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上海8月30日电 (记者 陈静)面对AI技术浪潮，人文社会科学将会迎接哪些挑战？人文智能的未来会是怎样？30日正在上海举行的第二届CCF人文智能大会(下称：大会)上，中国的专家学者们通过多种形式展示人文智能领域的新进展、新方法与新实践。
人文智能是连接人机、贯通文理的崭新交叉领域。它以人工智能为方法，以人文学科为根基，推动学术研究走向“数据驱动+计算建模+智能生成”相融合的新范式。甘肃省博物馆原副馆长、苏州大学教授张朋川指出，人的框架体系思维，最终决定了人工智能工具所能抵达的格局。浙江大学人工智能学院教授、浙大宁波理工学院副校长鲁东明认为，“人文智能”不是简单地将通用人工智能技术融入人文学科，人文学科有其特殊性和复杂性，本身也会对人工智能产生推动。
中国工程院院士、西藏大学教授尼玛扎西是本次大会主席。他在现场分享了其团队研发的“阳光清言”藏语通用大模型。在他看来，随着新一代人工智能技术的迅速发展，多语言大模型已超越单一的技术范畴，演变为大国地缘博弈的核心基础设施和重要战略资源，对提升中国文化影响力、保障国家文化安全等至关重要。复旦大学经济学院、大数据学院教授吴力波表示，在AI时代，人文社会科学要坚守人的主体性和思辨性。他认为学者应主动拥抱AI，积极推进面向智能时代的范式变革，支撑人文社会科学发展。
大会由中国计算机学会(CCF)主办，复旦大学与CCF计算机应用专业委员会共同承办，汇聚全国计算机、智能科学及人文社会科学领域的600余位专家学者、青年学生和业界代表，共同探讨人文与计算交叉融合的前沿议题。
据悉，本次大会设有17个专题论坛，既关注人工智能在古籍、古文字、历史文献、考古、博物馆和文化遗产保护等领域的技术应用，也关注空间计算、数据基础设施、跨学科人才培养、艺术创作、智能体可信推理和产业协同等新兴议题。
近年来，全国学界在人文智能领域深耕细作，产出了一批兼具学术深度与人文关怀的标志性成果。复旦大学立足“文化+科技”与AI for Social Science方向，构建了早期中华文明多模态大模型，以考古学、古文字学、早期典籍及历史地理学为四大支撑领域，深度整合多源异构历史文化数据资源。西藏大学学者拥措教授团队坚持“以智护文脉”，在藏文古籍智能分析领域深耕多年。围绕古籍版式识别、低资源场景下的古藏文实体识别、语义关系抽取等核心方向，团队进行了手写古籍数智化方面的技术探索。北京大学研发的LiberRoad可视分析系统，通过抽象地图等创新方法，实现了汉籍流传轨迹的可视化探索。华南理工大学研发了“通古大模型”及系列古籍智能处理技术，在古籍检测识别、文白翻译、图像修复等方面取得突破。
复旦大学党委书记裘新指出，人工智能技术加速迭代演进，推动人文学科发展实现深刻变革。近年来，复旦大学在人文智能方面进行了积极探索和生动实践，包括在“《中国历史地图集》修订与中华文明时空演进的数智化呈现”“下一代多模态大模型与智能体体系”等重点方向，全力推进数智技术和人文社会科学交叉融合创新。
湖南大学岳麓书院历史系教授戴彼得指出，人工智能在推动中国文化走向世界方面，蕴藏着巨大的应用潜力。青年人文学者应该充分重视AI的作用，积极发掘其在国际文化交流领域的潜能。
据了解，大会首日(29日)已组织四场会前课程，主题包括“从代码生成到知识生产——人机协同的Vibe Research范式与科研自动化前沿”“Vibe Design驱动的AIGC数字文博展示设计”等。30日，复旦大学文科特聘资深教授葛剑雄以《人文与AI：双向赋能，共塑未来》为题发表主题演讲，围绕人工智能与人文学科之间的互动关系展开思考。(完)
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上海8月30日电 (记者 陈静)面对AI技术浪潮，人文社会科学将会迎接哪些挑战？人文智能的未来会是怎样？30日正在上海举行的第二届CCF人文智能大会(下称：大会)上，中国的专家学者们通过多种形式展示人文智能领域的新进展、新方法与新实践。
人文智能是连接人机、贯通文理的崭新交叉领域。它以人工智能为方法，以人文学科为根基，推动学术研究走向“数据驱动+计算建模+智能生成”相融合的新范式。甘肃省博物馆原副馆长、苏州大学教授张朋川指出，人的框架体系思维，最终决定了人工智能工具所能抵达的格局。浙江大学人工智能学院教授、浙大宁波理工学院副校长鲁东明认为，“人文智能”不是简单地将通用人工智能技术融入人文学科，人文学科有其特殊性和复杂性，本身也会对人工智能产生推动。
中国工程院院士、西藏大学教授尼玛扎西是本次大会主席。他在现场分享了其团队研发的“阳光清言”藏语通用大模型。在他看来，随着新一代人工智能技术的迅速发展，多语言大模型已超越单一的技术范畴，演变为大国地缘博弈的核心基础设施和重要战略资源，对提升中国文化影响力、保障国家文化安全等至关重要。复旦大学经济学院、大数据学院教授吴力波表示，在AI时代，人文社会科学要坚守人的主体性和思辨性。他认为学者应主动拥抱AI，积极推进面向智能时代的范式变革，支撑人文社会科学发展。
大会由中国计算机学会(CCF)主办，复旦大学与CCF计算机应用专业委员会共同承办，汇聚全国计算机、智能科学及人文社会科学领域的600余位专家学者、青年学生和业界代表，共同探讨人文与计算交叉融合的前沿议题。
