什么是下一代大模型标志性特征？可解释？可泛化？可推理？当前大模型的泛化能力主要是通过对数据和知识的见多识广，而因果推理实现泛化的机制则是学习因果不变性，以不变应万变，大模型和因果两种泛化机制能否实现1+1>2？大模型本质还是数据驱动关联学习机制，如何实现由关联到因果的跨越，提升大模型的可信能力？同时大模型也为因果推理带来了新的机遇，如何结合大模型和世界知识，为因果推断和因果发现助力？因果推理与大模型如何双向赋能？

论坛邀请了来自于因果推理、大模型、人工智能、统计等领域的顶尖科学家、企业家和技术领导者，共同研讨（1）什么（不）是下一代大模型标志性特性？（2）因果推理在下一代大模型中的必要性和作用？（3）因果推理赋能下一代大模型的技术路径？

通过此次论坛，我们期望形成“我国因果与下一代大模型的总体研究路径”，输出给相关部门助力形成“因果与大模型”领域项目指南，以及输出CCCF专辑或白皮书，对研究界进行牵引和动员。

 论坛主席

崔鹏

CCF副秘书长兼青工委主任，清华大学计算机系长聘副教授