成等逻辑推理任务中的潜力与局限。他指出，当前模型架构更擅长数据拟合而非逻辑推理，尤其在程序生成等确定性计算任务中表现不足。李教授团队提出的FAN、StackTrans模型通过引入周期性分析和状态管理机制，提升了模型的推理能力，因之能够以更少训练数据实现更优性能。他强调，软件自动化仍需AI与SE的进一步努力，需突破现有大模型底层架构带来的技术天花板，并呼吁行业关注Agent技术与人类协同的开发新模式。

　　中国科学院自动化研究所曹志冬研究员探讨了传染病防控的内生复杂性与技术复杂性，阐释了大模型技术作为复杂性本体建模的技术途径，并从哲学视角反思AI在复杂系统中的应用。他指出，大模型正推动复杂系统管理决策范式从“工具理性”转向“价值理性”，但AI难以替代人类在伦理、意境感知等高级认知层面的作用。曹研究员以传染病防控为例，强调多智能体与大模型结合可提升微观到宏观的决策支持能力，但最终决策仍需人类价值观引导。他呼吁学界关注“可信赖性”而非单纯追求可解释性，在创新与风险间寻求平衡。

　　12月27日下午，大会分设两个会场，分别开展了“多模态智能与创意生成内容”“生成式人工智能创新应用”“大模型关键技术与可控生成”以及“AIGC赋能教育、人文与社会发展”四个主题论坛。论坛分别由同济大学苗夺谦教授、南京大学李白杨助理教授、之江实验室刘善赟高级研究专员以及浙江机电职业技术大学赵雪老师主持。来自华南理工大学软件学院院长蔡毅教授、天津大学王岚君研究员、南京大学吉炜教授，南昌大学软件学院院长饶泓教授、厦门大学航空航天学院副院长曾念寅教授、西安理工大学刘涵教授，武汉大学武宇教授、浙江大学张宁豫副教授、腾云智算首席技术官王超，香港教育大学助理副校长(研究)谷明月教授、浙江大学Rustam Shadiev教授、上海杉达学院于东兴副教授等高校与科研机构的专家学者，围绕多模态生成、产业应用、可控生成以及教育与社会发展等议题展开了深入交流与讨论。