2026年10月30日，第三届中欧科学家论坛在德国法兰克福举行。Vladan Devedzic教授围绕走进机器时代：大语言模型在科研工作流程中的机遇、风险与伦理主题发表演讲。

嘉宾简介：弗拉丹·德韦季奇（Vladan Devedzic），塞尔维亚贝尔格莱德大学计 算机科学与软件工程教授，塞尔维亚科学与艺术学院（SASA）通讯院 士。他是 GOOD OLD AI 研究网络创始人及贝尔格莱德大学人工智能实 验室创始人。已发表 380 余篇论文，出版 6 本著作，在国际会议做过 20 余场主旨/全体会议报告及 20 余场技术讲座。长期致力于将人工智 能与软件工程领域思想紧密结合。

主要内容：

演讲围绕大语言模型与大型多模态模型对科研全流程的重塑展开，介绍了人工智能在研究选题、引文语境分析、代码生成、实验方法设计和论文润色中的应用，以及利用智能体模拟同行评审、预测投稿结果的新型工作流程，并讨论了模型幻觉、分析深度下降、知识成果归属不清和出版政策变化等问题。

主要观点：

报告指出，人工智能能够加速科学发现、促进知识综合并改善学术表达，但其应用也伴随着伦理风险与学术规范挑战，强调负责任地使用人工智能、审慎核验生成内容以及维护学术严谨性和诚信的重要性。

补充材料：

无线通信技术的进步为车联网（V2X）通信以及互联车辆环境（CVEs）的开发铺平了道路。这些环境为改善交通协调和优化全网交通流量提供了重要机遇。然而，互联车辆和基础设施产生的海量数据，加上传感器测量不准确、数据缺失、通信延迟以及潜在的网络安全威胁，给可靠且高效的交通管理带来了重大挑战。本次主题演讲将介绍一种用于优化联网交通系统中车辆驾驶行为和交通流的网络物理协调框架，特别侧重于城市交叉口管理。通过将实体车辆与网络层面的交通信息相结合，该框架使车辆能够预判交通信号灯的变化并做出明智的驾驶决策，从而促进更顺畅的交叉口通行和更高效的交通运行。本次演讲将介绍创新的控制策略，并探讨其提升智能交通系统（ITS）性能的潜力。同时，演讲还将分析通信延迟和数据缺失如何影响控制性能，重点阐述这些问题对有效车辆协调带来的挑战。最后，演讲将探讨缓解这些影响的潜在方法，为开发更高效、更可靠且更具韧性的系统提供见解。

（文 安昱霖 ）