面壁智能 CTO 曾国洋确认出席 QCon 北京，分享迈向 AGI 的关键技术实践

2025 年 4 月 10 - 12 日，QCon 全球软件开发大会将在北京召开，大会以 “智能融合，引领未来” 为主题，将汇聚各领域的技术先行者以及创新实践者，为行业发展拨云见日。

面壁智能联合创始人 & CTO 曾国洋已确认出席并发表题为《端侧模型的知识密度：迈向 AGI 的关键技术实践》的主题分享。近几年大模型技术快速发展，取得了一系列重大突破，大模型能力的核心“知识密度”逐渐为大家所认知。面壁智能一直以来致力于研发更高知识密度的大模型，在业内首先提出知识密度概念并在模型研发过程中取得实践。本次分享内容将围绕大模型知识密度展开，介绍知识密度与大模型的关系以及知识密度长期发展方向，帮助大家更好的理解大模型技术在未来一段时间的发展趋势，提前布局保障企业的核心竞争力。

曾国洋于 2015 年 NOI 金牌进入清华大学计算机系，曾获清华大学挑战杯一等奖、首都大学生挑战杯一等奖、智能体大赛一等奖等。2017 年加入清华大学自然语言处理实验室，2020 年以骨干身份加入「悟道·文源」中文预训练大模型团队，参与 CPM 系列模型的训练和研发，在此期间编写了大模型高效训练和推理工具 BMTrain、BMInf 等，并获多项发明专利。自 2021 年起担任智源研究院语言大模型加速技术创新中心副主任，并于 2022 年创立面壁智能并担任 CTO，入选 2024 年度“北京市科技新星计划”，致力于推动大模型技术的落地应用。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲

1. 大模型技术趋势

• 从 GPT-3 到 Deepseek-R1 大模型技术演变历程

• 下一次 Deepseek 时刻会发生在哪

• 预训练终结后的大模型前景

2. 知识密度的现状与挑战

• 知识密度的定义与模型发展规律

• 知识密度与模型能力上限的关系

• 突破知识密度的技术实践

3. 思维链与强化学习

• 大模型为什么需要思维链

• 强化学习与思维链技术结合对大模型的意义

4. 大模型应用落地展望

• 未来大模型格局如何演变

• 知识密度之外，大模型应用落地还存在哪些障碍

• 大模型快速发展时代，如何不落后于潮流

本次大会还策划了多模态大模型及应用、AI 驱动的工程生产力、面向 AI 的研发基础设施、不被 AI 取代的工程师、大模型赋能 AIOps、云成本优化、Lakehouse 架构演进、越挫越勇的大前端等专题，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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