图1 执行主席李雯霖、王子佳介绍论坛背景

论坛由广东财经大学科研部部长王方方教授致欢迎辞，他表示很荣幸见证广东财经大学中密苏里大学联合学院的成立，并在此迎来CCF YOCSEF学术交流活动首次走进学校，他肯定了YOCSEF青年学者们的学术热情与创新活力，期待以本次论坛为契机，深化思想交流、促进学科交融，推动理论创新与实践探索。

图2 广东财经大学科研部部长王方方教授致欢迎辞

随后，CCF YOCSEF广州现任AC主席姜思羽介绍了YOCSEF文化，分享通过组织学术交流等活动，推动青年学者将专业知识、学术思考转化为服务社会的实际行动，实现“提升成员能力，承担社会责任”的平台宗旨。

图3 现任YOCSEF广州主席姜思羽介绍YOCSEF文化

第一阶段：引导报告

四位教授各自从不同的交叉领域，融合学科特点和实际应用场景，展示在研究中传统算法、大模型的优势劣势、可接受度和适用性。

·引导发言1：大语言模型是“终极算法”吗？

广东财经大学尹华副教授讲到，现在的学生都用大模型去做研究，研究的专业性、门槛反而被降低了，这也驱使很多人去研究大模型。在智慧法治领域，她用生动的例子讲解算法如何赋能判案，而在现实中人类为什么仍然不敢用大模型判案，这依旧存在着准确率、可验证性、成本、协同等问题。因此，应当提高人类自身的问题解决能力，不能一味追求先进算法，要选择合适的运用到具体场景，并注重教育中的传统算法普及，才能进一步实现像大模型这样的先进技术与法制、与现实环境的深度融合。

图4 广东财经大学尹华副教授作引导报告

·引导发言2：从数据驱动到大模型赋能：商务智能如何将模型能力转化为决策价值

广东工业大学赵洁教授从与经管交叉的视觉讲述，她指出计算机先进技术在经管界中难受认同的痛点，学科交融从来不只是技术的提供，更是深入实际产业场景的应用。于是，从搭建现实场景，投入真实市场，到用技术提供分类算法，解决刷信用的问题，她在实践中深入研究，通过多模态融合，提供共享平台、识别造假行为，让商家获利，再从视觉上获得用户信任，最后量化体验，用大模型实现供求和平台三方共赢。而大模型蓬勃发展的环境下，学者们缺失对传统算法的观察，两种算法应各司其职，在不同场景下各有优势，所以，她呼吁大家打开视角，大模型发展趋势固然不可逆转，将传统与算法统筹兼顾，始终以为人管理和服务为宗旨，才能实现算法与管理的交融更好地发挥价值。

图5 广东工业大学赵洁教授做引导报告

·引导发言3：基于大模型衍生增强的无线小模型设计

香港科技大学助理教授郭佳佳从与无线通信交叉的方向进行分享，讲到6G无线通信是当前国家重点产业，其壮大需要大模型的融入以加强算力。传统算法曾存在缺乏数据的问题，而从2017年起，大模型的流行减少了数据依赖，为通信算力等问题提供新范式，近年来，大模型与小模型各自的优势逐渐彰显，成为了相辅相成的二元：小模型继承大模型的基因，复用其知识；再通过蒸馏，重建大模型，满足跨场景应用；最后以大小模型协同AI空口高效模型推理，发挥小模型适配快的优势，以大模型为知识源，小模型为部署载体，成功建立构建、训练、推理基于大模型衍生增强的无线小模型的一体化框架。

图6 香港科技大学助理教授郭佳佳作引导报告

·引导发言4：轨道交通智能巡检双系统协同感知与推理探索

广州大学胡文锐教授介绍了自己的轨道交通运维项目，揭示了高铁运维系统覆盖多方面问题，而存在着多种缺陷的事实。他用多个动图为大家演示了事故的发生，展示出运维系统需要数据的检测和集成技术的提高。传统算法相当于快系统，具有边界明显、工作成熟等优势，而大模型就好比慢系统，但更有深度。因此，在复杂开放的轨交问题中，应当结构化重构，输入大模型，将简单判断转化为因果逻辑推断，将数据转换为行动变量积累知识，根据场景、精度需求调度好快慢系统，搭配验证平台，并于实践中继续探索。

