10月30日，应我院邀请，武汉理工大学教授、博士生导师李春林在学院223报告厅作题为“大规模端云协同智能计算与推理优化”的学术报告。我院相关教师和研究生共50人参加报告会。

报告中，李春林教授围绕大模型快速发展背景下传统云端服务架构面临的高延迟、带宽消耗与隐私安全等挑战，系统介绍了端云协同智能计算这一新范式。他首先梳理了云端大规模模型与边端轻量级模型协同进化与推理的基本架构，随后以AI赋能的新一代智能座舱为例，重点探讨了大规模端云协同计算与推理优化的关键技术。他表示，面向车载异构硬件的模型自适应压缩部署、端云协同学习中的异构模型知识迁移、面向车云协同推理的不确定性感知推测解码，以及面向大规模车载请求的云端动态批处理优化等方法，是突破单车座舱智能长尾场景泛化能力不足、复杂意图推理性能差等瓶颈的重要手段。在此基础上，他进一步展望了从端侧大模型向端侧智能体演进、以及多智能体协同等值得持续关注的重要研究方向，为端云协同计算领域的科研创新提供了新的思路。

在互动交流环节，与会师生围绕端云协同学习、大模型端侧部署、智能体应用以及科研项目申报等问题与李春林教授进行了深入交流。李春林教授结合自身科研与教学经验，对师生关心的问题进行了细致解答，并提出了针对性建议。

                    （计算机与信息工程学院 李梦超）