随着人工智能技术的不断演进，大语言模型正逐步从简单的“快思考”模式，转向更注重推理深度与逻辑连贯性的“慢思考”范式。以 DeepSeek-R1 为代表的新型大模型，通过引入强化学习机制强化长思维链推理能力，在复杂任务处理上展现出更强的理解力和决策能力。这类模型不仅在数学、编程等高阶任务中表现优异，还以开源架构和成本优势推动了技术的普及与应用。当前，“慢思考”技术正成为推动大模型迈向更高智能水平的关键路径，引领行业走向更具自动化与可靠性的未来。

在即将到来的九月，施普林格·自然特别推出“AI慢思考：大模型复杂推理技术在线研讨会”。本次活动我们特别邀请到中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授做客直播间，分享其团队围绕 DeepSeek-R1 等代表性模型在“慢思考”技术方面的最新研究进展。同时，我们还邀请到施普林格·自然计算机科学图书编辑总监常兰兰博士加入讨论，介绍施普林格·自然计算机科学和2025年全新人工智能图书资源以及学术图书出版分享，并精选推荐相关领域的图书。期待与您共同探索 AI 推理能力的新边界！

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时间：2025年9月9日16:00

研讨会日程

开场致辞

大模型慢思考技术探讨

赵鑫教授，中国人民大学高瓴人工智能学院

施普林格·自然计算机科学和2025年全新人工智能图书资源以及学术图书出版分享

常兰兰博士，施普林格·自然计算机科学图书编辑总监

Q&A问答环节

赵鑫教授&常兰兰博士

结束致辞

演讲嘉宾介绍

赵鑫 教授

中国人民大学高瓴人工智能学院

赵鑫，中国人民大学高瓴人工智能学院教授。2014年7月于北京大学获得博士学位，随后进入中国人民大学工作至今。研究领域为信息检索与自然语言处理，共计发表论文200余篇，谷歌学术引用3万余次，曾主导研发了玉兰系列大语言模型，组织编写了大语言模型综述论文《A Survey of Large Language Models》(预印版文章)以及《大语言模型》中文书（高等教育出版社出版）。曾荣获2020年吴文俊人工智能优秀青年奖、ECIR 2021时间检验奖，CCF-IEEE CS青年科学家奖。

演讲主题：大模型慢思考技术探讨

最近以DeepSeek-R1为代表的大模型慢思考技术受到了较大关注，慢思考模型通过生成更长的思考过程来解决更具挑战性的问题，在多个科学场景和应用领域都取得了重要突破。本次报告将聚焦大模型慢思考的基础技术与实现方法，对于其中可能涉及到的技术路径进行探索和系统性讲解，主要介绍以强化学习为主线的关键技术，并结合自身实践经验讨论其中的技术挑战，然后探讨推理模型的科学价值，并且总结现阶段推理模型的局限以及未来的技术发展趋势。

常兰兰 博士

施普林格·自然计算机科学图书编辑总监

常兰兰博士现任施普林格·自然计算机科学图书编辑总监，带领团队负责亚太地区计算机科学图书与会议论文集的出版，并统筹全球 AI领域图书出版项目。她加入施普林格·自然编辑团队已有 14 年，此前曾在HP和Fujitsu担任系统工程师、软件工程师和研究员等职务。

演讲主题：施普林格·自然计算机科学和2025年全新人工智能图书资源以及学术图书出版分享

本环节将重点介绍施普林格·自然计算机科学和人工智能领域的电子图书资源。施普林格·自然计算机科学图书编辑总监常兰兰（Celine Chang）将深入介绍这两个图书合集的内容亮点，重点阐述其在科研与教学过程中对科研人员和机构的应用价值，并分享出版学术图书的优势与所获支持。

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参与直播的观众将有机会获取赵鑫教授的原版图书及Springer Nature文创周边。

新书推荐

本书由中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授和文继荣教授领衔主编，博士生李军毅、周昆和硕士唐天一参与编著，作者团队在大模型领域有着丰富的研究与开发经验，曾主导研发了文澜、玉兰等大模型。

在本书中，我们面向大模型学习者，梳理并构建了一套系统化的技术框架与路线图。全书在章节编排与内容选取上进行了多轮修改，力求让读者一站式掌握从核心概念到前沿算法的完整脉络。本书适合具备深度学习基础、渴望快速搭建大模型知识体系的科研人员与工程师，可作为大模型领域的入门参考与随手查阅手册。本书内容凝练了经典论文、开源代码与前沿论文中的精华，按概念 → 算法 → 模型逐层展开。且结合实际案例与代码示例，帮助读者在实验中验证并内化所学。每章原稿都经过多轮审阅与修订，确保论述准确、表达清晰。愿本书成为您迈入大模型研究殿堂的第一把钥匙，也期待在交流与碰撞中，与您一道见证大模型技术的持续演进。

2025人工智能电子图书合集重磅上线

施普林格·自然人工智能电子图书合集是科研与学习的一站式资源，涵盖广泛的学科主题和丰富的内容，从基础知识和理论到前沿研究成果。从预测人类行为的机器学习算法到深远影响医疗保健等行业的神经网络，合集收录了相关领域丰富的资源，图书类型多样。专著和精选会议论文集提供大量有关人工智能及其应用的主要研究成果，教科书和手册则可作为学生的入门读物，或为希望全面了解这一快速发展领域研究状况的读者提供参考读物。

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