北京市科学技术委员会、

中关村科技园区管理委员会

关于公开征集2025年人工智能

颠覆性技术方向储备课题的通知

为落实《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》和《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，加快推动本市人工智能领域颠覆性技术创新，提升人工智能技术的核心竞争力，现征集颠覆性技术方向储备课题。

一、征集方向

任务1：面向新型神经网络架构的颠覆性技术创新研究

研究内容：面向下一代通用人工智能技术，探索非Transformer的新型神经网络架构，实现颠覆性的神经网络架构创新。给出不同模型架构泛化学习能力的理论证明，研究模型训练的稳定性，分析模型在大规模预训练场景下的计算复杂度并进行技术验证。

研究目标：自主开发新型神经网络架构，实现模型算法，并在不小于100亿参数规模验证模型有效性，在同等数据规模、同等参数规模的情况下超过当时的SOTA（在通用测试集如 GPQA、LCB、AIME 25等，代码测试集如SWE-Bench等，智能体测试集如BrowseComp等，超过当时最好的同尺寸Transformer架构模型）；开源模型架构和权重，在国际上引起关注（如：HuggingFace的Trending榜单进入前5）；面向大规模预训练场景，分析证明模型的泛化能力，分析计算复杂度，撰写有影响力的技术报告等。

任务2：面向 Transformer架构大模型的计算优化方法研究

研究内容：针对现有模型计算复杂度高、推理效率低等问题, 改进Transformer架构，提升计算效率。探索高效注意力机制，突破自注意力在长序列建模中的计算瓶颈；设计更高效的稀疏混合专家架构，实现更高的稀疏率；研究以扩散语言模型为代表的非自回归建模方法，提升模型的双向建模能力并支持高效并行推理；提出高效准确的量化方法，进一步降低权重、激活、梯度、注意力等张量所需的位宽。

研究目标：研发Transformer架构的改进优化方式。选择研究内容中的一种、多种或新的技术路线，至少提出一种优化方案，在保持计算精度及通用问题求解能力的同时，大幅度提升模型的计算速度、降低计算资源消耗。相比现有充分优化过的模型架构及系统，实现推理吞吐量提升100%以上、训练速度提升50%以上。开源相关算法并撰写技术报告，在国际上引起广泛关注。（申请单位可自行设计指标，要求评估指标是在主流硬件平台和典型计算场景下，对不小于100亿参数规模模型的训练效率提升，计算精度评测要求选用行业通用评测基准。）

任务3：面向多模态模型的模态融合与统一架构研究

研究内容：针对多模态模型中不同模态间的信息交互及跨模态语义理解的挑战, 深入探究多模态数据的特征表示、关联映射及语义整合机制, 探索在统一单个模型（例如自回归、扩散及其融合等统一架构）中端到端实现对文本、图像、音频、视频等多种模态数据的深度融合与对齐方法，揭示其对应的多模态尺度缩放定律，进一步提升大模型的智能水平。

研究目标：在不小于100亿参数规模下，实现比相同参数量、计算量的单一模态模型相似或更优的模型能力和尺度缩放潜力。开源模型架构和权重，在国际上引起关注（如：HuggingFace的Trending榜单进入前5）。（申请单位可自行设计具体指标，要求评估指标是在主流硬件平台和典型计算场景下，计算精度评测要求选用行业通用评测基准。）

任务4: 大语言模型的记忆机理与方法研究

研究内容：探索精准高效的大模型记忆（Memory）机理。研究包括但不限于大模型中精准、高效的上下文（Context）管理技术，突破传统提示词工程设计范畴，围绕用户指示（Prompt）、历史知识检索（RAG）、个性化记忆（Memory）及即时工具调用（Tool Use）等四大要素，建立更加高效、精准的上下文管理框架。探索上下文选择与信息压缩策略，解决长对话场景下上下文处理问题；研究长期记忆与检索增强生成的协同机制，提升模型跨会话的知识更新和推理能力; 探索上下文管理与工具调用的联动机制，强化模型的自主调用工具并整合工具输出能力。

研究目标：实现模型对长时、个性化交互内容和外部知识的高效检索、筛选和整合，避免信息冗余和计算浪费。在LoCoMo、LongMemEval、HotpotQA、Musique 等长时记忆、跨会话评测、多跳查询等基准上，实现回答质量较当时最优技术的显著提升，同时不增加推理成本。在效果与当时最优技术保持持平的前提下，显著降低上下文管理的计算开销（例如上下文处理的计算资源消耗降低50%以上）。开源相关算法并撰写技术报告，在国际上引起广泛关注。

任务5: 大模型强化学习的尺度缩放范式研究

研究内容：建立适用于大模型的通用强化学习训练范式，设计支持大规模交互和高效奖励传递的算法框架，系统研究计算量、交互轮次和奖励密度等关键维度上的尺度缩放特性，探讨数据生成策略（如合成轨迹、自我演化环境）与模型能力提升的耦合机制，探索开放任务和不确定场景下强化学习缩放特性与奖励策略设计。

