大模型时代下的产学研融合革新

随着人工智能的迅速发展，大模型的崛起正在重塑各行业的面貌。GPT等大型模型不仅整合了多种小型模型，还使得自然语言交互的普及成为可能，极大地促进了人类与AI的互动。然而，面对高门槛和重资产的特点，传统科研模式受到了挑战，特别是高校等学术机构在资源获取方面的局限性，限制了它们接触实际问题的能力，导致学术创新的重心逐渐转移到像DeepMind和OpenAI这样的新型研究机构，这些机构产出的影响力显著工作（例如AlphaGo和GPT系列）。

与此同时，传统的产学研合作模式面临着低效转化的问题。企业对高校的研究资助往往难以转化为实际业务增长，这归因于双方视角的差异和数据、算力共享的障碍，特别是隐私和合规的限制。

创新产学研合作模式的实践

为应对上述挑战，CCF、百川智能与英博数科携手推出了“组队合作”模式，旨在通过从高校和研究机构甄选优秀课题组，提供由百川和英博研发团队支持的数据、算力和工程服务，从而降低大模型研究的门槛，加速我国自主研发大模型的创新进程。这一举措旨在深化学界与业界的合作，推动大模型技术的发展与应用。

基金的设立与反响

为了进一步促进大模型领域的产学研结合，三方共同发起“CCF-百川-英博大模型基金”，该基金旨在搭建一个面向国内外高校及科研机构的学术交流与合作平台，旨在构建中国大模型创新生态系统。自2023年9月19日启动以来，已收到98份申请表，涵盖国内顶尖985高校、香港及新加坡的多所高等学府。

评审与资助项目

基金邀请了学术界与产业界的多位专家组成评审小组，对申请项目在技术创新性、可行性以及团队的学术水平和科研能力进行了多轮严格评审。最终，15个项目脱颖而出，获得了资助，包括来自清华大学、北京大学、上海交通大学、复旦大学、中国人民大学等知名学府，以及新加坡国立大学和香港城市大学等海外高等学府。

获得资助的项目亮点

1. 中山大学陈武辉副教授：专注于大规模AI训练推理与模型迭代演化的系统软件、区块链系统软件研究，已有多项国家级和省部级项目支持。
2. 上海交通大学邓志杰助理教授：致力于大语言模型的贝叶斯偏好学习，将先验知识与观测数据结合，通过贝叶斯推断优化参数。
3. 清华大学董胤蓬助理研究员：聚焦大语言模型在恶意对抗样本攻击下的鲁棒性与安全性问题，通过高效算法识别安全漏洞。
4. 中国人民大学窦志成：从事信息检索研究，探索个性化、生成式、对话式的新一代信息检索技术。
5. 复旦大学桂韬：研究大模型自主价值对齐的稳定泛化训练策略，探索大模型的高效安全对齐方法。
6. 中国科学院软件研究所韩先培研究员：研究自然语言理解、大模型及知识图谱，具有多项国家级荣誉与奖项。
7. 新加坡国立大学吉炜博士后：利用预训练大模型实现游戏垂域的多模态生成。
8. 中国科学院自动化研究所刘康研究员：在自然语言处理、知识工程等领域有深厚研究，曾获多项国家级奖励。
9. 上海交通大学刘鹏飞生成式人工智能研究组负责人：研究大模型的数学推理能力。
10. 北京大学王奕森助理教授：专注于机器学习理论和算法研究，关注AI安全性。
11. 中国人民大学严睿长聘副教授：长期从事自然语言处理与智能人机对话技术研究。
12. 华中科技大学叶庆：研究慢病管理领域中知识图谱与大模型的融合应用。
13. 上海交通大学张倬胜长聘教轨助理教授：基于大语言模型的自主智能体研究。
14. 香港城市大学赵翔宇助理教授：专注于多任务、多模态医学大模型的研发。
15. 中国人民大学赵鑫教授：研究预训练模型的能力学习与预测。

这些项目的入选，不仅体现了大模型领域的创新活力，也展示了产学研合作模式在推动大模型技术发展和应用中的重要作用。未来，我们期待这些研究成果能为社会带来更多的创新和价值。