报告时间：2026年1月13日14：00

报告地点：计算机学院B404会议室

报告一题目：文档智能+大模型+文档智能体——大模型落地应用新范式探索

报告人：李舟军

报告人国籍：中国

报告人单位：北京航空航天大学

报告人简介：李舟军，北京航空航天大学计算机学院长聘教授，博士生导师，信息安全系主任，智能信息处理研究所副所长。国务院学位委员会首届网络空间安全学科评议组成员，中国人工智能学会语言智能专委会副主任委员，深圳智能思创科技有限公司创始人与首席科学家。长期从事自然语言处理与大语言模型、网络与信息安全等领域的研究，在国际学术会议与期刊发表论文500余篇，谷歌学术论文引用次数15107次。先后获全国优秀博士学位论文提名、中创软件人才奖、吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖等奖项。2023、2024、2025年连续入选斯坦福大学发布全球前2%顶尖科学家年度科学影响力排行榜。领导团队在代码智能、文档智能、基于大模型的智能审核、 审查和评审智能体的研发方面取得突破，相关成果已在多个行业领域得到实际落地应用。

报告摘要：推理大模型DeepSeek R1因其技术创新突破、超低训练成本、中文场景优化、开源生态赋能等优势，形成了现象级传播效应，火爆出圈。报告首先简要介绍了团队在大模型领域的相关探索，以及DeepSeek给大模型应用落地带来的机遇。然后，提出了以“文档智能+大模型（RAG）+多模态多智能体框架”的大模型落地应用新范式要点。最后，重点阐述了我们在大模型赋能智能审评场景方面的最新探索。

邀请人：何德彪

报告二题目：从代码基础模型到代码智能体

报告人：杨健

报告人国籍：中国

报告人单位：北京航空航天大学

报告人简介：杨健，北京航空航天大学计算机学院副教授，北航卓越青年学者，上海人工智能实验室双聘副研究员，主要研究领域涵盖多模态多语言自然语言理解与生成、大语言模型的预训练与微调、代码理解与生成等。在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、IJCAI等国际权威期刊和会议发表论文，发表论文百余篇，其中第一作者/通讯作者30余篇，专利8篇，谷歌学术引用16000+次，并担任ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPS等国际会议的领域主席（AC）和高级领域主席（SAC）。此前在阿里工作期间，作为主要作者承担通用大模型通义千问的代码预训练和微调工作，作为QwenCoder主要贡献人之一，此外，与电信研究院、华为（主持CCF-华为胡杨林基金）、字节跳动、阿里巴巴（双聘顾问）等国内外工业界有着密切合作。

报告摘要：代码基础模型（如在海量代码语料库上预训练的大型语言模型）的快速演进彻底改变了开发者与编程任务的交互方式。这些模型在代码生成、理解和补全方面表现出色，但其真正潜力在于集成到代码智能体（利用基础模型进行规划、推理和行动的自主系统）以及通过智能自动化增强开发者工作流的代码工具中。本文探讨了从独立代码模型向动态工具增强型代码智能体的范式转变，这些智能体能够与编译器、调试器、API和外部资源交互。我们分析了关键进展，包括工具调用技术、智能体工作流（如迭代优化、自我调试）以及连接模型输出与执行环境的框架，以Cursor等AI驱动编辑器和GitHub Copilot等AI结对编程工具为例，展示了基础模型在结合上下文感知和实时反馈时如何实现IDE内自动化、语义代码导航和意图驱动的代码合成。文章讨论了确保可靠性、处理工具依赖关系和最小化计算开销等挑战，以及微调、提示工程和混合符号-神经架构等解决方案，并重点介绍了自动化软件工程、AI结对编程（如Copilot在代码建议和测试生成中的作用）和自适应DevOps流水线等应用。文中探讨了以光标为中心的智能体框架等新兴范式（模型动态交互代码上下文、用户输入和IDE状态）作为实现无缝人机协作的关键步骤，最后概述了开放研究方向，包括智能体专业化、人机交互伦理以及工具在缓解模型幻觉中的作用，强调了代码智能体和工具在重新定义软件开发、使复杂编程任务大众化以及加速从意图驱动的自然语言规范到健壮可执行系统转变方面的变革潜力——这一切都由基础模型、以开发者为中心的工具和自适应智能体的协同作用所驱动。

邀请人：何德彪