4月11日下午，由人工智能与数据科学学院主办，蜗壳进阶联盟承办的不焦虑的AI时代主题活动在中国科学技术大学高新区GT-A401举行。活动邀请到王翔、张岸两位青年教师讲述真实的浪潮中心，与同学们展开了一场关于AI前沿发展的深度对话。线上线下共30余名同学收看了访谈直播。
张岸老师首先分享了自己的学术路径：从东南大学数学专业，到新加坡国立大学统计学博士，最终走向人工智能。她坦言，做数学时觉得自己不是有天赋的人，做统计时觉得很多证明很虚无。直到开始做人工智能，才感觉对了！大模型时代来临后，每天都很开心。她坦言跨专业确实存在难度，但时代变得比自己能接受的还要快本身就是AI从业者的宿命。
王翔老师讲述了从推荐系统到因果学习的转型经历。他强调每一次技术革命的浪潮来临，都是对所有人的一次重新洗牌，是一次平权的机会。2019年导师建议他转向可解释性AI时，他经历了漫长的挣扎，直到2022年底大模型爆发，才让他重新找到目标。
在智能体领域，张岸老师讲道Agent确实已成为一股大浪潮。标志性事件包括2025年12月Manus融资20亿、豆包出现、OpenAI在2026年3月全球爆火。她指出，如今的Agent和强化学习中传统意义上的Agent已是两码事——现在的Agent是真的有智慧的。王翔老师则提醒区分公司宣传与实际内核：有些公司做PR是为了融资，自然会浮夸。但拨开夸大的PR宣传，内核没有太大变化。他强调，判断Agent真正的价值，要看它是否能真实地跟环境进行交互——这是Agent与纯大语言模型最本质的区别。
在记忆机制方面，张岸老师重点介绍了Agent的记忆研究。她指出，Agent需要一种不完美的记忆，因为完美记忆本质上是一种注意力管理的缺失。人需要遗忘机制，Agent同样需要——否则一旦犯错，就会一直错下去。她将当前记忆研究归纳为四个方向：一是层次化记忆，即像人一样对记忆分层，短期与长期分离；二是多模态记忆，视觉记忆能更好地压缩信息，也是未来的重要方向；三是长程记忆中的注意力管理；四是在多智能体协作场景下，记忆如何高效服务于智能体之间的通信，而非仅服务于人。
在多智能体协作方面，王翔老师介绍了团队相关工作。他聊到当多个Agent协同完成任务时，如何将稀疏的监督信号合理分配给各个Agent，让整个系统的性能持续提升。关于网上热议的三省六部制Agent架构，他持开放但审慎的态度，表示这是很好的探索。给世界引入先验知识时，它可能在某些任务上恰好适用，但不代表在所有任务上都是最优解。他提醒，Agent架构的设计需要回到智能体之间的交互来思考，而非简单套用人类社会组织形式。
谈及本科生如何在AI时代立足，两位老师不约而同地强调多做多试。张岸老师建议有想法就做，别天天等着文章出来了再说。王翔老师则建议本科生尝试做自己的one person project，将AI工具真正用于解决真实问题，而非停留在看起来比别人牛的炫技层面。两位老师借用强化学习中的概念，建议在借鉴前人经验和自主探索之间找到平衡。
活动在热烈的自由交流中落幕。两位老师平实而真诚的分享，帮助同学们在AI热潮中建立起更为理性、务实的认知框架。
撰稿人：PB24261891 阙宇涵