会议简要日程

7月18日 讲习班

时间会议内容分会场
09:00 – 10:20讲习班报告1(三楼北京厅)
迈向共情智能:多模态情感分析挑战与机遇初探
李勇 东南大学
10:20 – 10:40茶歇
10:40 – 12:00讲习班报告2(三楼北京厅)
基于认知学习的大模型自动越狱攻防研究
李朝卓 北京邮电大学
12:00 – 14:00午餐、午休
14:00 – 15:20讲习班报告3(三楼北京厅)
视觉-语言-行为模型的对齐问题
杨耀东 北京大学
15:20 – 15:40茶歇
15:40 – 17:00讲习班报告4(三楼北京厅)
面向博弈交互的大语言模型社会智能体建模与优化
冯夏冲 香港大学
17:30 – 18:30晚餐
18:30 – 20:30学生研讨会(三楼北京厅)专委会会议(二楼成都厅)

7月19日 主会第一天

时间 会议内容 分会场
09:00 – 09:20 开幕式
09:20 – 10:20 大会特邀报告1(三楼祥云厅)
多维关联认知模型 MDATA 及其在舆情分析中的应用
贾焰 国防科技大学
10:20 – 10:50 茶歇、合影
10:50 – 11:50 大会特邀报告2(三楼祥云厅)
情感智能:从表情到多模态
刘青山 南京邮电大学
12:00 – 14:00 午餐、休息
14:00 – 14:30 青年科学家报告1(三楼祥云厅)
基于神经信号与行为数据双轨并进的情感计算技术与应用研究
张治国 哈尔滨工业大学(深圳)
14:30 – 15:00 青年科学家报告2(三楼祥云厅)
大模型社会模拟的对齐与学习
魏忠钰 复旦大学
15:00 – 15:20 茶歇
15:20 – 18:00 企业论坛(三楼祥云厅)、海报 评测论坛(三楼北京厅)
18:00 – 20:00 大会晚宴(三楼祥云厅)

7月20日 主会第二天

时间 会议内容 分会场
08:30 – 09:30 大会特邀报告3(三楼祥云厅)
混合情绪的多模态数据集与情绪分布预测方法
刘永进 清华大学
09:30 – 10:30 大会特邀报告4(三楼祥云厅)
人类情绪多维表征形成的认知计算神经机制
秦绍正 北京师范大学
10:30 – 10:50 茶歇
10:50 – 11:20 青年科学家报告3(三楼祥云厅)
传播理论驱动的舆情关键信息抽取
景丽萍 北京交通大学
11:20 – 11:50 青年科学家报告4(三楼祥云厅)
多模态情感与审美评估多模态情感与审美评估
李雷达 西安电子科技大学
12:00 – 13:30 午餐、休息
13:30 – 16:30 分论坛1、分论坛2(三楼祥云厅)
分论坛1:文本情感论坛
大模型时代的立场检测
徐睿峰 哈尔滨工业大学(深圳)
解锁笑点密码:幽默计算中的理解、生成与评估
杨亮 大连理工大学
面向认知的情感推理
费豪 新加坡国立大学
分论坛2:多模态情感论坛
“多多益善”还是“简而至臻”- 多模态在情感识别的效用探讨
李晓白 浙江大学
智能座舱中情感认知与调节
谷雨 电子科技大学
多模态情感计算中的模态鲁棒性优化
张子兴 湖南大学
分论坛3、分论坛4(二楼成都厅)
分论坛3:情感脑认知论坛
人工智能时代下的心理健康研究
彭玉佳 北京大学
脑电大模型与情感脑机接口研究
郑伟龙 上海交通大学
情感脑机接口:来自心理学与神经科学的启发
张丹 清华大学
情绪调节的前额叶机制
张丹丹 四川师范大学
分论坛4:教育情感论坛
面向智慧教育的学习者认知与情感计算
孙建文 华中师范大学
小学高年级情绪管理课程的开发和效果检验:为期9周的干预研究
张静 华东师范大学
16:30 – 17:30 前沿趋势论坛(三楼祥云厅)
大模型安全与人类价值观对齐
桂韬 复旦大学
情智兼备的数字人与机器人
朱昊 南京大学
群体化与个性化情感计算
任昭春 荷兰莱顿大学
大模型时代下的多模态情感识别技术与应用
刘斌 中国科学院自动化研究所
17:30 – 17:45 闭幕式

注:最终日程安排以会议当天实际议程为准

一、大会特邀报告

特邀报告一

贾焰

报告人:贾焰

个人简介
贾焰博士,国防科大研究员,现任国家重大攻关项目负责人,工业控制系统信息安全技术国家工程研究中心首席,中国中文信息学会副理事长等职。主要研究方向为人工智能和大数据分析技术在网络空间安全领域中的应用;作为课题负责人承担和主持了国家级重大/重点项目20余项;获国家科技进步二等奖5项;发表进入SCI和EI检索的论文320余篇,出版专著8部,获得120余项发明专利;国际论坛FFD、国际会议IEEE DSC和CSE等的主要发起人和负责人。

报告题目:多维关联认知模型MDATA及其在舆情分析中的应用

摘要:报告从舆情分析面临的挑战和问题出发,导引出多维关联认知模型MDATA,进而介绍其框架结构,以及知识表示和管理,知识获取和知识利用三大关键技术;最后介绍基于该理论和技术成功研制的舆情分析系统YH-SAS,及其在相关领域的应用。

特邀报告二

刘青山

报告人:刘青山

个人简介
刘青山博士,南京邮电大学教授,副校长。主要从事模式识别、图像理解、人工智能交叉应用等研究,近年来主持承担了国家杰出青年基金项目、科技部2030人工智能重大专项项目、国家自然基金重点项目等。曾入选教育部特聘教授、科技部中青年创新领军人才、江苏省双创领军人才、江苏省优秀教育工作者称号、江苏省特聘教授等。带领团队入选全国高校黄大年式教师团队。曾获江苏省科学技术一等奖、教育部自然科学二等奖、中国电子学会自然科学一等奖等。兼任中国计算机学会计算机视觉专委会副主任、中国图形图像学会学术工委主任、江苏省人工智能学会副理事长等。

