4月22日，浙江大学上海高等研究院联合摸象科技主办的《ChatGPT等ALGC技术在银行的应用》闭门研讨会顺利召开，会议邀请到浙江大学上海高等研究院常务副院长吴飞，浙江大学计算机学院教授、博导、计算机数字媒体委员会秘书长汤斯亮、摸象科技创始人及首席科学家高鹏博士作主题分享。
报告内容如下：
吴飞教授
吴飞教授：浙江大学上海高等研究院常务副院长，浙江大学人工智能研究所所长，浙大求是特聘教授，科技部重点研发项目负责人、教育部人工智能科技创新专家组工作组长、科技部科技创新2023“新一代人工智能”重大科技项目指南编制专家。
吴飞教授在报告会中介绍了人工智能首次登上人类历史舞台、人工智能所经历的两次隆冬、ChatGPT中1750亿参数所呈现的“计算独大、表达丰富、机理式微”的特点、多者异也涌现现象等内容，同时对人工智能发展所面临的挑战进行了思考。
汤斯亮教授
汤斯亮教授研究方向为：自然语言处理、跨媒体计算、大规模图神经网络加速项目，发表CCF列表中的高水平论文百余篇（其中CCFA类50余篇），获发明专利授权27项，第一发明人14项。多次担任机器学习、自然语言处理领域三大顶会的AC/PC。
汤斯亮教授在报告会中首先介绍了浙江大学人工智能所在自然语言处理、跨媒体计算、大规模图神经网络方面的研究工作，以及在类GPT大语言模型方面的实战部署、高质量训练数据集处理以及模型训练方面的研究工作。之后汤教授结合自己团队在最新的ChatGPT 4方面的跟踪研究成果，对ChatGPT 4在训练规模预测技术（Predictable Scaling）、关键指标、多语言能力、视觉理解和想象、角色扮演、代码编程能力、环境交互和工具调用能力等方面做了精彩的介绍。最后汤教授从人脑的感知和认知两种思维模式相互依赖和对抗角度，分享了对大模型“大力出奇迹”、“智慧涌现”等智能现象出现的内在机理的理论思考，也展望了类GPT大模型进化成通用人工智能（Artificial General Intelligence）的远景、可能路径以及人类如何和AGI和谐共存的美好愿景。
高鹏博士
高鹏博士毕业于浙江大学计算机学院，师从潘云鹤院士，是摸象科技创始人兼首席科学家，同时也是摸象浙大金融智能联合实验室主任。
高鹏博士在报告会中主要分享了摸象科技垂直于金融领域大语言模型无相LLM的整体建设规划。高博士首先从国家战略发展角度以及金融领域强监管保障信息和数据安全角度，说明在金融领域研发国产自主可控生成式大语言模型的必要性和紧迫性。其次介绍了无相LLM的建设目标，包括基于金融垂直内容大规模预训练、私有化部署满足安全合规、体积小参数适中有限算力能够承载、灵活迁移能够嵌入生产流程降本增效等。之后高博士介绍了模型平台的评判标准、技术架构、模型结构、国内外已开源的各主流模型状况，同时也表达了拟产学研用合作和与会各单位和企业共建金融大语言模型的研发范式。报告最后，高博士还展望了在未来AIGC（人工智能生成知识和内容）世界中，金融大模型的服务框架和应用概览以及赋能“客户、员工和生态合作伙伴”三步走的战略。
与会嘉宾针对三位讲师的分享材料，结合各自局点在垂直金融大模型建设方面的思路和尝试，就AI在金融行业的落地场景和当下环境的市场发展状态、未来应用于银行实操方向与过程结果的呈现。萌芽出以下方向的探讨：
1、硬件设备对训练模型的作用
2、近三年内生成国内通用的大模型是否可能
3、同业是否可能在监管下统一建立金融业大模型
4、探讨当下应用场景的实施畅想（无人网点、微信群运营、投研分析等）
