2025年7月28日，在世界人工智能大会（WAIC）的热烈氛围中，顶会AI人才Meetup暨菁英思辨会于上海温情启幕。本次活动以新颖的「World Cafe」形式展开，汇聚了40余位来自ACL、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ECCV、ICRA、ICLR等全球顶级AI学术会议的优秀论文作者—— 这些在大模型核心技术突破、前沿理论创新中崭露头角的华人AI青年学者，不仅以卓越学术成果闪耀国际顶会舞台，更在细分领域深耕前沿探索，作为大模型中场阶段的核心领航者，他们围绕技术前沿探索、发展路径重构与行业共识思辨展开深度对话，共同勾勒AI发展的下一代图景。引导报告为了给予思辨更多的方向引领，深度学习与计算机专家、上海人工智能实验室领军科学家、香港中文大学教授林达华开场作「吹响中场哨：告别“暴力美学”，迎接AI的 “战术时代”」引导报告。他指出，当算力堆砌的“暴力增长”遭遇瓶颈，AI行业正从“规模竞赛”转向“策略突围”，而青年学者的创新精神正是这场转型的关键推动力。上海人工智能实验室领军科学家、香港中文大学教授林达华青年智汇，World Cafe紧随引导报告之后，“青年智汇・World Cafe”环节以沉浸式思辨形式惊艳开启。活动创新采用多轮换桌机制，6张圆桌各锚定AI领域的争议焦点，由桌长引领辩论方向；每轮讨论告一段落，参与者便携满载思考的观点转至新桌，与新伙伴展开跨域思想交锋。40余位青年学者围绕「GPT-N‘统一’前夜的AGI生存突围」「具身智能‘大脑’与‘四肢’的进化平衡」「垂直模型能否逆袭烧钱GPT」等议题深入思辨，现场时而因观点碰撞迸发思维火花，时而因灵感共鸣响起会心笑声，青年学者们争相抛出洞见、回应质疑，让思辨在观点的对冲与交融中层层递进，激荡出理性锋芒。思辨观点汇总在观点汇总环节中，每桌的两位桌长共同登台，以精炼的语言分享本桌的核心讨论内容。没有预设的共识框架，也没有统一的结论导向，有的是不同视角的碰撞、未决问题的呈现，以及青年学者对技术本质的坦诚思考。思辨一：被 GPT-N “统一” 的前夜：谁会沦为 AGI 的史前炮灰？蒙特利尔大学&Mila魁北克AI研究所副教授刘邦和北京大学助理研究员李昊轩针对该议题作思辨总结：学者们提出我们的工作也许不会被GPT-N “统一”，但有很大概率在技术的持续发展成为“炮灰”。尽管如此，学者们认为可通过学术界重视数据开源与特定场景的模拟探索、工业界聚焦落地转化的协同，以及探索基于规则推理等不变量来定义大模型“通用性”，以此提高研究质量，成为技术演进中的“优质炮灰”。思辨二：具身智能的黄金比例：如何平衡 “大脑” 与 “四肢”？北京大学研究员仉尚航和上海交通大学人工智能学院博士生孙健华针对该议题作思辨总结：“大脑”与“本体”既相辅相成又相互制约，亟需协同进化；物理世界的实时互动是AI获取常识与因果推理能力的关键，且需结合强大基础模型；通用本体是否为伪命题取决于应用场景，垂类领域更适合专用本体，而自主可控智能根系统的核心基石在于本体、数据、模型与场景形成闭环，中国在该领域的产业生态与链路优势显著。思辨三: 垂直模型逆袭：当 GPT 们烧钱如流水，我们是否正在见证一场 “小而美” 的静悄悄革命？首形科技创始人兼首席执行官/首席技术官胡宇航和国防科技大学计算机学院博士生王奉祥针对该议题作思辨总结：垂直小模型在机械臂、手机端等实时响应场景和医疗、金融等数据敏感领域和非文本模态中具备不可替代性，但在文本领域难以与大模型抗衡，整体对其前景持谨慎态度，认为其更可能是大模型时代的缝隙市场，未来或被大模型整合。思辨四：AI for AI：是 “自我进化” 的天梯，还是 “数据内卷” 的陷阱？AWS上海研究院首席应用科学家王敏捷和浙江大学百人计划研究员王皓波针对该议题作思辨总结： AI for AI已应用于数据生成、增强等场景（如处理难获取数据），但也存在模型坍缩及验证难题；学者认为当前合成数据等工作多属数据内插，要实现自我进化需构建更优交互环境，通用场景需推动更基础的Reward的设计，专用场景则需结合学科理论设计引入专家经验，以此降低人类成本并助力AI自我生成。思辨五：AI “炼金术” 的黄昏：如何从 “有效但不可知” 走向真正可信的AI科学？南洋理工大学研究员李一鸣和南洋理工大学研究员王琨针对该议题作思辨总结：大家对解释性的定义形成共识：因听众而异，开发者更关注性能判断方法，用户侧重结果可理解；引入可解释性机制原则上可能降低性能，但当前因模型未达瓶颈或呈提升态势，相关分析因模型的动态变化更趋复杂；安全方面，除传统有攻击者的security研究，需重点关注幻觉、欺骗等safety的相关问题，可通过自动化安全测试、安全护栏等外置技术及提升可解释性等方式更接近“安全”状态，可解释性与安全两者存在交织融合的关联。思辨六：非共识者圆桌 —— 挑战AI领域的 “政治正确”：哪些我们今天深信不疑的 “公理”，可能正是通往AGI的最大弯路？上海人工智能实验室青年科学家崔淦渠与清华大学＆阿姆斯特丹大学逻辑、语言和计算研究所博士生成凤祥针对该议题作思辨总结：学者们大胆挑战Scaling Law，提出需更精细地度量模型效果，质疑 “参数越大越好” 的观点，主张将知识与智能解耦；同时，还就理解与生成是否需统一、合成数据难以提升模型智力（需设计类似 “多巴胺系统” 的奖励机制）、COT可解释性存疑、大模型泛化性被高估且预训练可能限制泛化等争议点展开探讨。“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。” ，这场以思辨为核心的学术AI青年盛会，恰是对这句话的生动诠释。当AI技术站在从 “规模扩张” 到 “质量跃升” 的关键节点，青年学者以无畏的质疑精神、跨界的融合视野、原创的探索勇气，在思想碰撞中解构难题、在多元视角中寻找可能。他们的每一次思辨，都是对技术本质的追问；每一次交锋，都在为AI的未来积蓄突破的力量。而这样的思想激荡，终将成为推动AI产业从 “跟跑” 向 “领跑” 跨越的核心动能，让年轻的智慧在定义下一代AI的征程中，写下属于这个时代的鲜明注脚。点击阅读原文查看WAIC 2025精彩！
