谢小龙同学以“基于LLM的语义驱动交通仿真场景生成框架”为核心主题，从研究背景入手，系统梳理了交通仿真场景构建领域的研究现状与理论进展，指出传统方法在自动化程度以及语义理解方面的不足。报告围绕如何利用大型语言模型提升交通场景生成的智能化与合理性展开，重点介绍了RAG-MCP机制、智能体蒸馏策略与OD矩阵生成，并展示了该框架在自然语言到结构化仿真配置自动映射中的应用价值。

        汇报内容分为五个部分：第一部分阐述了引言，明确了研究背景、意义与创新点，指出在传统场景生成方法中提升自动化程度与语义一致性的必要性。第二部分聚焦于相关研究进展，系统总结了基于规则、数据驱动及深度生成模型的主流场景生成技术，分析其在语义建模与执行可靠性上的局限。第二部分聚焦于相关工作，系统总结了基于规则、数据驱动及深度生成模型的主流场景生成技术，分析其在语义建模与执行可靠性上的局限；第三部分介绍了所提出的语义驱动场景生成框架的方法论，利用大型语言模型实现从自然语言到结构化仿真配置的自动映射。第四部分展示了实验结果，表明所提方法在生成效率与执行成功率方面显著优于基线方法；在保持较低计算成本的同时，仍能生成较为合理的可执行仿真场景。第五部分讨论了未来工作方向，包括进一步增强领域知识约束、优化RAG知识管理机制，以及扩展框架至多模式交通仿真与智能决策支持问题。

        唐克双老师、朱宏老师与其他课题组成员就谢小龙同学研究中的相关问题进行了深入探讨，为其指明了研究后续的重点工作：1）深入探索大型语言模型与多模式交通场景生成的融合机制，提升生成场景的真实性与应用价值；2）进一步建立场景真实性的主客观评价方法，并推动该框架在大规模信号控制测评系统中的集成与应用。