开幕式及全体大会，大模型产业CEO论坛，NeuroAI：神经智能，自主智能体，AI+理工&医学，AI系统和开源，AI for Industry，类脑大模型，InnoVibe共创场特色活动。青年科学发展与创新动能、下一代AI路径探索，AI与科学的共生未来，智能驾驶论坛，具身技术与产业应用，PyTorch Day China，Tech Tutorial特色活动。仉尚航 | 智源学者，智源具身多模态大模

敖玉龙，北京智源人工智能研究院AI框架研发负责人，北京大学博士后，中国科学院博士，长期从事人工智能、高性能计算以及科学计算领域的分布式系统与性能优化相关研究，曾就职华为和百度，参与研制了相关大模型关键系统技术，于2016年共同参与获得中国首个ACM“戈登•贝尔”奖，发表过多篇国际顶级会议与期刊论文，并参与制定国际算子接口标准和获多项国内外专利授权。本论坛邀请图灵奖得主、北京大学、华为等权威科研机构

一、引领大模型技术新纪元OpenSeek是由北京智源人工智能研究院（BAAI）发起的开源共创项目，旨在联合全球开源社区，推动算法、数据和系统的协同创新，开发出超越DeepSeek的下一代模型。该项目从Bigscience和OPT等大模型共创模式中汲取灵感，致力于构建一个开源自主的算法创新体系。自DeepSeek模型开源以来，学术界和工业界涌现出众多算法改进和突破，但这些创新往往面临以下挑战：缺乏完

这需要它能感知底层芯片的特点，比如针对某一款特定的 AI 芯片，它有哪些硬件功能，编译器在转换代码时就需要有效利用这些硬件功能，才能充分发挥底层硬件的性能。清程极智目前提供的大模型端到端的训练和推理及配套的性能优化服务，已帮助数款大模型实现了在国产芯片上的快速预训练和高性能推理优化，全面降低了大模型的部署成本，极大提升了大模型的运行效率。智源专访栏目意在展现行业顶尖技术研究者和创业者的研究经历和故

从基于人类反馈的强化学习（RLHF）到可验证奖励的强化学习（RLVR），RL 不断推动大语言模型从单纯的指令遵循迈向深度推理，即演进为大型推理模型（LRMs）。本报告将围绕我们最新发布的大模型推理能力强化学习综述，详细阐述 RL for LRMs 的基础框架、前沿问题、训练资源与应用场景，以及未来面临的挑战。我们特别关注大模型与环境在长期进化过程中的交互与学习机制，希望为“如何将算力更高效地转化为

钱成，伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC) 二年级博士生，导师为季姮教授。曾在 ACL，EMNLP，COLM，COLING，NAACL，ICLR 等多个学术会议发表论文十余篇，一作及共一论文十余篇，谷歌学术引用超 1000，现担任 ACL, EMNLP Area Chair，以及 AAAI，EMNLP，Neurips，COLM 等多个会议 Reviewer。UserBench 最标志性的设计，是旅行

大量实验表明，LLaDA 具有良好的可扩展性，在指令追随任务中，LLaDA 8B 的表现与 LLaMA 3 8B 相当，且相比自回归模型，LLaDA 的训练过程更为一般化，无需微调，支持多种采样方式。总体来说，上半场是追平人类的能力，下半场是要超越人类。但是这些新能力往往很难用传统的评估方法的衡量，这也促使我们重新思考应该怎么评估生成和理解相互促进这个问题的，传统的评估方式可能是不足的。在单一模态

因此我们提出了 RoboTwin 2.0，提供基于多模态大模型与仿真在环的自动化专家代码合成方案，开源了含 731 个，147 类带丰富标注物体的 RoboTwin 物体数据集（RoboTwin-OD），并基于两者构建了支持 5 款本体与 50 个任务的大规模域随机化仿真双臂操作数据合成器与评测基准集。双臂机器人在协同装配、工具使用和物体交接等复杂场景中具有重要作用，但要训练出通用的 VLA 等操

报告主题：LLM-as-a-Judge方法论，应用中的挑战和未来研究方向探讨报告日期：01月16日（本周四）14:30-16:00报告要点：随着大语言模型（LLMs）在技术和应用领域的持续突破，“LLM担任评估者”（LLM-as-a-Judge）正在成为推动通用人工智能（AGI）发展的重要途径。LLM-as-a-Judge这一概念旨在让LLM判断某事物是否符合既定规则，其吸引力源于LLM模拟人类推

人工智能是新一轮科技革命的核心力量，像水、电力一样，产生的智力逐步基础设施化，推动着千行百业产生深刻的变革。他们在人工智能数理基础、认知神经基础、机器学习、自然语言处理、信息检索与挖掘、智能系统架构等关键方向不断突破，持续拓展着世界人工智能的科研版图。这里，还孕育出一批具有原始创新能力的人工智能企业，释放出澎湃的创新力量。，如多模态模型、世界模型、具身大脑、下一代类脑框架、AI安全、AI与科学技术