报告链接：http://tecdat.cn/?p=30489
青源会举办了青源学术年会及一系列学术研讨活动，邀请自然语言处理、智能信息检索与挖掘、计算机视觉、智能体系结构与芯片、机器学习数理和基础理论、AI+科学，以及人工智能伦理治理等七个方向近百位研究者共同参与讨论。研究者对领域内的热点研究、重大挑战，以及未来发展方向提出了专业意见。 目前，预训练的语言模型已成为自然语言处理领域的基础模型。研究人员可以通过训练大规模语料库来构建预先训练的模型，然后将其迁移到一系列下游任务中，并实现显着的性能改进。同时，Transformer已经成为自然语言处理领域最主流的网络架构。随着预训练语言模型的规模越来越大，在小镜头学习领域的表现显著提高，研究人员越来越关注这一领域的发展和变化。
这些现象是否预示着自然语言处理领域和知识图谱领域更深层次的范式转变？随着大型模型成为主流，新兴的研究热点和机遇是什么？在本章中，来自自然语言处理和知识图谱方向的学者讨论了该领域的范式转变，并对未来研究方向的发展提供了见解。
