报告一

报告主题：解锁大模型的应用创新：数据增强、推理引导与协作优化 

报 告 人：赵翔

报告时间：2024年7月20日（周六）下午14:15-15:00

报告地址：计算机大楼A105

报告摘要：

大语言模型（LLMs）已成为辅助处理与理解海量数据的重要途径，如何有效利用LLMs开展创新应用，随之成为一个重要的研发方向。本报告将尝试探究LLMs在复杂任务与领域应用中持续创新的三个核心维度——数据增强、推理引导与协作优化，通过案例展示这些维度如何共同塑造LLMs领域应用的未来发展方向。具体地，报告将结合虚假新闻检测、复杂时序推理以及科学假设协同生成等典型任务，阐释上述核心维度如何提升了创新应用的效果。

报告人简介：

赵翔，国防科技大学教授、博导。教育部高层次青年人才，湖南省科技创新领军人才。长期从事大数据知识工程等方面的研究与应用，主持国家重点研发计划（青年科学家）项目、国家自然科学面上基金、湖南省杰出青年基金等重要科研项目10余项，出版专著1部，获评国际会议论文奖4项，申请专利40余项。湖南省科技创新团队骨干成员，获评CICC青年科技奖和ACM SIGMOD中国新星奖，科研成果获评CICC科技进步一等奖、CCF自然科学二等奖、军队科技进步二等奖。CCF学会杰出会员、信息系统专委副秘书长、大数据专家委员会委员。

报告二

报告主题：AI时代的科学数据

报 告 人：严笑然

报告时间：2024年7月20日（周六）下午15:00-15:45

报告地址：计算机大楼A105

报告摘要：

历史上的科研范式经历了三次比较大的变革，随着AI和大数据的迅猛发展，第四范式乃至第五范式都被提上了日程。然而不同学科的差异性远大于共性，如何运用AI和大数据相关技术助力科学发现远远不是一个通用的框架范式就能解决的问题。在本次报告中，我们将介绍文献计量学、神经科学、天文学、地球科学等不同领域科学数据处理相关的研究经历，从具体学科场景出发讨论我们再交叉合作中遇到过的技术挑战和解决方法。最后，我们将进一步展望AI for Science的发展趋势，从实践经验出发探讨科研新范式的可能形态。

报告人简介：

严笑然，副研究员，现任之江实验室数据枢纽与安全研究中心主任助理。主要从事AI驱动的科学数据相关研究，形成了从基础理论、算法框架到跨学科应用的系统性成果。共发表论文50余篇，涉及领域包括机器学习、统计物理、社会计算、神经科学、智慧交通、文献计量学等，合作者包括哥德尔奖得主、美国科学院院士、美国陆军智能系统科研负责人、脑连接组理论创始人等。先后共同主持了2个美国国家级的项目，2022年获批国家重点研发计划青年科学家项目，总经费逾两千万元。成为国际会议的程序委员会委员16次。任CCF信息系统专委会执行委员、浙江省领军型天文智能计算创新团队骨干、中国天文学会信息化工作委员会委员、国科大杭州高等研究院主讲教师、数智化康复装备浙江省工程研究中心专家委员、入选杭州市西湖明珠工程海外高层次青年人才。

报告三

报告主题：可信的统一结构化数据问答框架 

报 告 人：张文

报告时间：2024年7月20日（周六）下午15:45-16:30

报告地址：计算机大楼A105

报告摘要：

表格和知识图谱等结构化数据上的问答已经被广泛研究，主要的解决方案包括问题到形式化查询的解析和基于检索的答案生成。然而，前者的当前方法常常在泛化能力上较弱，无法同时处理多个数据源，而后者在可信度方面有限。 本报告将介绍一种可信的统一的结构化数据问答框架UnifiedTQA， 可以以统一的方式同时支持多种类型的结构化数据，同时还具有完成更广泛的问答任务的潜力，如混合结构化数据上的问答以及跨结构化数据的问答。

报告人简介：

张文，浙江大学软件学院特聘研究员,研究方向为知识图谱、图数据处理、大数据系统。在包括NeurIPS/KDD/WWW/IJCAI/AAAI/ICDE/ACM MM/WSDM等在内的国际顶级会议上发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年科学基金项目、浙江省自然科学基金探索青年项目、宁波市自然科学基金探索一般项目。曾获国际知识图谱联合会议IJCKG最佳论文奖、最佳应用论文奖，浙江省科技进步二等奖等奖励。入选副省级市高层次人才引进计划、百度2023年度AI华人女性青年学者榜。