1 讲座信息
2024年10月9日18:30，华为数据通信产品线研究部部长张亮老师在东南大学九龙湖校区润良报告厅做了题为“AI大模型与新质网络技术趋势”的人文与科学素养的讲座。出席本次讲座的嘉宾还有东南大学信息科学与工程学院团委副书记、研究生辅导员王武渠老师。
图1 讲座开始前集体合影
2 讲座内容
本次讲座由周冒伟同学主持。在讲座开始之前，全体同学起立齐唱东南大学校歌。随后，主持人介绍了讲座的主讲嘉宾张亮老师。
图2 主持人介绍讲座的主讲嘉宾
接着，张亮老师从AI大模型技术的介绍、AI对网络的机遇与挑战以及新质网络技术的未来趋势三大方面，循序渐进介绍AI大模型和新质网络技术趋势。
图3 张亮老师带来精彩讲座
张亮老师首先介绍了AI大模型演进历程、主要模型结构及系统技术。从传统机器学习到近年来以深度学习为核心的AI大模型，技术不断发展，特别是2017年Transformer结构的提出，标志着大模型时代的到来。张老师简要介绍了Transformer的关键组件，包括分词器、编码机制、自注意力机制和解码输出，并阐述了其在提升计算效率和捕捉长距离依赖中的重要作用。随后，张老师概述了大模型推理的逻辑流程，着重分析了大模型训练与推理中的关键技术堆栈，如硬件支持、训练与推理库以及分布式并行计算。
图4 大模型系统技术细节
然后，张亮老师探讨了AI与网络的双向影响。在AI for Network方面，张亮老师指出，AI技术已应用于网络管理和运维，例如通过ChatGPT的networkGPT插件提升运维能力，微软的Copilot和FortiAI也在安全管理和威胁调查中提供AI辅助决策。同时，AI大模型在无线和网络优化、网元连接智能化等方面已有广泛应用。在Network for AI方面，张亮老师提到，AI对网络基础设施提出了更高要求，尤其是数据中心网络（DCN）、运营商网络和园区网络。大模型的训练与推理需要强大的计算资源和高速网络支持，因此优化网络架构成为重要挑战。未来，边缘计算与AI的结合将提升物理层性能，并推动自适应语义通信技术的发展。
图5 新质网络技术的趋势
最后，张亮老师展望了新质网络技术的未来。老师指出，新质网络通过引入AI、边缘计算和大数据，实现更智能的网络管理与调度，提出了“AI for Network”和“Network for AI”的双向互动模式，即利用AI优化网络性能，同时网络为AI提供更广泛的应用场景。未来技术将聚焦网络运维智能化、物理层优化和自适应语义通信，目标是降低带宽成本、提高网络效率。讲座最后，张亮老师以“知行合一，从行动开始”与同学们共勉，鼓励大家不断学习，勇于实践。
图6-9 提问环节
在提问环节，同学们积极踊跃地向张亮老师提出问题，张亮老师也耐心地对同学们所提的问题一一予以解答。
面对“如何解决大模型在回答资金等敏感问题时不准确造成的资损”的提问，张亮老师表示，早期的大模型对数字会产生误判，但这一问题可以通过结合特定工具（如Python公式）或通过双系统架构来解决，复杂生成与科学计算可由不同系统分别处理；
面对“如何看待今年诺贝尔物理学奖颁发给人工智能领域的先驱”，张亮老师表示神经网络分析方式大大提升了物理实验中的数据分析和仿真模拟，但是针对研究的相关物理过程仍是不可忽视的。
3 讲座结尾
图10 献花环节
讲座最后，学生代表为张亮老师献上鲜花，讲座在热烈的掌声中落下帷幕。
图11 结束后讨论
讲座结束后，同学们依然沉浸在张亮老师的精彩演讲中，纷纷就AI大模型的相关问题向张亮老师请教，渴望获取更多的行业前沿知识。张老师也认真为同学答疑解惑，进行了更全面，更深入的探讨，为本场讲座画上了一个圆满的句号。
【主办单位】
东南大学党委研工部
东南大学研究生院
【承办单位】
东南大学研究生会
【协办单位】
信息科学与工程学院研究生会学术部
文字 | 邢本博
配图 | 岳志强
编辑 | 马艺铭
责编 | 王武渠
--信息学院研究生会 宣传部--