报告题目:情感智能:从表情到多模态

摘要:图灵奖得主马文明斯基说“没有情感的机器是不能称之为有智能的”,因此近年来情感计算也一直是人工智能领域的研究热点,情智兼备的数字人和机器人研究也被中国科协遴选为2024年十个重大科学问题之一,其主要的目标是使计算机能自动识别情感并与表达情感,从而建立适应人类情感的和谐人机环境。心理学上的梅拉宾法则表明,基于表情、肢体动作等视觉信息是情感表达的重要载体,同时语音、语言也是一个情感表达不可或缺的方式。本报告将简单汇报一下研究背景、现状,并重点汇报团队在表情识别、结合语音语言的多模态情感智能计算,以及基于多模态的情感调控方面的探索研究及其进展。

特邀报告三

刘永进

报告人:刘永进

个人简介
清华大学计算机系长聘教授,国家杰出青年基金获得者(2018-2022)、国家优秀青年基金获得者(2014-2017),入选教育部新世纪人才计划(2011)。在PAMI/TOG/SIGGRAPH/TIP/TAFFC/TVCG/CVPR/AAAI/CVPR以及Brain Research等交叉领域内权威期刊会议上发表论文一百余篇。

报告题目:混合情绪的多模态数据集与情绪分布预测方法

摘要:情绪识别技术旨在自动识别人的情绪状态,当前可用于情绪识别研究的多模态数据集(如DEAP、MAHNOB-HCI、SEED等)大多关注单一情绪类别分类,而情绪是一种复杂的心理状态,已有研究表明人可以同时感受展现多种情绪。这种同时出现两种或以上情绪感受的情绪状态被称之为混合情绪。本次报告介绍课题组近期建立的用于混合情绪识别的多模态数据集,可以为混合情绪识别研究提供基础数据支持,以及介绍课题组近期关于面向混合情绪预测分析方法的研究进展。

特邀报告四

秦绍正

报告人:秦绍正

个人简介
北京师范大学二级教授,心理学部认知神经科学与学习国家重点实验室教授PI、IDG/麦戈文脑研究院PI;中国心理学会理事、情绪与健康专委副主任,入选国家高层次领军人才,获国家自然科学基金委与科技部等项目支持;从事人脑情感认知的原理解析及情绪问题分化机制研究,建立了情绪应激诱发范式与多模态量化评估体系,揭示其对学习、记忆等高级认知功能的调节作用,并发展了基于脑情感认知评估、计算与调控技术,为情感认知的原理解析、建模和测试技术提供了重要参考;研究成果发表于Nature Neuroscience、Nature Human Behaviour、PNAS等国际权威期刊。

报告题目:人类情绪多维表征形成的认知计算神经机制

摘要:情绪在适应自然与社会环境以及维护身心健康方面至关重要。我们不仅需要具备对自身情绪的觉察和调控能力,还需构建能够与他人共享的情绪表征,以便识别和理解他人的情绪,从而实现有效的社会功能。然而,人脑究竟如何产生并形成稳定的情绪表征,进而泛化和灵活运用(情感推理)?这些表征的异常又如何影响情绪调节能力、引发情绪问题?本报告将重点探讨来自认知行为、情感计算建模与脑成像等系列研究,阐释人脑情绪多维表征的产生与形成的脑认知与计算神经机制,以及情绪表征发展分化及其对情绪问题的预测作用,并提出人脑情绪多维表征的认知神经计算研究模型,并探讨其对情感计算与智能应用的启示。

二、青年科学家报告

青年科学家报告专题一

景丽萍

报告人:景丽萍

报告题目:传播理论驱动的舆情关键信息抽取

报告摘要:在社交媒体和数字技术深度融合的背景下,互联网上充斥着海量数据,包含但不限于文本、图像、视频等。这些爆炸式增长数据对舆情关键信息抽取提出了更高的要求。本次报告重点探索文本关键信息抽取基础理论和方法;及以拉斯韦尔传播理论为核心导向的舆情关键信息抽取技术路径,旨在提升舆情分析的应用价值和舆论引导的靶向准确度。

个人简介:景丽萍,北京交通大学教授、博导,现任计算机科学与技术学院副院长。担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会副主任,中国人工智能学会机器学习 / 粒计算与知识发现专委会常委,《中国科学》青年编委,入选国家级优青、教育部创新团队负责人、北京市课程思政教学名师、北京交通大学优秀教师和优秀教育工作者等。先后主持国家自然基金优青项目/重点项目、科技部重点研发计划、国防科技创新重点项目、北京市自然基金重点专项等。主要聚焦机器学习、认知计算理论、算法及应用研究,研究成果成功应用于智能交通、智能教育、社会计算等领域,获得北京市自然科学奖、中国城市轨道交通科技进步奖等。

青年科学家报告专题二

魏忠钰

报告人:魏忠钰

报告题目:大模型社会模拟的对齐与学习

报告摘要:传统的社会科学研究依赖于人类参与,通过问卷调查和心理实验等方法来研究社会现象。然而,这些方法在可扩展性、成本和伦理风险方面存在一定局限性。大模型技术的发展使得模拟复杂人类行为成为可能,为社会模拟带来了新的机遇。大模型智能体驱动的社会行为模拟可以分为三个层级:(1)个体模拟:模拟特定个体或人口属性群体;(2)任务模拟:模拟多智能体在特定场景的协作,解决具体问题或任务;(3)社会模拟:模拟复杂的社会动态和社会现象。本次报告将从对齐和学习两个维度,深入探讨大模型智能体在不同层次进行社会模拟时存在的挑战和相关的研究方案。

