巴黎2026年5月19日 /美通社/ -- 隨著大模型邁入工程化發展階段，行業關注重心正從單純的模型能力突破，逐步轉向實現模型穩定落地、低成本部署與長期高效運行。與此同時，以 OpenClaw 為代表的智能體框架熱度持續攀升，AI 自主執行各類任務的能力愈發貼近實際生產應用場景，不過推理成本偏高、調用鏈路結構復雜、開源生態難以長效發展等現實難題，也已然成為整個行業亟待攻克的全新挑戰。
在此背景下，5 月 4-6 日，GOSIM Paris 2026 于巴黎正式舉辦。
這場面向全球開發者的開源 AI 技術大會，由 GOSIM 主辦，CSDN、1ms.ai 、Probabl 聯合打造。大會討論的重點，不再局限于探討大模型本身的性能優勢，更加聚焦 AI 技術能力的實際落地應用，全力推動相關技術深度融入工程項目、完整工具鏈以及各類實體業務場景之中。
大會設置了主旨演講、主題論壇、實操工坊、編程馬拉松等多項豐富活動，現場匯聚了來自 Probabl、華為、NVIDIA、字節跳動、Hugging Face、Eclipse 基金會、亞馬遜、Fundamental、LAION、智源研究院、波特蘭州立大學、Neo4j AI 社區、Fraunhofer IAIS 等眾多著名機構的工程師、科研學者以及企業一線實踐人員。一邊是技術能力仍在快速推進，另一邊，則是圍繞開源生態、工程協作與落地實踐的持續碰撞。
GOSIM Paris 2026大會現場
當模型能力逐漸趨于同質化后，真正拉開差距的，已經不再只是參數規模，而是工程體系是否扎實、生態是否具備可持續性，以及協作效率能否真正支撐 AI 進入長期生產環境。
而這，也正是 GOSIM Paris 2026 試圖回答的問題。
聚焦 AI 本源與產業變革，Keynote 重磅登場
在 GOSIM Paris 2026 主會場的 Keynote 環節中，菲爾茲獎（數學界的"諾貝爾獎"）得主、法蘭西公學院組合數學講席教授、劍橋大學研究教授、劍橋大學三一學院院士 Sir Timothy Gowers 發表了題為《AI 數學家能否不僅僅是一個黑箱？》的主題演講，從一線數學研究者的視角，系統梳理了大語言模型對數學研究方式帶來的沖擊與潛在走向。Sir Timothy Gowers 強調，當前 AI 數學家的形態仍不理想。與人類數學家相比，大模型往往直接給出答案，卻缺乏"過程引導"的能力。在學習與研究中，人類更需要的是逐步提示與"生產性的思考過程"，而非最終結論本身。
緊接著，Probabl 首席科學官 Gaël Varoquaux 在大會現場把話題拉回到一個更"底層"的問題：盡管大語言模型在圖像生成、文本對話甚至定理證明上屢創佳績，看似遠離噪聲與隨機性，但統計工具依然是支撐這些成就的底層邏輯。
華為開源聯絡官、CNCF 董事會成員 Bill Ren（任旭東）表示，代碼已成為新的語言，開源的邊界將定義未來世界的邊界。"文明的下一部憲法將是代碼 —— 而代碼必須是開放的。碳紀元的時代假設已經過時，硅紀元的首個標志性特征仍有待書寫。我們正在共同構建一個共享命運的數字共同體—— 由人工智能引領、人類參與仲裁、全球共同治理，并建立在開放基礎之上。"
CSDN 創始人兼董事長、GOSIM 發起人蔣濤從更宏觀的產業演進視角，對這一輪 AI 變革進行了系統性總結。蔣濤指出，隨著智能技術成本大幅下降，萬物可編程的時代正式到來。放眼整個智能體技術體系，開源能力已經覆蓋全層級，當下真正的核心賽道，集中在協同調度層。目前行業統一標準仍處于萌芽階段，誰能率先建立規則，誰就能主導下一時代的發展。
隨后，亞馬遜高級首席工程師 Niko Matsakis 將目光投向一個頗具前瞻性的方向：如何讓 Rust 工具鏈在設計之初就適配智能體（Agents）時代。他帶來的開源項目 Symposium，正是圍繞這一目標展開的一次實踐探索。
在大模型性能逐漸逼近瓶頸的背景下，AI 產業的競爭焦點正從"模型能力"轉向"系統能力"。北京智源人工智能研究院（BAAI）的副院長兼總工程師 Yonghua Lin（林詠華）圍繞"從 ChatGPT 到 OpenClaw：Agentic AI 如何重新定義 AI 計算與開放評估"這一主題展開分享，指出基礎設施正在成為制約 AI 發展的下一關鍵瓶頸。