研究目标：在不小于100亿参数规模下，模型在数理等复杂任务中的准确率等指标比同规模有监督微调模型提升 30% 以上，归纳强化学习场景的大模型尺度缩放规律，明确参数规模、训练轮次、交互步长和奖励密度与性能提升之间的定量关系。开源相关算法并撰写技术报告，在国际上引起广泛关注。

任务6：大模型的开放域自主学习方法研究

研究内容：探索与当前大模型“预训练-后训练”模仿学习范式不同的新型学习方法。针对当前大模型架构复杂度高，无法对开放域新需求、新任务与新知识进行快速适应学习的局限性，探索实时学习机制，构建测试时参数动态更新机制，实现对复杂指令与多样化需求的有效记忆与适应；提高模型泛化能力，研究面向多样化环境反馈的强化学习框架，实现模型在无人工监督的复杂开放环境中的自主探索与持续优化；探索面向大模型的元学习范式，使模型能够从知识、样例、规则等多形式数据中进行高效学习，具备快速泛化到新任务的能力。

研究目标：自主研发面向大模型的高效自主学习算法。至少提出一种创新训练方法，使得大模型能够在测试阶段、无需大量人工标注数据的前提下，针对新任务实现快速学习与适应，相比基线模型在目标任务上实现30%以上的性能提升，显著降低对标注数据的依赖程度。开源相关算法并撰写技术报告，在国际上引起广泛关注。

任务7：芯算一体协同设计的颠覆性芯片研制

研究内容：针对当前模型权重和芯片带宽制约、影响深度思考及代码生成等长生成场景效果等问题，探索融合芯片（核心硬件）与算法（软件）的下一代人工智能计算模式。融合芯片和软件协同设计全新的大模型训练推理算法，优化内存使用，通过异步算法调度减少芯片间通信需求，提升模型的训练与推理效率；设计专门为大模型计算需求的芯片，支持高效执行矩阵乘法和其他大模型紧密相关的计算任务；通过异步集成减少芯片通信，同时支持模型算法的快速迭代。

研究目标：自主研发低比特混合量化算法；研制一款大带宽、面向2/4/8 比特矩阵运算优化的计算芯片，通过国产工艺实现量产，对比当前业界通用的大模型推理方案，生成速度提升 5 倍以上；相关的量化技术和芯片作为软硬一体方案推广，广泛提升国内大模型各使用场景的效率。

二、申报要求

（一）申报课题

1.申报课题具有明确的技术路线，较强的技术影响力和产业带动力，具有清晰、可量化的目标及考核指标。

2.申报课题具有明显的技术突破，课题成果应服务于国家战略和实体经济，有利于推动人工智能相关技术产品自主创新发展。

3.任务1-6周期原则上不超过2年，任务7周期原则上不超过3年，鼓励在各项指标达成的情况下提前结项，对于成果优异的课题可延续支持。

（二）申报单位

1.申报主体应为在北京市注册，具有独立法人资格的企业或高校院所，拟来京发展的京外主体需在立项支持前完成在北京市注册。申报单位需具备完善的财务、档案和保密管理制度。

2.每个企业本年度限申报1项课题（含联合申报课题）；申报单位需符合《北京市科技计划项目（课题）管理办法》和《北京市科技计划管理相关责任主体信用管理办法》要求;申报单位和团队应遵守科研伦理准则，符合科研诚信管理要求，承诺所提交材料真实性。

3.申报单位为企业的，应明确说明课题投资总额和资金来源，提供相应配套经费，配套经费与财政科技经费比例不低于2:1。

（三）申报负责人

1.申报负责人应为申报单位的正式在职人员，具有良好的职业道德，无不良行为记录。在课题申报时，负责人在课题实施期内在职，具有领导和组织开展创新性研究的能力，身体健康并能切实履行职责，有充足时间保证课题顺利实施。

2.申报负责人需符合《北京市科技计划项目（课题）管理办法》和《北京市科技计划管理相关责任主体信用管理办法》要求。申报负责人作为负责人同期承担北京市科委、中关村管委会课题原则上不超过1项，作为主要参加人员同期参与课题数（含担任负责人的课题）原则上不超过2项。

三、申报方式

1.采取在线申报方式，申报单位通过法人一证通登录“北京市科技计划综合管理平台-在线服务系统”（https://mis.kw.beijing.gov.cn/）更新本单位信息后（以自然人账号申报的，需绑定单位后再填报），点击“项目申报”，选择“关于公开征集2025年人工智能颠覆性技术方向储备课题的通知”，点击申报方向，完成课题申报材料填写，主要包括：课题实施方案、项目课题简表、负责人及申报单位承诺书（需签字盖章），并上传申报课题所需的其他证明性材料。或登录北京市人民政府门户网站“政策兑现”栏目（https://zhengce.beijing.gov.cn）选择相对应的项目进行申报。

2.申报系统将于2025年7月23日（星期三）9：00至8月5日（星期二）17：30期间开放，截止时间后系统自动关闭。申报单位需在系统开放期间完成本单位申报课题审核并统一提交，系统关闭后将不再受理。

四、咨询服务

咨询服务时间：9:00—11:30，13:30—18:00（工作日）

北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会

2025年7月23日