[智能应用]AI世界的年轻人｜研究不止于实验室，更服务于遥远山区 [5P] [复制链接]

走近出生于2002年的沈君豪，大一时参加世界人工智能大会的经历，让他带着明确的方向走上AI之路。
祝碧晨 设计
一位计算机专业的大学生在本科期间可以做什么？AI浪潮下，沈君豪选择逐浪前行。
出生于2002年9月的他，是华东师范大学计算机科学技术学院2021级本科生，目前已直博上海交通大学人工智能学院。四年间，在学院、导师和团队的共同支持下，他获得了NeurIPS 2023因果结构学习挑战赛国际冠军、2024年中国计算机学会大学生学术秀本科组冠军等诸多荣誉，在CCF-A类国际会议发表论文3篇，其中第一作者2篇。
回忆大学起点，沈君豪选择计算机专业没有特别笃定，只是抱着尝试的心态。转折点发生在大一下学期——那时他参加了在上海举办的世界人工智能大会，关于智能教育的话题点燃了他的兴趣：如果人工智能可以为教育公平和资源分配不均提供有效的支撑，那将是有趣且有意义的事情。自此，他带着明确方向走进人工智能世界。
沈君豪在华东师范大学2024年开学典礼发言。本文图片均为受访者供图
一上完课就跑去实验室
本科课程之外，沈君豪对人工智能有着明确的学习路径：阅读国内外人工智能的经典教材；参与学院的科研计划，在导师的指导下看论文做研究；参与各种学术交流。
“书本知识比较系统，论文知识比较前沿，科研可以将理论付诸实践，而学术交流很多是没有定论的问题，参与讨论可以对科研动态有比较好的把握。”沈君豪解释。
因为痴迷研究，大部分时候，他一上完课就跑去实验室；导师也很支持他，在实验室里给他留了位置。聚焦智能教育，他主要进行了两个研究项目。
一个是“符号认知诊断”。在教育评估中，传统心理学方法虽能清晰解释学生能力，却难以应对复杂的教学场景；深度学习算法虽建模精细，但复杂的“黑箱”模式让教师难以信任。为此，沈君豪尝试平衡准确性和解释性，以符号形式表达学生能力和学生在不同项目上的反馈之间的关系，以便教师理解和应用。
沈君豪在中国机器学习及其应用研讨会上作口头汇报。
“这个方向参考文献少，工程实践几乎没人做过。”他说，从搭建实验平台、测量指标，其间他尝试了很多方案，但做了半年也没有显著成效。后来，他从头分析理论基础和代码逻辑，积极向导师和同门请教，最终找到了可行方案。
另一项研究是“超图认知诊断”，利用超图结构捕捉学生之间的同质性影响因素，以提高个性化学习推荐的精准度。这些成果服务于上海市教委教育数字化转型，落地1+1课堂教学与针对性个性化课后素养能力提升。其能系统帮助教师快速评估学生各项能力，实现教学的个性化与精细化。
寻甸数字支教，学生正在听课。
将AI课程送到云南山区
除了在实验室中的潜心钻研，沈君豪还将AI带到了更遥远的地方。自2019年起，华东师范大学与云南寻甸建立了对口帮扶机制，通过课程开发等推动乡村教育振兴。寻甸回族彝族自治县隶属于昆明市，山区、高寒山区占全县总面积的87.5%。2024年9月至12月，沈君豪和其他志愿者通过远程连线，为寻甸县仁德四小四年级的6个班级开设了每周一节的大语言模型科普课程。
“虽然大语言模型对他们而言可能是比较新颖或遥远的东西，但我认为，有一天他们总会用得上，不能因为暂时的条件不足就不去科普。”沈君豪说，考虑学生年龄、认知和设备限制，他花了很多精力设计课程内容，用通俗有趣的方式展示AI的可能性，比如利用云平台部署的语言模型辅助教学，并以语言模型生成图片和故事作为案例。他自己和其他志愿者也同时负责课程的教授与协调。
隔着电脑屏幕，他能看见孩子们的表情，“他们觉得这个东西特别好玩，非常热衷于尝试，生成各种图片、写小说、配上插图进行创作，而且不需要学过平面绘图软件，就能去完成一些事情，释放想象力。看着那些笑容，我认为他们能从中受益，能够不掉队，这个课程的使命便完成了。”
在教学过程中，沈君豪敏锐地察觉到，计算设备的稀缺限制了智能教育模型的部署。为此，他的研究方向也进一步延伸——如何让深度学习模型在低性能设备上运行，以便服务更多教育资源匮乏的地区。“意识到教育一线的需求后，你才会真正去做。”他对技术赋能教育公平有了更深的理解。
沈君豪在巴塞罗那参加2024年国际知识发现与数据挖掘大会。
站在校企交叉点做研究
2024年，在巴塞罗那的国际知识发现与数据挖掘大会上，他与各领域学者交流，探讨生成式人工智能带来的研究范式变革。观点的交流和碰撞引起他更深层的反思：“以前的科学研究常常是个人或小团队就能完成，在生成式人工智能时代，从模型基础建设、部署到推理，涉及非常复杂的工程问题，需要更广泛的协作。作为科研工作者，需要对自己的定位有明确认知。”
换言之，“人工智能再往下发展，不单单是高校能够完成的事，需要依靠高校、企业、研究机构共同协作，从芯片到模型、从算法到产品形成全链路生态。”他认为，科研工作者必须站在高校与企业的交叉点，既有理论深度，又能推进技术落地。
读博的选择正是对这一趋势的积极响应，之所以选择上海交通大学人工智能学院，他看重的是产研融合的生态，学校背靠上海人工智能实验室，既深耕基础理论，又连接产业需求，“是比较合适、能够有所作为的地方”。
读博期间，他计划聚焦于多模态模型推理研究；更长远的规划上，他期望能够在人工智能领域找到新的研究问题，推动人工智能为机器人应用提供基础，提升人工智能在教育等现实场景中的更深层嵌入。
学会学习，不断突破
关于人工智能，关于技术自主和全球协作的平衡、数据安全、道德伦理、技术与人的关系等等，沈君豪有很多思考。他坚信，“技术是能解放生产力的，但是人文关怀是技术无法替代的。解放生产力之后，人才有更多的时间去实现关怀。”
谈及AI青年人才需要具备的能力时，沈君豪强调：“最重要的是学会学习。大模型对所有人来说都是新东西，青年人与老一辈学者基本站在同一条起跑线上，我们要从海量信息中筛选出真正的问题，也要借力人工智能，构建一个从学习、验证再到迭代的闭环，不断推动科研进步。”
“我们还需要认识到，这是一个新兴领域，大多数尝试都会失败。失败并不意味着无用，它是在科研路上帮你排除一条错路。”他说，研究都是由失败堆积出来的，“我们要有承认错误的勇气、面对失败的韧性，这样才能在长期积累中取得突破。”