Fundamental 應用人工智能負責人 Alexandre Gerbeaux 從個人職業經歷切入，梳理了數據科學的發展路徑，并引出了一個正在興起的新方向——大型表格模型（LTM）。他用一個形象的比喻形容大模型與表格模型的根本關系：如果說大語言模型更像 AI 的"右腦"，擅長生成與創造，那么表格模型則更接近"左腦"，負責邏輯與數值推理。
GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum 拉開帷幕
作為 GOSIM Paris 2026 的重磅活動之一，GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum 匯聚來自全球的受邀嘉賓，遵循 Chatham House Rule 展開坦誠對話，共同探討一個關乎人類未來的核心命題，當 AI 重塑人類角色之時，我們如何確保人的核心價值始終居于中心？
在主持人 Jesse McCrosky（Principal AI Architect, Egen AI）的開場引導下，Probabl 的執行總裁兼董事長 Yann Lechelle 以四十年的軟件從業經歷，為聽眾勾勒出一幅關于時間、技術與人類角色的宏大圖景。他分享了開放計算基礎設施的七大支柱——開放科學、開放數據、開放標準、開源軟件、開放權重、開放平臺、開放硬件，并表示："沒有這七大支柱，就沒有真正的 AI。這是我們必須發展、必須推動、必須要求透明的答案——唯其如此，算法明天才不會把我們當作早餐吞下。"
菲爾茲獎（數學界的"諾貝爾獎"）得主、法蘭西公學院組合數學講席教授、劍橋大學研究教授、劍橋大學三一學院院士 Sir William Timothy Gowers 隨后指出："數學界存在一種焦慮——我們可能即將進入這樣一個世界：擁有強大模型權限的人，將能用這些模型證明偉大的成果；而無法獲得這些模型的人，將處于巨大的劣勢。"
本次論壇上，還特別設置了四大圓桌討論，覆蓋以下核心議題：
GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum嘉賓合影
解鎖 Agentic AI 全生態進化路徑
在 Keynote 分享之外，GOSIM Paris 2026 同步開設五大垂直主題論壇，覆蓋 Agentic AI Summit、開源模型、Agentic OS 與應用、邊緣側 Agentic AI、開源機器人五大核心方向。從基礎模型研發、系統應用搭建，到邊緣智能部署、開源機器人創新，多維度聚焦產業真實需求，層層拆解技術落地難點，以細分領域的深度交流，全方位挖掘開源與智能體技術的落地價值。
在「Agentic AI 峰會」分論壇中，Agentic AI 的價值不再停留在概念層面，而是被直接拉回到真實的產業場景中加以驗證與展開。本次 Agentic AI Summit 匯集了零售行業頭部企業、國產基礎軟件代表力量以及高校研究學者，從企業智能體落地、研發流程提效，到教育體系的智能化重塑，系統性呈現了 Agentic AI 在不同產業維度中的實踐路徑與應用邊界。
同步開啟的「開源模型」論壇上，來自 Moonshot AI、智譜 AI、Minimax、東北大學、中國科學院自動化研究所、北京智源人工智能研究院、LF AI & Data Foundation、華為、上海交通大學等機構的一線技術專家，圍繞開源大模型的訓練方法、推理優化、多模態能力、社區協作以及產業落地實踐等方向，分享了最新進展與實踐經驗。
在「Agentic OS 與應用」論壇上，來自 Makepad、Delinea、CopilotKit、Huansheng Technology、華為、字節跳動、Makeitfuture、FOSS Shanghai、Eclipse Foundation、Typeform 等企業的一線專家，圍繞 Agentic OS 展開討論。與會者普遍認為，當 AI 代理逐漸成為人與計算機交互的主要界面后，操作系統的角色也正在發生變化——它不再只是傳統意義上的內核與驅動集合，而是正在演變為支撐自主、可組合、可信 AI 工作流運行的基礎設施。