个人简介:魏忠钰,复旦大学大数据学院副教授、智能复杂体系实验室研究员、博士生导师、数据智能与社会计算(Fudan DISC)课题组负责人,上海创智学院全时导师,香港中文大学博士。担任CIPS情感计算专委会秘书长,CCF自然语言处理专委会副秘书长。主要研究领域包括多模态大模型和社会模拟,发表论文100余篇,担任ACL 2023,EMNLP 2024和 NAACL 2025高级领域主席(SAC)。代表成果包括图文混合的多模态推理大模型Volcano和社会模拟的世界模型SocioVerse。曾获得CIPS社会媒体处理专委会新锐奖,上海市启明星计划,CCF自然语言处理专委会新锐学者奖。

青年科学家报告专题三

李雷达

报告人:李雷达,西安电子科技大学

报告题目:多模态情感与审美评估

报告摘要:情感与审美是人类与生俱来的本能,也是人类的高级认知行为,两者相互联系,在个人与社会发展中发挥着至关重要的作用。尽管具有很强的主观性,但拟人化的情感与审美客观评估在人机交互、具身智能、教育、医疗等众多领域中有重要的应用。本次报告将面向多模态情感与美学任务,围绕主观性与不确定性问题,重点介绍基于多模态学习、多模态大模型的评估方法近年来的研究进展,探讨其中的技术难点与挑战性问题,并对未来的研究方向进行分析和展望。

个人简介:李雷达,西安电子科技大学教授、博士生导师,国家级青年人才。长期从事视觉质量评价、计算美学与视觉情感分析等方向研究;在TPAMI、TIP,CVPR、ICCV等中科院一区期刊和CCF A类会议发表论文90余篇,谷歌学术引用8000余次,6篇论文入选ESI高被引论文;主持国家自然科学基金5项,与OPPO、华为、腾讯等开展产学研合作,获OPPO产学研优秀合作伙伴奖,成果应用于OPPO ColorOS、直播相机等;荣获陕西省自然科学一等奖、江西省自然科学一等奖等省级奖励5项。担任IEEE Transactions on Image Processing (TIP)、Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCI)等国际期刊副主编,获2021年和2023年JVCI最佳编辑奖(Best Editor Award);现为CSIG情感计算与理解专委会常务委员、IEEE/CCF/CSIG高级会员。

青年科学家报告专题四

张治国

报告人:张治国

报告题目:基于神经信号与行为数据双轨并进的情感计算技术与应用研究

报告摘要:用于情感计算的常见数据类型包括音视频文本等行为数据和脑电脑影像等神经生理数据。数据的获取方式和性质在极大程度上决定了技术路径和应用场景。本报告将介绍双轨并进的两大类情感计算研究:(1)基于脑电脑影像等神经数据的情绪情感识别及其神经机制挖掘,(2)基于便捷可及的音视频文本等行为学数据的情绪情感识别及其在心理风险评估中的应用。本报告也将讨论如何将两类基于不同数据模态的情感计算进行协同研究的探索,以及情感计算在精神疾病诊疗应用中的伦理安全问题。

个人简介:张治国,哈尔滨工业大学(深圳)智能科学与工程学院副院长,教授,博导,国家级青年人才。主要研究方向是脑机接口、情感计算和类脑智能。他在香港大学获得博士学位,曾任香港大学和新加坡南洋理工大学助理教授,中山大学和深圳大学教授。他已发表论文200余篇,授权专利十余项。编著一本脑电处理书籍(中英文版),入选知网高被引图书TOP1%(2019-2023)。获教育部自然科学奖一等奖和北京市自然科学二等奖,多年入选斯坦福大学公布的全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。他现负责中文信息学会情感计算专委会情感脑认知专业组的工作。

三、专题论坛

文本专题论坛

李霏

负责人:李霏(武汉大学)

个人简介:武汉大学国家网络安全学院副教授,武汉大学语言和认知计算实验室成员,主要从事信息抽取、情感分析、多模态相关研究,发表论文90多篇,主持国家重点研发计划课题、教育部人文社会科学研究项目、湖北省自然科学基金等项目多项,担任ACL、EMNLP、NLPCC等自然语言处理领域知名会议的领域主席。

梁斌

梁斌(香港中文大学)

个人简介:香港中文大学博士后,博士毕业于哈尔滨工业大学(深圳)。主要从事自然语言处理,情感计算和对话系统方面的研究,目前已在领域内相关会议和期刊ICLR, ICML, ACL, EMNLP, WWW, SIGIR, TOIS, TAC上发表论文50余篇。入选2023年中国中文信息学会“博士学位论文激励计划”,获2022年“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖,CCL 2022最佳论文奖等。

徐睿峰

报告嘉宾:徐睿峰(哈工大深圳)

报告题目:大模型时代的立场检测

报告摘要:随着社交媒体平台的迅猛发展,越来越多的用户通过社交媒体表达自身的意见、观点或立场。而这些信息在网络上的传播会对社会认知产生深远影响。立场检测是指利用文本挖掘和自然语言处理等技术,自动检测文本作者中对于某一特定话题目标所持的立场。随着大模型的出现,立场检测任务面临着新的机遇和挑战。本报告主要探讨在大模型适合如何从背景知识增强、多模态立场检测以及减少立场偏见这三个角度来进行立场检测研究,以及立场检测在社交媒体态势感知中的应用。