据悉，本次大会设有17个专题论坛，既关注人工智能在古籍、古文字、历史文献、考古、博物馆和文化遗产保护等领域的技术应用，也关注空间计算、数据基础设施、跨学科人才培养、艺术创作、智能体可信推理和产业协同等新兴议题。
近年来，全国学界在人文智能领域深耕细作，产出了一批兼具学术深度与人文关怀的标志性成果。复旦大学立足“文化+科技”与AI for Social Science方向，构建了早期中华文明多模态大模型，以考古学、古文字学、早期典籍及历史地理学为四大支撑领域，深度整合多源异构历史文化数据资源。西藏大学学者拥措教授团队坚持“以智护文脉”，在藏文古籍智能分析领域深耕多年。围绕古籍版式识别、低资源场景下的古藏文实体识别、语义关系抽取等核心方向，团队进行了手写古籍数智化方面的技术探索。北京大学研发的LiberRoad可视分析系统，通过抽象地图等创新方法，实现了汉籍流传轨迹的可视化探索。华南理工大学研发了“通古大模型”及系列古籍智能处理技术，在古籍检测识别、文白翻译、图像修复等方面取得突破。
复旦大学党委书记裘新指出，人工智能技术加速迭代演进，推动人文学科发展实现深刻变革。近年来，复旦大学在人文智能方面进行了积极探索和生动实践，包括在“《中国历史地图集》修订与中华文明时空演进的数智化呈现”“下一代多模态大模型与智能体体系”等重点方向，全力推进数智技术和人文社会科学交叉融合创新。
湖南大学岳麓书院历史系教授戴彼得指出，人工智能在推动中国文化走向世界方面，蕴藏着巨大的应用潜力。青年人文学者应该充分重视AI的作用，积极发掘其在国际文化交流领域的潜能。
据了解，大会首日(29日)已组织四场会前课程，主题包括“从代码生成到知识生产——人机协同的Vibe Research范式与科研自动化前沿”“Vibe Design驱动的AIGC数字文博展示设计”等。30日，复旦大学文科特聘资深教授葛剑雄以《人文与AI：双向赋能，共塑未来》为题发表主题演讲，围绕人工智能与人文学科之间的互动关系展开思考。(完)
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上海8月30日电 (记者 陈静)面对AI技术浪潮，人文社会科学将会迎接哪些挑战？人文智能的未来会是怎样？30日正在上海举行的第二届CCF人文智能大会(下称：大会)上，中国的专家学者们通过多种形式展示人文智能领域的新进展、新方法与新实践。
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中国工程院院士、西藏大学教授尼玛扎西是本次大会主席。他在现场分享了其团队研发的“阳光清言”藏语通用大模型。在他看来，随着新一代人工智能技术的迅速发展，多语言大模型已超越单一的技术范畴，演变为大国地缘博弈的核心基础设施和重要战略资源，对提升中国文化影响力、保障国家文化安全等至关重要。复旦大学经济学院、大数据学院教授吴力波表示，在AI时代，人文社会科学要坚守人的主体性和思辨性。他认为学者应主动拥抱AI，积极推进面向智能时代的范式变革，支撑人文社会科学发展。
大会由中国计算机学会(CCF)主办，复旦大学与CCF计算机应用专业委员会共同承办，汇聚全国计算机、智能科学及人文社会科学领域的600余位专家学者、青年学生和业界代表，共同探讨人文与计算交叉融合的前沿议题。
据悉，本次大会设有17个专题论坛，既关注人工智能在古籍、古文字、历史文献、考古、博物馆和文化遗产保护等领域的技术应用，也关注空间计算、数据基础设施、跨学科人才培养、艺术创作、智能体可信推理和产业协同等新兴议题。
近年来，全国学界在人文智能领域深耕细作，产出了一批兼具学术深度与人文关怀的标志性成果。复旦大学立足“文化+科技”与AI for Social Science方向，构建了早期中华文明多模态大模型，以考古学、古文字学、早期典籍及历史地理学为四大支撑领域，深度整合多源异构历史文化数据资源。西藏大学学者拥措教授团队坚持“以智护文脉”，在藏文古籍智能分析领域深耕多年。围绕古籍版式识别、低资源场景下的古藏文实体识别、语义关系抽取等核心方向，团队进行了手写古籍数智化方面的技术探索。北京大学研发的LiberRoad可视分析系统，通过抽象地图等创新方法，实现了汉籍流传轨迹的可视化探索。华南理工大学研发了“通古大模型”及系列古籍智能处理技术，在古籍检测识别、文白翻译、图像修复等方面取得突破。
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近年来，全国学界在人文智能领域深耕细作，产出了一批兼具学术深度与人文关怀的标志性成果。复旦大学立足“文化+科技”与AI for Social Science方向，构建了早期中华文明多模态大模型，以考古学、古文字学、早期典籍及历史地理学为四大支撑领域，深度整合多源异构历史文化数据资源。西藏大学学者拥措教授团队坚持“以智护文脉”，在藏文古籍智能分析领域深耕多年。围绕古籍版式识别、低资源场景下的古藏文实体识别、语义关系抽取等核心方向，团队进行了手写古籍数智化方面的技术探索。北京大学研发的LiberRoad可视分析系统，通过抽象地图等创新方法，实现了汉籍流传轨迹的可视化探索。华南理工大学研发了“通古大模型”及系列古籍智能处理技术，在古籍检测识别、文白翻译、图像修复等方面取得突破。
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