6月5日，由 《自动化学报》、中山大学、中国图象图形学学会主办，中山大学计算机学院、广州琶洲实验室黄埔基地、机器智能与先进计算教育部重点实验室、广东省信息安全技术重点实验室、中国图象图形学学会广州会员活动中心承办的《自动化学报》创刊60周年学术研讨会第三期在中山大学成功举办。

本期研讨会聚焦预训练大模型与可信人工智能，邀请来自西安交通大学、清华大学、中国科学院自动化研究所、中山大学的四位知名专家学者做报告，深入探讨预训练大模型与可信人工智能的原理、影响与未来发展趋势。广州各高校、企业的200多名教师、学生、科技工作者现场参会，线上直播观看量累计超过3200人次。本期研讨会由赖剑煌教授、刘成林研究员、谢晓华副教授组织，赖剑煌教授、刘万泉教授主持，肖侬教授和刘成林研究员分别致辞。

西安交通大学徐宗本院士报告主题为“如何学习学习方法论？论大模型的本质”。回顾AI发展的新浪潮和预训练大模型的发展过程，分析ChatGPT 的“能与不能”，提出大模型的本质是模拟学习方法论，即实现以任务为输入，以学习方法为输出的映射的观点，展示了模拟学习方法论的不同用途及应用。

清华大学胡事民教授报告主题为“计算可视媒体：骨干网络与深度学习框架”。回顾计算可视媒体发展的三个阶段，并提出基于通用大模型方法的新阶段预测，介绍卷积神经网络和Transformer的最新进展，从软硬件生态、内容生成和大模型推理等角度介绍了深度学习框架计图（Jittor）。

中国科学院自动化研究所刘成林研究员报告主题为“可信人工智能思考与研究进展“。首先回顾人工智能的发展状况，引出当前人工智能仍然面临可信性不足的问题。接着详细介绍可信人工智能的研究内容及相应研究进展。最后对未来研究方向进行展望。

中山大学林倞教授报告主题为“大模型技术范式驱动的视觉理解前沿进展“。回顾当前大模型的发展以及训练测试方式，围绕如何构造训练一个预训练模型、如何适配大模型到下游任务、如何用人的反馈改进大模型三个问题介绍了现有研究。

最后，赖剑煌教授做总结发言，对各位专家的参与以及四场精彩报告表示感谢，本期研讨会的成功举办增增进了预训练大模型和可信人工智能技术的交流，希望大家共同关注《自动化学报》，推动人工智能技术的发展。