图7 广州大学胡文锐教授做引导报告

四位嘉宾的发言启发了各位学者的思考，主持人稍作小结后，王方方部长为发言嘉宾颁发感谢牌，执行主席与引导发言嘉宾们合影留念。随后论坛中场休息，来到了茶歇时间，各界学者、教授们交流观点，分享想法，鲜活的思想纵横穿梭在不同的研究方向之间，搭建起友谊的桥梁。众人在图书馆前完成合影后，经过一路上热烈的讨论，主持人组织大家落座，继续论坛议程。

图8 王方方为引导报告嘉宾颁发感谢牌

第二阶段：论坛思辨环节

主持人介绍思辨规则及议题设置后，与会嘉宾围绕三个核心议题展开多轮观点交锋与深度讨论。

思辨议题1：非大不可？复杂决策，大模型是必选项还是可选项？

与会嘉宾围绕“复杂决策下大模型是可选项还是必选项”这一议题进行探讨。广东财经大学副教授张严首先提出，复杂问题可分为确定性复杂与模糊性复杂，模糊性，高不确定性，容错率高的场景更适配大模型。与会嘉宾认为，大模型擅长多步推理、适配多变环境，随精度提升，未来将在大量场景中成为必选项；但航天、工业这类低容错率的领域仍以传统算法为主，大模型仅作为辅助，决策责任最终由人承担。在应用大模型时需按业务流程拆解问题，按需选择适配模型。

思辨议题2：能否放权？大模型是否能够、何时能从“参谋”走向“决策者”？

与会嘉宾围绕大模型能否放权、何时从“参谋”走向“决策者”展开讨论。华南师范大学计算机学院副教授陈宗淦表示，大模型仅能提高建议，无法承担决策失误带来的责任，高风险场景下决策权绑定追责权，不能简单交由模型。他提出要分级授权，且大众需要主动学习、认知大模型，与之共存。与会嘉宾认为，低风险、底层执行类决策可逐步交由大模型，但顶层核心决策权需保留于人。同时由于大模型的可解释性研究远落后于能力提升，需要警惕模型黑盒风险与人类认知懈怠，应当建立大模型评估机制，按场景匹配大模型。

思辨议题3：分久闭合？大模型与传统算法的分工，是长期格局还是过渡方案？

与会嘉宾针对“大模型与传统算法的分工是长期格局还是过渡方案”议题进行思辨。华南农业大学大数据与信息学院副教授邬晟豪表示，二者将长期并存、融合发展，边界持续清晰，融合也将不断深化。他认为传统算法在算力、效率场景中仍具备独特价值，大模型还可辅助优化传统算法。与会嘉宾一致表示，二者能力互补的特性将长期存在。随着技术的持续迭代，大模型的能力上限持续提升，二者的分工并非一成不变，深度融合是未来的主流路径，技术选型应当回归场景本身，以能否解决实际问题为核心。

图9 与会嘉宾围绕议题进行思辨讨论

思辨环节后，CCF YOCSEF广州往届主席谭台哲、黄栋、刘同来为三位嘉宾颁发感谢牌。最后，YOCSEF总部现任AC委员苏申对此次技术论坛进行总结：本次主题比较宏大，但论坛现场气氛融洽、思维保持活跃，他肯定本次论坛的开展，并期待日后的讨论结果能形成更具体的价值和输出。

图10 谭台哲、黄栋、刘同来为特邀嘉宾颁发感谢牌

图11 YOCSEF总部现任AC委员苏申作论坛总结

此次论坛历时约四个小时，与会嘉宾围绕“传统算法要为大模型让路吗？”的议题展开讨论，从法律，商务，通信，轨交四个垂直领域的实践出发，经过三个议题思辨，最终在“大模型与传统算法并非非此即彼，而是按场景分工协同”这一判断上形成广泛共识。从追逐技术前沿到回应现实需求，从探索模型边界到寻求工程最优，技术演进的意义，在于让创新扎根场景，让智能创造价值。

图12 与会嘉宾与学生合影