10月29日中午，计算机科学与技术学院“校庆学术报告月”第二场报告会在理科大楼B504举行。谭鑫、洪道诚两位老师分别以“具身大脑安全认知与决策”、“ Explainable Learner Attention Prediction and Personalized Recommendation in the Age of Generative AI （生成式人工智能时代的学习者注意力预测与个性化推荐）”为题作学术报告。院领导余佳、崔勇勇、徐飞与学院教师窦亮、何高奇、施江鸣、王靖、吴旭东等师生到场参会。

谭鑫在报告中指出，当前“具身智能”概念已被广泛使用，但成熟的具身大脑尚未真正形成。基于大规模视频资源对25个开源模型的评测显示，主流大模型在意图空间智能上的平均表现约为50%，远低于人类约90%的水平。他认为，相关研究在基础设施层面存在三方面缺失：缺乏安全可控的仿真演练环境、未将安全作为明确的研究议题、尚未建立全生命周期的安全管理体系，后续需围绕环境搭建、决策链路规划与全流程追溯治理推进。

围绕上述痛点，谭鑫介绍了团队在三维场景构建与智能体能力方面的系列进展。在三维场景构建方面，团队逐步推进从稀疏视角重建到流式迭代重建，再到前馈式数据驱动重建的技术演进，并将重建结果接入开放游戏引擎，支撑可交互仿真场景的低成本、规模化生成。在智能体能力方面，推动智能体由被动指令执行向主动观测与自主记忆管理转变，借鉴分层记忆机制降低无效探索成本，并提出将图形界面导航与真实空间具身导航统一建模的跨场景决策框架。在与腾讯合作的项目中，自研游戏智能体在无内部接口、无人工干预条件下自主通关《黑神话：悟空》第一章，验证了以游戏资产带动具身智能研究的可行路径。

洪道诚的报告聚焦教育场景下的学习者状态感知与资源推荐。他指出，蒸汽机作为工业革命的核心标志，实现了对人类体力劳动的系统性替代；计算机作为信息革命的核心载体，完成了对人类重复性基础脑力劳动的替代；而人工智能则开启了智力革命的全新阶段，核心指向认知增强乃至高阶智力替代，最终将推动新一轮以大规模因材施教为核心的教育范式变革。他进一步以斯金纳的教学机理论研究与布鲁姆的掌握学习理论作为理论支撑，系统梳理了个性化教育领域研究的整体演进逻辑与核心实践思路。

在具体工作上，一是无侵入式注意力预测，引入Mamba状态空间模型对视频时空特征解耦建模，无需眼动仪等硬件，仅从慕课视频内容即可高效预测学习者专注度分布，实现了随序列长度呈线性增长的计算复杂度。二是个性化学习资源推荐，融合学习者专注度、情绪等多维状态，结合强化学习与图神经网络，生成适配最近发展区的习题资源。相关成果已在基础教育、职业教育、科普教育等场景推广，构建的人物科普教育大模型“师大先生”在校园网运行。他表示，下一步将探索兼顾高质量、大规模与个性化的教育实践。

在交流环节，与会师生围绕具身智能的行业判断与落地节奏、存储与算力瓶颈、大模型调用成本与响应时延、有图与无图导航的适用边界、具身系统中“大脑”与“小脑”的分工等问题展开热烈讨论，两位报告人逐一回应。与会人员还就科研成果反哺教学、定期开设面向低年级本科生的前沿技术分享讲座形成初步意向。

本次报告会由计算机科学与技术学院主办。学院将继续依托该系列报告搭建院内学术交流平台，促进不同研究方向师生之间的沟通与合作。