报告嘉宾简介:哈尔滨工业大学(深圳)智能学部副主任、智能科学与工程学院长聘教授、博士生导师。 主要研究方向:自然语言处理、文本情感计算、人工智能、社交媒体挖掘、生物信息学、脑电信号处理与脑机接口等。主持多项国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目子课题/面上项目/培育项目、国家重点实验室开放课题、教育部高等院校博士点基金、广东省自然科学基金项目等。亚洲自然语言处理联合会亚洲语言资源委员会主席,ACL-SIGHAN中国区召集人。中国人工智能学会理事、青年工作委员会副主任、自然语言理解专委会副主任,中国中文信息学会理事、情感计算专委会副主任,广东省人工智能安全新技术重点实验室副主任,深圳市人工智能学会理事、自然语言理解专委会主任, 招商证券-哈工大深圳联合实验室主任,哈工大-理光联合实验室常务副主任,哈尔滨工业大学(深圳)决策智能研究所副所长。中国致公党广东省委科技与教育委员会委员。

杨亮

报告嘉宾:杨亮(大连理工大学)

报告题目:解锁笑点密码:幽默计算中的理解、生成与评估

报告摘要:近年来,幽默计算研究在幽默的识别与生成两大方向上取得了显著进展,但随着大语言模型时代的到来,仍存在若干研究问题亟待探索。本报告将系统地综述幽默计算的研究进展:在幽默理解方面,探讨模型对于幽默的理解机制;在幽默生成方面,阐述如何结合幽默理论开展幽默生成;在未来研究方面,重点探讨幽默感评估研究,并展望本领域的新兴研究方向。

报告嘉宾简介:大连理工大学计算机科学与技术学院,副教授,硕士生导师,大连理工大学信息检索研究室(DUTIR)成员。中国中文信息学会情感计算专委会执委,社会媒体处理专委会常务委员兼秘书,中国计算机学会中文信息技术专业委员会委员,中国人工智能学会离散智能专委会委员,语言与智能专委会委员。主要从事自然语言处理、大语言模型、情感分析、信息检索等方向研究。

费豪

报告嘉宾:费豪(新加坡国立大学)

报告题目:面向认知的情感推理

报告摘要:伴随着大语言模型(LLMs)等通用智能技术的飞速发展,情感与共情计算(Affective and Empathetic Computing)领域面临着转型升级的迫切需求,即从感知走向更为复杂的、具备人类认知能力的情感推理。本次报告将围绕迈向“下一代”情感计算主题展开,首先,基于当前情感与同理计算的研究现状展望未来发展方向,探讨其将如何突破传统的情绪识别,进一步实现对情绪背后深层次原因的认知理解,能够基于个体的性格、动机、社会背景等因素,生成具有解释性的情感推理过程,为推动情感计算迈向更具人类认知特征的智能体提供参考与启发。接着,系统梳理当前在方法层面实现面向认知的复杂情感推理的研究进展,重点分析如何基于上下文逐步构建完整的情感语境图景,而非停留在一次性情绪分类或标签预测的表层任务。

报告嘉宾简介:新加坡国立大学高级研究员,研究方向为跨模态大模型、自然语言处理、情感计算等。发表CCF-A类顶会顶刊论文40余篇,引用次数超5800。获中国中文信息学会优博论文奖,世界人工智能大会云帆奖明日之星,世界人工智能大会青年优秀论文奖,入选全球前2%顶尖科学家榜单。获得百度松果青年基金、快手大模型探索者基金项目资助。中国人工智能学会青工委、中文信息学会青工委、中文信息学会情感计算专委会等会员。

多模态情感论坛

李晓白

报告嘉宾:李晓白

报告题目:“多多益善”还是“简而至臻”- 多模态在情感识别的效用探讨

报告摘要:相较于其它识别任务情绪识别具有其特殊的挑战,其中一个主要挑战来自于人的行为复杂性。早期的情绪识别关注面部表情识别,前提假设是高兴、悲伤等每类典型情绪对应一个表情原型。但此类情绪识别在实际应用中帮助有限,日常交流场景中的情绪多在更细微和隐晦的层面体现,融合其它的行为、生理反应信息或能实现更准确、细粒度的识别和理解。本次报告汇报课题组近期在融合多模态信息融合用于非典型情绪识别的一些探索,期待各位老师和同学的反馈指正。

报告嘉宾简介:浙江大学百人计划研究员,博导,浙江省千人。本科毕业于北京大学,硕士毕业于中科院大学,博士毕业于芬兰奥卢大学。获得芬兰科学院博后奖金,2020年至2023年4月在芬兰奥卢大学担任tenure track助理教授,主持芬兰科学院、芬兰工作环境基金会等多个科研项目,并荣获奥卢大学2019最具科学领导力的青年学者奖。2023年底加入浙江大学网络空间安全学院,兼任奥卢大学客座教授。研究领域包括机器视觉、机器学习、情感计算、生物识别等。具体方向有微表情识别、基于视频的远程生理信号测量、生物特征识别、人脸活体检测、对抗攻击和伪造检测、多模态情感识别和内容生成等等。发表期刊和会议文章70余篇,包括高水平期刊和会议文章如IEEE TPAMI、TAC、SPM、PIEEE、IJCV、ICCV、CVPR等十余篇,谷歌学术检索H指数41,总引用9100,入选2022至2024年全球2%高被引学者。IEEE高级会员,IEEE MLSP委员会委员,ELLIS会员,CSIG情感计算与理解专委会常委,担任IEEE-TCSVT、IEEE-TMM、CVIU和IVC期刊副编辑。关于微表情的研究被麻省理工科技评论报道,远程心率测量文章获IEEE芬兰区2020年最佳学生论文奖。

谷雨

报告嘉宾:谷雨

报告题目:智能座舱中情感认知与调节

报告摘要:对驾乘人员情感的认知与调节是智能驾舱的一项关键能力。本报告将介绍课题组近期在该方向上的研究工作,着重探讨情感对接管效能影响的建模与计算、基于视觉-语言模型的路怒症前因聚焦式调节等问题,并汇报利用中草药香氛进行侧信道情感调节的初步结果。

