2026年8月1日，应我院邀请，苏州大学周国栋教授为我院师生作题为《从计算到智慧：大语言模型的语言机制与认知演进》的学术报告。报告由张俊娜副院长主持，报告在学院103会议室举行，学院部分师生代表出席本次学术活动。
报告中，周国栋教授系统梳理了大语言模型的技术迭代发展需求，指出传统模型的线性推理范式与浅层语义表征能力难以适配复杂动态的交互场景，存在语义结构适配度不足、长文本语境建模能力薄弱等问题，其是限制通用智能性能提升的核心瓶颈。针对以上技术短板，周国栋教授从数据、算力、算法三大维度阐释了模型进阶发展的内在机理，论证了海量互联网数据、GPU并行算力以及递进式深度学习算法对模型性能的核心赋能作用。同时，周国栋教授结合形式语言学、功能语言学与认知语言学理论，解读了自然语言的双重属性，剖析了Encoder-Decoder架构实现“结构—语义”认知转换的关键机理，厘清了长文本处理中连贯性、衔接性与语境性的内在关联。
在互动交流环节，与会师生围绕大语言模型语义表征优化、长文本语境建模、线性推理能力升级等关键技术问题展开深入研讨，并就大语言模型在通用智能交互、复杂场景适配、高阶认知落地等前沿场景的应用路径进行了充分交流。
此次报告立足大语言模型与通用智能领域前沿技术，为我院师生开展人工智能、自然语言处理相关研究拓展了学术视野与创新思路，对学院人工智能交叉学科前沿方向布局、跨领域科研攻关具有重要的参考与推动意义。
（计算机与信息工程学院 周猛）