报告题目1：大语言模型知识机理分析与知识增强

主讲人： 中央民族大学 陈玉博 副教授/知行特聘教授（培育）

报告时间：2025年12月25日（星期四）15：00-15：35

报告题目2：面向认知安全的知识增强大模型推理

主讲人： 北京理工大学 胡琳梅 副教授/特别研究员

报告时间：2025年12月25日（星期四）15：35-16：10

报告题目3：大语言模型知识机理分析与知识增强

主讲人： 中国科学院计算技术研究所 庞亮 副研究员

报告时间：2025年12月25日（星期四）16：10-16：45

报告题目4：社会智能体的博弈智能：评测基准与智能体架构

主讲人： 香港大学 冯夏冲 博士后

报告时间：2025年12月25日（星期四）16：45-17：20

特邀报告1

报告题目1：大语言模型知识机理分析与知识增强

主讲人： 中央民族大学 陈玉博 副教授/知行特聘教授（培育）

报告时间：2025年12月25日（星期四）15：00-15：35

报告地点：厦门大学信息学院4号楼106

报告摘要：

近年来，大语言模型在知识密集型的自然语言处理任务上取得了令人瞩目的进步。这似乎表明，大语言模型能够自发地从语料中学习大量知识，并隐式地保存在参数之中。然而，这一现象的背后机理仍然萦绕着许多谜团。大语言模型如何存储和运用知识？如何按需修改大语言模型中的知识？如何弥补大语言模型的知识不足？这些问题都亟待进一步探索。该报告将重点介绍大语言模型的知识机理分析、知识编辑与知识增强方面的基础知识和近期研究进展。

报告人简介：

中央民族大学副教授（知行特聘教授（培育）），曾任中国科学院自动化研究所副研究员，入选第五届中国科协青年人才托举工程、2022年全球华人AI 青年学者、2022年中国科学院青年创新促进会会员、2025年北京市科技新星，2023、2024、2025年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。研究方向为自然语言处理、知识图谱和大模型，在ACL、NeurIPS、IJCAI、AAAI、ISWC 等国际重要会议和期刊发表高水平学术论文90余篇，Google Scholar引用量7800余次，其中一篇论文入选ESI高被引论文，两篇论文入选ACL、EMNLP最具影响力论文榜单（Paper Digest评选），获得国际语义网大会ISWC 2023（CCF B类会议）最佳张贴论文奖，国际计算语言学大会ACL 2025领域主席推荐奖（CCF A类会议），并五次获得最佳论文奖。出版学术专著两部《知识图谱》、《知识图谱：算法与实践》，入选十三五国家重点图书出版规划教材。主持国家自然科学基金面上项目（2项）、青年基金项目，主持研发的信息抽取和知识图谱构建系统多次获得国际/国内学术评测冠亚军。担任中国中文信息学会青年工作委员会副主任、Data Intelligence编委等。曾获中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖，北京市科学技术进步奖一等奖。

特邀报告2

报告题目：面向认知安全的知识增强大模型推理

主讲人： 北京理工大学 胡琳梅 副教授/特别研究员

报告时间：2025年12月25日（星期四）15：35-16：10

报告地点：厦门大学信息学院4号楼106

报告摘要：

在信息爆炸的时代，海量信息如新闻、社交媒体内容充斥网络空间，其中未经验证或蓄意伪造的虚假信息日益泛滥，对公众认知安全构成严峻挑战。报告围绕“面向认知安全的知识增强大模型推理”这一主题，重点开展虚假信息检测、人格分析和主动新闻推荐引导三方面的研究，旨在提升信息真实性保障能力，助力社会认知环境治理与稳定维护。针对现有方法在复杂信息语义理解与知识关联方面的局限，报告探索融合知识增强的大模型推理技术，通过引入知识，提升模型在信息验证、用户人格分析及负责任内容推荐等任务中的准确性和可解释性，为构建安全可信的信息生态系统提供理论支持与技术路径。

报告人简介：

胡琳梅，副教授/特别研究员，博士生导师。2018年于清华大学计算机系获得博士学位，荣获北京市优秀毕业生。研究方向是大模型、自然语言处理与多模态理解。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目。发表CCF A类等高水平论文40余篇，google学术引用次数超4000次。担任中文信息学会青工委执行委员，CCF大模型论坛执行委员。担任《Data Intelligence》（中科院二区）期刊编委，担任《AI Open》（IF：14.8）期刊青年编委，担任顶级国际会议ACL领域主席、IJCAI SPC，AAAI，EMNLP 等PC，担任顶级期刊TKDE, TOIS等审稿人。2019年获得微软亚研院铸星计划支持，2023年入选AI华人女性青年学者榜。

特邀报告3

报告题目：大语言模型知识机理分析与知识增强

主讲人： 中国科学院计算技术研究所 庞亮 副研究员

报告时间：2025年12月25日（星期四）16：10-16：45

报告地点：厦门大学信息学院4号楼106

报告摘要：

随着大语言模型的快速发展，搜索引擎、推荐系统等信息检索系统因与LLM的融合，已发生范式转移。然而，将LLM融入信息检索流水线也带来了新的挑战，尤其是以偏差和不公平性为表现形式的问题，这类问题可能会破坏信息生态。首先我们将偏差与不公平性问题统一界定为“分布失配”问题，并进一步将缓解策略归为“分布对齐”的框架下；随后，我们分别讨论“源偏差”现象和“隐式不公平”问题及其解决方案。希望能帮助信息检索领域及其他相关领域的研究者与利益相关者，提高对大语言模型时代下偏差与不公平性问题的关注度。

报告人简介：

庞亮，中国科学院计算技术研究所副研究员，新加坡国立大学访问学者，研究方向为自然语言生成和信息检索。在国际会议发表过论文60余篇，谷歌引用超5000。担任中文信息学会信息检索专委会常务委员，中文信息学会青工委副主任，北京市科技新星，中国科学院青促会会员，ACL/EMNLP 等会议领域主席。曾获中文信息学会优秀博士学位论文奖，CIKM最佳论文候选，SIGIR最佳论文提名，电子学会科技进步一等奖。

特邀报告4

报告题目：社会智能体的博弈智能：评测基准与智能体架构

主讲人： 香港大学 冯夏冲 博士后

报告时间：2025年12月25日（星期四）16：45-17：20

报告地点：厦门大学信息学院4号楼106

报告摘要：

本报告聚焦博弈场景中基于大语言模型的社会智能体研究，系统梳理当前研究进展，构建“博弈框架—社会智能体—评估”三维分类体系。博弈框架涵盖选择类与交流类博弈，智能体维度涵盖偏好、信念、推理及其交互机制，评估体系则涵盖通用与特定评估指标，并比较当前模型在不同博弈任务中的表现。报告最后总结研究趋势，提出未来发展路径，为LLM社会智能体的建模与评估提供系统参考。

报告人简介：

冯夏冲，香港大学自然语言处理实验室博士后，哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心博士。ACL EMNLP Area Chair。研究兴趣为大语言模型，社交智能体。在ACL、TASLP等A类会议期刊发表多篇论文。曾获黑龙江省人工智能学会优秀博士论文奖、CCL 2021最佳英文长文奖。

邀请人：软件工程系 苏劲松教授、人工智能系 陈毅东副教授