中国中文信息学会（CIPS）计算语言学专委会于2025年4月5日在四川大学成功举办学术沙龙活动。此次活动由中国中文信息学会计算语言学专委会主办，四川大学计算机学院（本地主席：雷文强）承办，专委会线下活动工作组参与组织。本次活动的专委会邀请嘉宾包括哈尔滨工业大学车万翔（副主任、秘书长）、西湖大学张岳（副主任）、复旦大学桂韬（委员）、南京大学黄书剑（委员）、江西师范大学左家莉（委员）、香港城市大学李吉星和北京理工大学辛欣（委员）等。围绕计算语言学领域的前沿热点问题，包括长思维链机理及应用、AI科学研究加速、大模型智能体泛化性研究、大语言模型的多语言能力分析和增强等领域，展开了深入研讨。来自四川大学、电子科技大学等多所高校和相关企业的80余名师生和专家，共同参加了本次学术交流活动。
学术沙龙于4月5日14:00正式开始，四川大学雷文强老师主持整个交流活动。共分为4个主题报告和1个座谈讨论。
车万翔教授作了题为《迈向推理时代——长思维链机理及应用》的报告，系统地阐述了长思维链的核心技术与机制，重点涵盖了深度推理的逻辑形式与学习框架、反思能力的反馈与纠错机制、探索能力的扩展机制，以及内部与外部探索框架等关键内容。
西湖大学张岳教授作了题为《AI科学研究加速》的报告，围绕AI在科学研究中的应用展开，包括根据读者需求推荐文章；自动撰写综述；在中药领域帮助人类对知识进行问答和翻译；以及根据给定的标题，完成自动调研、实验设计、文章撰写、审稿及文章改正的全流程。
复旦大学桂韬副研究员作了题为《大模型智能体泛化性研究》的报告，介绍了基于大模型的智能体的综合框架，通过将词元从自然语言领域泛化到具身智能领域，使得语言环境和物理环境得以关联，从而让智能体具备更强的推理及泛化能力。
南京大学黄书剑教授作了题为《大语言模型的多语言能力分析和增强》的报告，从训练后处理到训练前处理，系统性地介绍增强大语言模型低资源语言能力的方法，包括通过混合专家模型和语言先验进行低资源语言的继续预训练、通过预训练中的大规模语码转换提高语言间对齐、和通过预先对齐提高语言间关联和迁移等。
在座谈讨论中，在场的师生共同结合自己的研究方向，对大语言模型趋势开展讨论。
本次活动的成功举办，有助于更深入的理解大语言模型在推理、知识处理、具身智能及语言能力几个方面的实现原理，从计算语言学的角度助力人工智能技术发展。
（为更好地传播自然语言处理领域最新的学术和技术成果，中国中文信息学会计算语言学专委会计划于2025年以走进高校或企业等形式组织一系列线下学术交流活动，诚邀申办，活动申请链接：https://docs.qq.com/form/page/DUFVZZ1BzZndMaFZG）