报告嘉宾简介:电子科大“百人计划”教授、博导。从事情感计算方向研究,提出了情感的阻尼震荡模型、双注意力机制、多源学习方法等,在《IEEE情感计算汇刊》、ACM人机交互会议等期刊与会议上发表论文100余篇,获IEEE Andrew P. Sage奖(序1)等国际学术奖 6 次;入选四川省高层次人才计划、全球Top 2%顶尖科学家榜单,担任《IEEE情感计算汇刊》等2本中科院1区Top杂志编委;先后主持/参与国自然(青年、面上、联合、重点)、四川省创新研究群体等40余项项目。

张子兴

报告嘉宾:张子兴

报告题目:多模态情感计算中的模态鲁棒性优化

报告摘要:在多模态情感计算中,训练阶段的模态不均衡和推理阶段的模态缺失是导致模型性能下降的关键因素。本报告将深入分析模态不均衡问题的成因,并提出基于动态梯度调整的算法,以实现训练过程中的模态再平衡;同时,将介绍一种基于缺失模态专家和 Token 剪枝的补偿机制,旨在为多模态情感计算提供更稳定、高效的模型优化方案。

报告嘉宾简介:张子兴,湖南大学教授,国家高层次青年人才、IEEE资深会员、湖南大学文化与媒体计算研究中心副主任。其主要研究方向为自然语音语言处理、情感计算、健康计算等。到目前为止,在国际高水平的期刊和会议上累计发表论文130余篇(其中中科院一/二区或CCF-A/B类论文:82篇),申请PCT国际专利1项,撰写专著1部。自2021年至2024年,连续入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。所发表论文在谷歌学术上被引用超过6300次,H指数为46。担任情感计算旗舰期刊IEEE Transactions on Affective Computing,Nature Scientific Reports 和Frontier in Signal Processing的副编委,以及IEEE Transactions on Emerging Topics on Computational Intelligence 的专刊首席客座编委等。

情感脑认知论坛

张治国

负责人:张治国(哈工大深圳)

个人简介:张治国,哈尔滨工业大学(深圳)智能科学与工程学院副院长,教授,博导,国家级青年人才。主要研究方向是脑机接口、情感计算和类脑智能。他在香港大学获得博士学位,曾任香港大学和新加坡南洋理工大学助理教授,中山大学和深圳大学教授。他已发表论文200余篇,授权专利十余项。编著一本脑电处理书籍(中英文版),入选知网高被引图书TOP1%(2019-2023)。获教育部自然科学奖一等奖和北京市自然科学二等奖,多年入选斯坦福大学公布的全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。他现负责中文信息学会情感计算专委会情感脑认知专业组的工作。

彭玉佳

报告嘉宾:彭玉佳 (北京大学)

报告题目:人工智能时代下的心理健康研究

报告摘要:随着人工智能(AI)方法的不断发展,AI与多学科的交叉融合推动了一系列基于新方法来深入理解人类智能的可能性。在本报告中,我将基于近期研究,介绍AI方法与临床心理学研究的融合,探讨这些方法如何助力研究者理解人类认知、脑活动,辅助研究刺激的生成,并在心理健康领域产生应用。报告将介绍当今生成式AI可能对于心理学实验刺激的生成产生哪些助力,探讨生成式AI的优势与局限性。随后,报告将围绕AI在心理健康领域可能的贡献进行简要介绍,阐述AI助力临床诊断和精准化治疗的可能性。

报告嘉宾简介:彭玉佳,北京大学心理与认知科学学院助理教授,双聘于北京大学人工智能研究院研究员、北京通用人工智能研究院、跨媒体通用人工智能全国重点实验室任研究员。研究聚焦于计算精神病学,同时涉及认知和人工智能的交叉研究,致力于探究焦虑与抑郁障碍的心理与神经机制以及治疗方法,实验方法包含人类行为实验、脑成像、计算建模和机器学习等,研究成果发表在Biological psychiatry: CNNI,Psychological Science,Engineering等期刊。主持国自然面上、青年科学基金,担任Psychological review,Journal of Anxiety Disorders客座编辑,任Behaviour Research and Therapy,心理科学等期刊编委,入选第七届中国科协青年人才托举工程。

郑伟龙

报告嘉宾:郑伟龙(上海交通大学)

报告题目:脑电大模型与情感脑机接口研究

报告摘要:目前基于脑电信号的深度学习模型通常是为特定数据集和脑机接口应用而设计的,这限制了模型的规模,从而削弱了模型的表征能力和泛化性。近些年来,脑电基座大模型越来越受到广泛关注,其研究的目的是开发脑电时空预训练模型,使其突破不同任务类型脑电数据集的限制,通过自监督预训练获得脑电信号的通用表征能力,然后在不同的下游任务上对模型进行微调。情感脑机接口是对人的情绪进行识别和调控的脑机接口。本报告将介绍我们实验室在近些年来在多模态情感脑机接口理论方法及其在抑郁症客观评估中的应用方面研究进展,包括情感交互实验范式、多模态跨模态学习、脑电时空自监督学习、脑电大模型和抑郁症客观评估等。

报告嘉宾简介:郑伟龙,上海交通大学计算机学院副教授,博士生导师。入选国家级高层次海外青年人才和上海市海外高层次青年人才。麻省理工学院和哈佛大学医学院麻省总医院博士后。长期从事脑认知与智能、情感计算、脑机交互、类脑计算等研究。在国际高水平会议和期刊发表研究论文120余篇, Google学术引用9900余次,单篇被引超两千次。荣获IEEE Transactions on Autonomous Mental Development最佳论文奖、IEEE Transactions on Affective Computing最佳论文奖和ACM Multimedia Top Paper奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖,入选上海市浦江人才、小米青年学者、微软亚洲研究院铸星计划、2023和2024年全球前2%科学家年度影响力榜单。目前担任IEEE Transactions on Affective Computing编委。

