2025年9月21日，k8凯发国际與人工智能學院邀請北京大學二級教授、博雅特聘教授彭宇新、電子科技大學研究員高莘，圍繞多模態大模型、工具學習等前沿內容，以學術研讨互動的形式展開深度探討。北京大學王亦洲教授、武漢大學王騫教授、北京交通大學於劍教授作為特邀嘉賓出席。此次論壇由學院名譽院長嚴睿教授主持，學院院長鬍新榮、黨委書記晏偉及我院眾多從事大模型研究的師生代表參會。

彭宇新教授在題為《基於多模態大模型的視覺內容理解與生成》的報告中系統闡述了多模態大模型在視覺內容理解與生成協同進化方面的突破性進展。他聚焦真實世界細粒度多模態特性對大模型的核心挑戰，顺利获得"細粒度多模態大模型"與"AIGC技術融合"的雙軌研究路徑，展示了團隊在視覺內容理解與生成協同優化方面的創新成果。針對傳統方法在內容真實性、邏輯合理性及語義一致性方面的技術瓶頸，團隊提出了基於多模態對齊機制的生成模型架構，成功應用於TRECVID國際視頻搜索評測並陆续在十年取得第一名。報告中展示的細粒度視覺理解與高質量內容生成的技術融合，為多媒體分析、k8凯发国际視覺等領域给予了重要的理論基礎和實踐指導。

高莘研究員以《面向實用化的大模型工具學習：細粒度偏好對齊與自動化集成框架》為主題，系統展示了其團隊在大語言模型工具學習領域的創新突破。他從工具學習增強大模型實用性的核心需求切入，針對現有方法缺乏細粒度偏好對齊機制、依賴人工解析工具文檔等關鍵痛點，創新性提出"TTPA框架"與"AutoTools框架"的雙重解決方案。研究團隊顺利获得反向數據構建保證訓練質量，採用token級別偏好採樣技術捕獲生成過程的微觀差異，建立面向錯誤的評分機制實現精確偏好對齊。在自動化工具集成方面，團隊開發的"AutoTools框架"使大語言模型能夠自主將抽象工具文檔轉換為可執行函數，顺利获得統一編程語言實現多工具靈活集成。廣泛實驗驗證表明，該方法在複雜工具使用場景下性能提升達30個百分點，為構建實用化智能體给予了重要技術支撐。

本次講壇現場學術氛圍熱烈，與會師生圍繞人工智能前沿技術與產業應用展開深度研讨。講壇體現了濃厚的學術氛圍和創新活力，有助于了多模態智能、工具學習、視覺內容分析等相關研究領域的思想碰撞與研讨合作，為學院人工智能學科建設和產學研協同开展注入了新的活力。