张岳

西湖大学教授

王昊奋

同济大学特聘研究员

徐明亮

郑州大学教授

四、分享嘉宾：

王昊奋

同济大学特聘研究员

嘉宾简介：王昊奋，上海交大博士、上海市优秀博士，同济大学百人计划特聘研究员，博士生导师。其研究兴趣及专长是知识图谱、自然语言处理、对话式用户交互、智能内容生成。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。出版了《自然语言处理实践》《知识图谱方法、实践与应用》等著作。他还受邀在世界人工智能大会等诸多国际与国内智能峰会上担任讲者，并在自然语言处理国内顶级会议NLPCC多次担任知识图谱方向主席，长期作为ISWC, WWW, AAAI等人工智能国际顶级会议程序委员会委员。负责参与10余项国家自然科学基金、863重大专项、科技部科技支撑、经信委和科委等AI相关项目，共发表100余篇AI领域高水平论文。长期在一线人工智能公司担任CTO之职，荣获徐汇区学科带头人人才计划。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次，并成功入选中国人工智能产业发展联盟最佳AI应用案例。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，SIGKG主席，上海秘书长，中国中文信息学会理事，语言与知识计算专委会副秘书长，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任，上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。

报告题目：知识增强大模型：垂域落地的最后一公里

报告介绍：最近发展的大型语言模型在多项问题回答基准测试中展现出了与人类相似的性能。尽管如此，这些模型仍然面临一系列挑战，包括产生幻觉式错误、依赖过时信息、缺乏专业领域的深度知识、数据隐私保护以及参数化知识的内存效率等问题。通过采用知识增强技术，可以有效应对这些挑战，对于提升模型的准确性、时效性以及实用性至关重要。还能推动知识增强型大型模型在专业垂直领域的应用，实现技术在这些领域的深度融合和应用，达到“最后一公里”的突破。

熊德意

嘉宾简介：熊德意，天津大学智能与计算学部教授、博士生导师，自然语言处理实验室负责人，天津市“一带一路”联合实验室语言智能与技术中外联合研究中心主任。主要研究方向为自然语言处理，特别专注于大语言模型、机器翻译、AI对齐、常识推理、认知计算等方向的研究。在IEEE TPAMI、AI、AAAI、ACL等国际著名期刊和会议上发表论文150余篇，出版中英文专著各一部，受理/授权发明专利30余项，参与编制大模型相关标准多项。相关研究获得国家级、省部级、国际合作、企业委托等20余项项目资助，获得北京市科学技术奖二等奖、中文信息学会中文信息处理科学技术奖青年创新奖一等奖等奖项。担任IALP 2012&2021程序委员会共同主席，CWMT 2017程序委员会共同主席，NeurIPS、ACL、EMNLP、NAACL、COLING、AACL等多个知名国际会议的领域主席、赞助主席、演示主席等，TACL和ARR的执行主编，ACM TALLIP副主编，Data in Brief栏目主编等。领导研制了仁文伏羲大模型，与华为、阿里、字节跳动、OPPO等多家知名企业开展了深入合作。

报告题目：构建大语言模型开放评测体系

报告介绍：近年来，大语言模型飞速发展，在自然语言理解&生成、代码生成、推理、规划、工具使用等多个方面，不断取得突破。能力的快速发展也带来对模型伦理对齐和安全等方面的普遍担忧，如何度量大模型的能力边界，为大模型发展打造安全护栏，成为学术和产业界关注的焦点问题之一，国际上也普遍呼吁构建以评测为基础的负责任的大模型扩展策略，然而，传统的评测基准、方法和体系已不能满足大模型发展的需要。本报告将概述目前大模型评测的主要实践和方法体系，指出存在的问题和挑战，探讨大模型开放评测体系以及大模型评测未来的发展方向。