张丹

报告嘉宾:张丹(清华大学心理与认知科学系)

报告题目:情感脑机接口:来自心理学与神经科学的启发

报告摘要:赋予机器理解人类情感的能力是人工智能领域最具挑战性的前沿课题之一。本报告聚焦心理学与神经科学前沿发展对情感脑机接口的启发,重点围绕理论框架、解码算法及实际应用方向,阐述情感脑机接口的最新进展和关键挑战。报告内容将包括情绪心理学新理论框架构建对情感计算范式重构的影响、脑启发深度学习技术对情感脑机接口计算模型鲁棒性的贡献、从情绪状态识别到情绪个体差异测评的脑机接口应用方向开拓等,并展望情感脑机接口技术在智能心理测量领域的未来发展潜力。

报告嘉宾简介:张丹,清华大学心理与认知科学系长聘副教授、博士生导师。2005 年毕业于清华大学自动化系获工学学士学位,2011 年毕业于清华大学生物医学工程系获工学博士学位,2011-2013 年在清华大学医学院从事博士后研究工作,2013 年起在清华大学社科学院心理学系、心理与认知科学系工作至今。研究致力于运用脑电、近红外、穿戴式神经生理传感等测量技术,面向心理健康、学习科学、人机交互等领域开展智能心理测量方法与应用研究。

张丹丹

报告嘉宾:张丹丹(四川师范大学)

报告题目:情绪调节的前额叶机制

报告摘要:前额叶皮层(prefrontal cortex, PFC)在情绪调节中发挥着关键的因果作用,尤其是其两个子区域——腹外侧前额叶皮层(ventrolateral PFC, VLPFC)与背外侧前额叶皮层(dorsolateral PFC, DLPFC)。一方面,情绪调节依赖于VLPFC与DLPFC的共同参与,增强两个脑区的同步协作能够促进情绪调节。另一方面,这两个脑区在调节策略上表现出相对的功能特异性:VLPFC在认知重评策略中更具优势,而DLPFC则在分心策略中更具优势。更为重要的是,情绪调节的有效实施依赖于以前额叶为代表的皮层控制系统对以杏仁核为代表的皮层下情绪反应系统的自上而下调控。上述发现揭示了前额叶皮层在情绪调节过程中的关键作用,为理解情绪调节的神经机制提供了新的证据。

报告嘉宾简介:二级教授、国家级青年人才。于2005年获西安交通大学生物医学工程系工学学士学位,2010年获清华大学生物医学工程系工学博士学位,曾赴美国约翰霍普金斯大学医学院访学。以“情绪及社会认知”为主线开展工作,主持国家级科研项目五项,作为最后通讯作者在Nature Human Behaviour、The Journal of Neuroscience、eLife等期刊发表学术论文,任中国心理学会情绪与健康心理学专业委员会委员、脑电相关技术专业委员会委员;中国认知科学学会社会认知分会理事、认知与脑调控分会委员。获广东省自然科学二等奖、北京市科学技术二等奖。

教育情感论坛

陈琴

负责人:陈琴(华东师范大学计算机科学与技术学院)

个人简介:陈琴,华东师范大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师,现任上海市计算机学会自然语言处理专委会秘书长、中国中文信息学会青年工作委员会委员。主要研究方向为自然语言处理,长期从事知识抽取、自动问答和人机对话等相关研究。目前致力于基于知识融合和编辑的大语言模型可信生成,以及大模型在教育、心理等垂直领域的技术研究和应用,并作为项目主要负责人之一,带领团队研发了教育大模型EduChat和小花狮心理辅导机器人,获得2024年度上海开源创新卓越成果奖特等奖,并受到联合国教科文组织、Nature科普专栏和解放日报等多个国内外知名机构/媒体关注。在相关领域国际重要会议和期刊发表论文多篇,以项目/课题负责人主持科技部新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金面上和青年项目、上海市科委人工智能科技支撑专项等科研项目多项,获得2023年度上海市技术发明奖一等奖。常年担任本领域国际重要会议如ACL、EMNLP的Area Chair以及相关期刊审稿人。

孙建文

报告嘉宾:孙建文 (华中师范大学人工智能教育学部)

报告题目:面向智慧教育的学习者认知与情感计算

报告摘要:针对智慧教育领域长期存在的“重认知、轻情感”困境,突破传统认知因素主导局限,提出“知情共育”的智慧教育新范式。在知情共育目标的指引下,重点围绕学习者“认知-情感-成效”(简称“知-情-效”)交互作用机制、可释表征方法与具身发展策略等关键问题开展研究,旨在建立支持学习者“知-情-效”智能计算与适性调节的理论框架和技术体系,促进智慧教育内涵式转型升级,形成“以情促知、以知增情”的智慧教育新形态。

报告嘉宾简介:华中师范大学教授,博士生导师,国家数字化学习工程技术研究中心副主任、教育大数据应用技术国家工程研究中心副主任。长期从事人工智能+教育交叉研究,主持新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金、教育部人文社科基金等10余项,在教育研究、中国科学:信息科学、Nature Computational Science、ACM/IEEE Trans、AAAI、NeurIPS、WWW等期刊或会议发表论文50余篇,获湖北省科技进步一等奖、湖北省教学成果一等奖、全国专业技术人才先进集体等荣誉。

张静

报告嘉宾:张静 (华东师范大学教育学部教育心理学系)

报告题目:小学高年级情绪管理课程的开发和效果检验:为期9周的干预研究

报告摘要:小学生的情绪问题日益凸显,但针对小学生情绪管理能力的干预研究还不够系统,干预效果评估缺乏追踪数据与过程性数据的支持;干预对象也较为局限。本研究旨在开发了一套以情绪管理能力为主题的系统化干预课程,并在干预效果检验中突破了传统的前后测检验,关注情绪状态的过程性变化,揭示了情绪状态变化与情绪管理能力和主观幸福感的关系,进一检验了“能力-状态-结果”的影响机制。

