还记得“文转工”的复旦女生徐凝雨吗？三年前她从中国语言文学系毕业，以优异成绩直博计算机科学技术学院（现为计算与
智能创新学院）。
就在几天前，她作为计算与智能创新学院2022级博士生以独立第一作者身份在国际权威期刊《美国科学院院刊》（PNAS）发
表论文，揭示大语言模型中的类人概念表征。复旦大学自然语言处理实验室黄萱菁教授、邱锡鹏教授，现代语言学研究院、智
能复杂体系实验室张梦翰研究员共同担任通讯作者。从打破专业界限到实现学科交叉深入探索，在复旦，徐凝雨找到了自己的
学术方向，也用行动诠释了不受定义的发展可能。
2022年底，ChatGPT横空出世，人们惊叹于其强大的能力。基于自己在概念可解释性方向的学习研究，她开始思考，能否从概
念层面，将认知科学、语言学，甚至神经科学，同人工智能紧密串联起来，构建一个跨学科的研究框架。
以问题为导向，徐凝雨在不同学科专家指导下，结合认知科学、人工智能和神经科学等领域的理论与方法，基于大语言模型的预
测行为及内部表示，深入剖析了模型概念空间的构建方式，系统揭示出大语言模型能够接近并再现人类概念的关键特征。
这一研究结果表明，“预测下一个词”的训练能够让大语言模型在缺乏现实世界联结（real-world grounding）的情况下学习到和
人类相似的概念表示。这种概念表示成功融合了人类概念的关键属性，能够有效解释人类行为以及大脑中的概念编码，为解决人
类概念是如何表征和组织的这一核心认知问题提供了新的假设和启发。
本报记者 汪蒙琪
