深圳商报·读创客户端记者 刘娥

近日，中国科学院深圳先进技术研究院研究员、深圳理工大学人工智能研究院执行院长、国家级青年高层次人才刘志远教授莅临深圳理工大学附属实验高级中学（中科附高）科学教育特色项目“科学家讲坛”，为高一年级师生带来一场题为《中西方古代科技简史》的精彩讲座。

讲座中，刘志远教授以“理解科研，从理解科技史开始”为引，带领同学们展开一场跨越时空的探索。他从人类的“轴心时代”讲起，阐释了中西方在认识世界、探索规律方面的不同路径：东方思想倾向于向内探求人性与伦理，西方则更注重向外探索自然与逻辑。刘教授提出了几个引人深思的观点：

古代没有‘科学’这个概念，但不代表没有科学实践。孔子可以被视为人类行为学家、心理学家——他的许多论述基于对人性的系统观察。中国在中古时期技术全面领先，造纸、火药、印刷等技术西传，为欧洲文艺复兴与科学革命奠定了物质基础。

在讲座中，刘志远教授不仅梳理了科技发展的脉络，更着重探讨了科学精神如何在历史长河中孕育与传承。

在问答环节，同学们展现出开阔的视野与深刻地思考。一位同学提问：当前大模型进行4bit量化后，在处理中文法律类问题时性能下降明显，主要影响因素是什么？

刘志远教授表示赞许，随即从两个层面进行了解答：这是一个非常专业且具有现实意义的问题。首先，算力约束是关键因素之一。4bit量化虽然大幅降低了存储与计算开销，但同时也损失了数值表示的精度与动态范围。法律文本往往涉及复杂逻辑、长程依赖与精细化表述，低精度计算可能难以保持推理链的完整性。其次，更本质的原因在于量化过程改变了神经元的数值分布与激活特性。尤其是对中文而言，语言结构、表达习惯与法律术语的复杂性，使模型对参数分布更为敏感。量化后的模型在语义捕捉、逻辑推断方面的能力可能出现‘平滑性丢失’，进而影响专业领域的表现。这也提醒我们，技术工具虽强大，却不能替代人类的独立思考与批判性思维。尤其是面对法律、伦理等涉及价值判断的领域，我们不能过度依赖人工智能的输出，而要保持清醒的头脑和自主的分析能力。真正的智慧，永远来自人对问题的深入理解与负责任的价值选择。

（本文图片由校方提供）