报告嘉宾简介:张静,华东师范大学教育学部教育心理学系副教授,华东师范大学社会与情感能力研究中心研究员,博士毕业于德国柏林洪堡大学,研究领域主要聚焦青少年智商和情商测评、青少年社会与情感能力的测评与培养。作为核心成员连续三轮参与OECD-中国青少年社会与情感能力。在Journal of Youth and Adolescence, British Journal of Educational Psychology, Educational Psychology,教育发展研究,华东师范大学学报(教科版)等期刊发表SSCI和CSSCI论文20余篇,出版专著1部《社会与情感能力测评》, 主持国家社科基金项目1项,参与多项国家级和省部级课题。

四、前沿趋势论坛

桂韬

报告嘉宾:桂韬(复旦大学)

报告题目:大模型安全与人类价值观对齐

报告摘要:本报告将用简明扼要的视角,带您快速了解大语言模型在安全性与价值观对齐领域的三大主流范式——人类偏好模仿、反馈信号归纳与自主进化——的核心机制与关键挑战,并结合最新评测方法,探讨如何在奖励劫持、多元文化差异和过程透明度等方面实现更可靠、更高效的对齐。

报告嘉宾简介:桂韬,复旦大学副研究员。研究领域为预训练模型、类人对齐和智能体交互。曾获钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、NeurIPS2023大模型对齐 Track最佳论文奖,入选第七届“中国科协青年人才托举工程”、上海市启明星计划、NLPCC青年新锐奖。

朱昊

报告嘉宾:朱昊(南京大学)

报告题目:情智兼备的数字人与机器人

报告摘要:当下,数字人与机器人在智能层面发展迅速,但情感交互能力尚有不足。在情感感知维度,借助面部表情识别、语音语调分析等算法,现有技术已能捕捉人类情感信号,为情感交互奠定基础。而在情感表达层面,部分数字人与机器人能够借助语音、动作、表情传递简单情感,让交互有了初步的温度。但不可忽视的是,目前情感理解在深度与精准度上仍显不足,情感交互的自然度与适应性也有待加强。随着人工智能、多模态感知等技术的持续进步,数字人与机器人将逐步拥有更细腻的情感感知与表达能力,从而与人类实现更为自然、深入的情感互动。

报告嘉宾简介:朱昊于南京大学获得学士和博士学位,现为南京大学智能科学与技术学院助理教授、姑苏青年教授、博导,共同指导南京大学三维视觉实验室(NJU-3DV),同时也是计算成像实验室(CITE)的一员,从事三维视觉和人工智能方向的研究。近年来聚焦数字人三维重建、生成与驱动技术,发表三十余篇学术论文,包括TPAMI、CVPR、AAAI、ECCV、SIGGRAPH等,代表工作包括FaceScape系列和MoFaNeRF系列。相关研究成果被应用于国内首部真人全CG电影的制作和联合国世界文化遗产大足石刻的三维建模。入选第八届中国科协青年人才托举工程、腾讯犀牛鸟专项研究计划,获得IEEE CAS杰出青年作者奖、江苏省双创博士、南京大学博士生校长特别奖等荣誉。

任昭春

报告嘉宾:任昭春(荷兰莱顿大学)

报告题目:群体化与个性化情感计算

报告摘要:情感计算致力于赋予机器识别、理解并适应人类情感的能力,近年来,在个性化情感建模与群体情感分析方向取得了广泛关注。个性化情感建模侧重于针对不同用户的情绪特征进行精准建模,而群体情感分析则揭示群体情绪态势与社会心理规律。结合两者特点,共情对话系统借助大模型实现对用户情绪的有效感知与同理心回应。本报告从个性化与群体化视角切入,系统梳理近年来情感计算领域的重要成果,并重点聚焦于社交媒体、搜索引擎、推荐系统中的典型应用,最后展望未来研究趋势及潜在挑战。

报告嘉宾简介:任昭春,荷兰莱顿大学副教授,于2016年在荷兰阿姆斯特丹大学取得博士学位,随后曾在伦敦大学学院,京东数据科学实验室和山东大学工作。他的研究领域集中在信息检索,尤其是对话式信息获取与推荐、个性化检索与推荐、文本理解与生成,以及生成式检索等方向。近年来在国际顶级学术会议和期刊上发表论文100余篇,谷歌学术引用量超过9000次,多次获得顶级学术会议最佳论文(RecSys 2024, WSDM 2018)和最佳论文提名奖(SIGIR 2024, WSDM 2024, EMNLP 2023, CIKM 2017),担任多个信息检索与自然语言处理领域会议的领域主席及期刊编委,在信息检索领域参与多项会议和期刊的组织服务工作。

刘斌

报告嘉宾:刘斌(中国科学院自动化研究所)

报告题目:大模型时代下的多模态情感识别技术与应用

报告摘要:多模态情感识别是计算机情感智能的重要组成部分,是实现自然人机交互界面的关键前提,具有很大的研究价值和应用前景。本次报告将从多模态情感识别的主流方法、热点应用和未来展望进行阐述;以自然交互场景下的多模态情感分析为例,结合大语言模型的前沿热点,从情感特性的表征、情感含义的推理、情感认知调控、情感辅助决策等多个维度进行深入分析;同时还将介绍多模态情感识别在安全、医疗、教育等领域的潜在应用。