當大模型不再完全依賴云端算力，智能終端也能在離線與低功耗環境中獨立運行時，Agentic AI on Edge 正在重塑 AI 的落地方式。本次大會特別設置「Agentic AI on Edge」論壇，圍繞端側 AI 的全鏈路技術與實踐路徑展開討論，來自 Hugging Face、英偉達、Dimforge、Second State 等機構的技術專家帶來了從框架到工程化落地的系統分享。
在 LLM 的"文本世界"之外，機器人正成為 AI 通向物理世界的關鍵載體。但過去很長一段時間里，硬件成本高企、軟件環境割裂、評估標準不一，讓"具身智能"更多停留在演示視頻里，難以被大規模復現和生產落地。在本次開源機器人論壇上，我們看到了一種全新的可能性：從真機評估標準、人形機器人平臺，到模型自進化和仿生靈巧手，一條由開源驅動的具身智能技術棧正在成形。
當 AI 討論走向實戰，現場工作坊帶你真正上手！
除高屋建瓴的 Keynote 分享與細分領域論壇研討外，本屆大會同樣注重開發者的動手實踐。vLLM 工作坊、OpenHarmony × AI: Powering the Next Intelligent Operating System、面向 Agentic AI 的開放計算（FlagOS）、數據科學與 AI 工作坊、SGLang 工作坊與 Agentic 應用構建工作坊等輪番登場，聚焦技術實操、底層系統架構、智能體開放生態與數據科學核心方法論，以實操教學、案例拆解、技術共創的形式，為開發者與行業從業者帶來沉浸式干貨學習與實戰交流。
在 vLLM 工作坊中，vLLM 核心貢獻者、Red Hat 生成式 AI 高級首席產品經理 Erwan Gallen 從平臺團隊的實際視角出發，拆解了基礎設施選型時需要權衡的關鍵因素，包括不同工作負載形態、提示詞與上下文行為差異、擴展架構模式，以及生產環境中的運維適配問題。隨后，Red Hat 首席軟件工程師 Daniele Trifirò 從 vLLM 的核心優化機制講起，重點回顧了包括 PagedAttention 在內的關鍵設計，并進一步延展到面向不同目標場景的系統構建方法。
在「OpenHarmony×AI: Powering the Next Intelligent Operating System」Workshop 中，來自開源社區、學術界與產業一線的多位嘉賓，圍繞智能操作系統與 AI 融合的最新實踐與挑戰，帶來了多場主題分享與經驗交流。
在智能體系統快速走向工程化落地的當下，如何構建可擴展、可評估、可治理的開放計算底座，成為「面向 Agentic AI 的開放計算（FlagOS）」Workshop 討論的核心。來自北京智源人工智能研究院（BAAI）、Eclipse 基金會、ICCSD UNESCO 咨詢委員會成員、LF AI & Data 基金會、SGLang 社區圍繞開放生態、評估體系與全球協作路徑展開討論。
當大模型從實驗室走向生產線，數據科學與 AI 工程化之間的鴻溝究竟該如何跨越？在本次"數據科學與 AI 工作坊"中，多位來自歐洲著名機構與開源社區的一線專家，從基礎模型構建、大規模訓練、合成數據、高效 OCR 到智能體評測，帶來了各自領域的實戰答案。
本次「SGLang 工作坊」是一場面向開發者的硬核實操課。SGLang 開源維護者 Xinyuan Tong 拆解了 SGLang 性能背后的設計原則。Atlas Cloud AI LLC 算法工程師 Eva Ma 與 SGLang 開發者 Yuhao Yang 分別從演講和實操兩個角度，展示了 SGLang-Diffusion 如何通過高級并行化、分布式 VAE 和算子融合，為圖像/視頻生成提供生產級推理能力。最后，RadixArk 技術團隊成員 Ethan (Yusheng) Su 直接展示了 SGLang 在 RL 后訓練中的核心角色，其使用 Miles RL 框架，以 SGLang 為采樣后端，搭建端到端的 RL 訓練流水線。
