11月21日中午，数字沙龙时代司法“数字与人文节气沙龙”系列活动第52期暨人工智能研究院学术沙龙第23期举行。人文讲座聚焦人工智能与司法交叉领域，节气焦为与会者介绍大模型基础理论知识、小雪行聚大模型监督强化推理、篇举智慧司法机遇与挑战 。模型pc加拿大28本期沙龙由北京大学人工智能研究院杨浩主持 ，智慧战邀请北京大学人工智能研究院张牧涵担任主讲人 ，遇挑北京大学法学院党委副书记 、数字沙龙时代司法北京大学人工智能研究院副院长杨晓雷为与谈人 。人文来自法学院、节气焦人工智能研究院 、小雪行聚国际关系学院等院系的篇举多名师生参与讨论 。活动现场张牧涵作主题报告讲座从基本概念入手
，模型帮助听众理解大语言模型的智慧战原理与技术基础 。张牧涵指出 ，公众对大模型的认知最早源于GPT的发布
 。其核心特点包括：具备生成文本的能力
、利用大规模互联网语料进行广泛训练 、预测下一个词元的概率分布 。张牧涵以“词元”“分词器”与“向量嵌入”等概念为例 ，加拿大pc28预测说明模型如何将文本转化为机器可处理的高维向量空间表示，并介绍注意力机制的作用。他将大模型的训练分为三大阶段，即通过海量互联网文本，让模型学习语言结构、逻辑关系与世界知识的预训练阶段；用任务型数据对模型进一步训练 ，使其更贴近特定应用领域的微调阶段；通过“奖励机制”让模型在对齐性
、安全性  、合规性等维度更加优化的强化学习阶段  。当前业界正在尝试通过更精细的加拿大预测网28预测推理训练，提升模型的逻辑推理能力与可信度。在技术基础阐述后，张牧涵将大模型与“智慧司法”结合，指出其面临的机遇与现实挑战
。机遇方面，大模型可协助初筛文书
、提取证据要点、生成辅助意见等，极大提升司法文书处理效率。同时
，加拿大西28预测智能咨询、自动化法律检索等功能为企业与个人提供更精准的信息服务 ，增强司法服务专业性与普惠性
。大模型还可以助力司法行业的数字化升级。当然，法律场景对安全性 、准确率的要求更高，模型错误可能造成严重后果，因此模型可靠性 、推理一致性仍需提升 。加拿大在线预测官网28此外 ，法律知识结构复杂，但大模型的专业语料匮乏，需要更多团队与专家参与 。张牧涵介绍了团队正在构建的“元法大模型”体系  ，展示了模型如何从输入的法律事实中抽取关键信息、生成稿件格式 、补充必要的法规引用 ，逐步得出更符合司法体系要求的结构化输出，并与现场与会者互动。张牧涵强调 ，当前团队正在推进高难度、高价值的智慧司法研究项目，非常欢迎对AI 、司法、数字治理等领域感兴趣的同学加入，共同探索大模型在司法领域的未来发展方向。杨晓雷进行回应在对谈环节中
，杨晓雷围绕“智慧司法”的主题进行进一步回应 。他提出 ，法律体系可从“信息-知识-价值”三个维度理解。互联网时代极大提升了公众获取法律信息的能力 ，人工智能的出现进一步推动法律知识普及化 ，使普通人在复杂法律问题上的理解与判断能力不断增强
。他强调 ，这类系统不仅能为普通公众提供知识支持
，也将提升专业法律群体的工作效率 ，有助于构建更高效的法律服务体系 
。同时 ，杨晓雷表示，真正的挑战并非来自技术本身 ，而在于法律知识体系的边界与不可完全形式化的部分 ，如价值判断、道德意涵等。人工智能无法完全替代法律人的判断  ，人机协作将成为未来法律工作的重要方向。自由讨论发言在自由讨论环节中，与会师生围绕法律大模型的发展展开了深入交流 ，讨论内容涵盖模型在数据标注 、知识更新 、反馈循环等方面的核心技术挑战
，以及法律场景对大模型稳定性和推理能力的特殊要求等 。本次活动中，社会科学部继续与勺园中餐厅合作，推出小雪节气特色美食 ，为与会师生提供了良好的交流环境。玻尔知识库继续为沙龙活动提供专属知识库 ，方便不同专业背景的观众了解主题内容。小雪节气美食专题链接
：“数字与人文”节气沙龙