AI世界的年轻人｜研究不止于实验室，更服务于遥远山区
沈君豪投身AI研究的契机
沈君豪出生于2002年，是一名计算机专业的大学生。大一下学期，他参加了在上海举办的世界人工智能大会，关于智能教育的话题点燃了他的兴趣。他认为如果人工智能可以为教育公平和资源分配不均提供有效的支撑，那将是有趣且有意义的事情，自此带着明确方向走进人工智能世界。

实验室中的潜心钻研
学习路径
本科课程之外，沈君豪对人工智能有着明确的学习路径。他阅读国内外人工智能的经典教材，参与学院的科研计划，在导师的指导下看论文做研究，还参与各种学术交流。他认为书本知识比较系统，论文知识比较前沿，科研可以将理论付诸实践，而学术交流能让人对科研动态有较好的把握。因为痴迷研究，大部分时候他一上完课就跑去实验室，导师也在实验室给他留了位置。

研究成果
符号认知诊断：在教育评估中，传统心理学方法虽能清晰解释学生能力，却难以应对复杂的教学场景；深度学习算法虽建模精细，但复杂的“黑箱”模式让教师难以信任。为此，沈君豪尝试平衡准确性和解释性，以符号形式表达学生能力和学生在不同项目上的反馈之间的关系，以便教师理解和应用。一开始尝试了很多方案，做了半年也没有显著成效，后来他从头分析理论基础和代码逻辑，积极向导师和同门请教，最终找到了可行方案。
超图认知诊断：利用超图结构捕捉学生之间的同质性影响因素，以提高个性化学习推荐的精准度。这些成果服务于上海市教委教育数字化转型，落地1 + 1课堂教学与针对性个性化课后素养能力提升，能帮助教师快速评估学生各项能力，实现教学的个性化与精细化。
所获荣誉
四年间，在学院、导师和团队的共同支持下，他获得了NeurIPS2023因果结构学习挑战赛国际冠军、2024年中国计算机学会大学生学术秀本科组冠军等诸多荣誉，在CCF - A类国际会议发表论文3篇，其中第一作者2篇。

将AI课程送到云南山区
支教背景
自2019年起，华东师范大学与云南寻甸建立了对口帮扶机制，通过课程开发等推动乡村教育振兴。寻甸回族彝族自治县隶属于昆明市，山区、高寒山区占全县总面积的87.5%。

支教过程
2024年9月至12月，沈君豪和其他志愿者通过远程连线，为寻甸县仁德四小四年级的6个班级开设了每周一节的大语言模型科普课程。考虑学生年龄、认知和设备限制，他花了很多精力设计课程内容，用通俗有趣的方式展示AI的可能性，比如利用云平台部署的语言模型辅助教学，并以语言模型生成图片和故事作为案例。他自己和其他志愿者也同时负责课程的教授与协调。

支教成效与研究方向延伸
隔着电脑屏幕，沈君豪能看见孩子们觉得课程特别好玩，非常热衷于尝试，生成各种图片、写小说、配上插图进行创作，而且不需要学过平面绘图软件，就能去完成一些事情，释放想象力。他认为孩子们能从中受益、不掉队，课程的使命便完成了。为此，他的研究方向也进一步延伸，即如何让深度学习模型在低性能设备上运行，以便服务更多教育资源匮乏的地区，他对技术赋能教育公平也有了更深的理解。

未来规划
2024年，在巴塞罗那的国际知识发现与数据挖掘大会上，沈君豪与各领域学者交流，探讨生成式人工智能带来的研究范式变革。读博期间，他计划聚焦于多模态模型推理研究；更长远的规划上，他期望能够在人工智能领域找到新的研究问题，推动人工智能为机器人应用提供基础，提升人工智能在教育等现实场景中的更深层嵌入

　　沈君豪是一位非常有才华和潜力的青年科学家，他在人工智能领域取得了显著的成就。他的故事激励我们所有人，无论我们的背景如何，只要有热情、有决心，就能够实现我们的梦想。他的成功不仅仅是个人的荣耀，也是中国科技发展的一个缩影。我们期待沈君豪在未来的研究中取得更多的突破，为人工智能的发展做出更大的贡献。