在"構建 Agentic 應用工作坊"現場，討論的重點落在如何把 AI 能力真正做成可運行的工程系統，而不是停留在概念層面。Makepad 聯合創始人 Rik Arends、波特蘭州立大學計算機科學副教授 Bart Massey 手把手指導，進行現場教學。
"LLM 之后是什么？"這是很多人關心的問題，也成為 GOSIM Paris 2026 現場午餐學習會的討論主題之一。Fundamental 應用人工智能負責人 Alexandre Gerbeaux 在分享中指出，大表格模型（LTM）作為新的模型類別出現，用于專門處理和理解結構化數據，從而彌合當前模型能力與企業數據現實之間的差距。
極客同臺競技，硬核作品悉數亮相
科創賽場迎來高光時刻，GOSIM Spotlight 2026 前沿創作者盛典、雙賽道黑客松「Agentic Hackathon」和「Robotics Hackathon」賽事、「FlagOS KernelGen 24 小時懸賞挑戰賽」圓滿舉辦。歷經 5 月 5 日至 6 日兩天高強度角逐，各類創新項目與實踐成果集中亮相，為本次巴黎大會畫上鮮活的收尾篇章。
在 GOSIM Spotlight 2026 Frontier Creators 創作者賽道上，從多模態生成到交互表達，從工具鏈到內容形態實驗，10 組入圍創作者在 Station F 完成了作品展示與分享。這些項目不只是"用工具做內容"，更多是在解決具體問題，每一個項目都圍繞一個明確的創作痛點展開。
黑客松維度，兩場賽事同步進行。Agentic Hackathon 覆蓋文本、語音、音樂、視頻到演示生成等多條賽道，參賽團隊基于智譜 GLM、Moonshot Kimi、MiniMax 等模型快速搭建應用原型，兩天時間里完成了從想法到可運行演示的轉化。Robotics Hackathon 則更偏"實戰"，所有任務都在 OpenArm 全開源人形機械臂上完成，包括抓取拆裝、液體傾倒、布料折疊、人機遞接等操作，參賽者在現場不斷調試機械結構與控制代碼，幾乎全程都在動手解決問題。
FlagOS KernelGen 24 小時懸賞挑戰賽同樣精彩。這項挑戰以 Triton 語言為核心，聚焦內核代碼生成與優化，對參賽者的工程能力和工具使用效率都是高強度考驗。
從內容創作到機器人操作，從應用層原型到系統級優化，這些獲獎項目有一個共同點：都能在現場跑起來，并且能對準一個具體問題給出答案。
GOSIM Paris 2026現場頒獎
GOSIM Paris 2026 見證開源 AI 生態蓬勃發展，期待 10 月杭州再聚！
至此，GOSIM Paris 2026 正式落下帷幕。作為深耕全球開源協作的盛會，本次巴黎之行匯聚全球開發者與行業從業者，現場交流熱烈、思想碰撞不斷。
當然，整場大會的順利落地，離不開各家企業、開源社區與生態伙伴的同心同行、攜手共建。
由衷感謝首席贊助商華為，以及 OpenHarmony、Fundamental、OpenBMB、MiniMax、KIMI、智譜、Novita、RadixArk、databricks 等合作伙伴的重磅加持與傾力相助；同時誠摯感謝 BAAI、OuiCrea、全法中國青年科創協會、中法人工智能協會、Olares、Second State、SGLang 社區、vLLM 社區、FlagOS 社區、Hugging Face、開源社、Unaite、42-ai、AI By The Bay、InnAIO、Jumeau.AI 等一眾支持伙伴的踴躍入駐、積極參與。
各大展商與生態伙伴齊聚現場，以多元展示、技術共創凝聚產業合力，持續豐富開源 AI 生態版圖，為這場國際盛會增添了濃厚活力與產業價值。
三天思想交鋒與實踐探索圓滿收官，跨地域的開源協作之路仍在繼續。本次盛會搭建起高效的全球對話橋梁，沉淀了大量落地經驗與行業共識。期待未來再度相聚，持續攜手探索智能技術新方向，共建更加開放、繁榮的全球開源生態。