报告嘉宾简介:刘斌,中国科学院自动化研究所副研究员。2015年博士毕业于中国科学院自动化研究所并留所工作至今,主要研究方向为情感计算、语音与音频处理、人机交互。曾获中国电子学会技术发明一等奖、北京市科技进步二等奖,中国专利优秀奖。承担或参与多项国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目、中国科学院战略先导科技专项项目等。近5年在IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IEEE TAFFC、IEEE/ACM TALSP等顶级国际期刊和ACM MM、NeurIPS、ICASSP等顶级国际会上发表论文70余篇,连续5年获得国际权威算法竞赛冠军,累计4次获得国内外重要学术会议最佳论文。参与撰写《情感计算理论与方法》专著,获得国科大-华为“智能基座”栋梁之师和国科大朱李月华优秀教师奖。

五、讲习班报告

李勇

报告嘉宾:李勇

报告题目:迈向共情智能:多模态情感分析挑战与机遇初探

报告摘要:情感计算旨在构建具备感知、识别、理解与反馈人类情感能力的智能系统,是人工智能领域的重要研究方向。其核心目标是弥合人类情感表达与计算机理解之间的鸿沟,赋予机器基本的共情能力,从而实现智能及人性化的人机交互。当前多模态情感识别通过融合文本、语音、面部表情与生理信号等多源数据,有效提升了情感识别的准确性与鲁棒性。然而,受限于多模态数据的异构性与情感表达的复杂性,当前方法在复杂场景下仍面临诸多挑战,识别精度尚未达到与人脸识别等任务相当的水平。本报告将系统回顾多模态协同增强情感分析的关键问题与最新进展,重点聚焦情感表示、语义对齐、模态融合、模态缺失处理以及生理与行为模态的耦合机制,并介绍研究团队在相关方向的探索与成果,进一步探讨大模型驱动下的多模态情感计算新范式。

报告嘉宾简介:李勇,东南大学PALM实验室副教授,2020年博士毕业于中国科学院计算技术研究所,师从山世光研究员。先后在香港城市大学,新加坡南洋理工大学留学和工作。长期从事人工智能,单/多模态情感理解及其下游应用方面的研究工作,其研究成果以第一/通讯作者发表在IEEE T-PAMI,IEEE T-IP,CVPR,ICCV,NIPS等国内外重要学术期刊和会议上,谷歌学术引用2400余次,入选2021年中国图象图形学学会优博,2022年人社部“香江学者”研究计划,作为核心执行者参与香港特别行政区“基于人工智能技术的老年痴呆患者辅助护理效果评估”研究课题,担任中国图象图形学学会优博俱乐部副秘书长。个人主页:https://mysee1989.github.io/。

李朝卓

报告嘉宾:李朝卓

报告题目:基于认知学习的大模型自动越狱攻防研究

报告摘要:大语言模型的快速发展推动了其在自然语言处理、智能交互等领域的广泛应用,但其安全性问题日益凸显,尤其是通过越狱手段诱导模型生成有害或越界内容的行为,已成为学术界和工业界的核心挑战之一。传统的规则式防御机制难以应对动态演进的对抗攻击,而认知学习理论为理解与模拟人类对抗思维提供了新视角,有望从根源上提升模型的自我防护能力。本研究聚焦基于认知学习的大语言模型自动越狱攻防技术,围绕攻防动态性、自适应防御等核心问题展开,旨在推动大语言模型安全从被动响应转向主动认知防御,为人工智能安全生态提供理论支撑与技术解决方案。

报告嘉宾简介:李朝卓,北京邮电大学网络空间安全学院副研究员,惟新学者。曾任微软亚洲研究院主管研究员、小土科技首席科学家。主要从事可信大语言模型、社交网络分析、推荐系统等研究工作,在NeurIPS、ICML、KDD等 CCF-A类期刊会议发表论文50余篇,先后获得WSDM 2023 、PAKDD2023等最佳论文奖项,率队获得CIKM-Cup、KDD-Cup等知名会议竞赛奖项,主持并参与多项国家级和省部级课题。

杨耀东

报告嘉宾:杨耀东

报告题目:视觉-语言-行为模型的对齐问题

报告摘要:视觉-语言-行为(Vision-Language-Action, VLA)模型在具身智能领域发挥着关键作用,使智能体能够通过视觉感知环境、理解语言指令,并执行合理的物理交互。然而,由于跨模态融合的复杂性,VLA模型在实际应用中面临对齐问题,包括跨模态一致性偏差、长尾任务泛化困难、价值偏差以及安全性约束。本报告将介绍北大课题组在灵巧操作VLA上的最新进展以及后训练的对齐算法。

报告嘉宾简介:杨耀东博士,北京大学人工智能研究院研究员(博雅学者)、人工智能安全与治理中心执行主任。获人社部海外高层次人才、国家级高层次青年人才、中国科协青年托举人才资助。研究方向为智能体安全交互与价值对齐,科研领域涵盖强化学习、AI对齐、多智能体学习、具身智能。发表AI领域顶会顶刊论文一百余篇,谷歌引用八千余次,曾获ICCV’23最佳论文奖入围、CoRL’20最佳系统论文奖、AAMAS’21最具前瞻性论文奖、WAIC’22云帆奖璀璨明星、ACM SIGAI China新星奖。带领国内团队研发多智体强化学习算法首登Nature Machine Intelligence,主导Baichuan2、鹏城脑海33B、香港HKGAI大模型价值对齐工作,碳材料大模型工作刊登于Cell子刊。

冯夏冲

报告嘉宾:冯夏冲

报告题目:面向博弈交互的大语言模型社会智能体建模与优化

报告摘要:本报告聚焦博弈论场景中基于大语言模型(LLM)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。

报告嘉宾简介: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 Rolling Review Area Chair。研究兴趣为大语言模型,社交智能体。在ACL、AAAI、IJCAI、TMLR、TASLP、TNSRE等CCF-A类和中科院1区会议期刊发表多篇论文。曾获博士生国家奖学金、CCL 2021最佳英文长文奖。

六、学生研讨会

许倩倩

报告人:许倩倩

报告题目:与未知跳一支华尔兹:科研中的节奏与韵律

报告摘要:科研之路,充满了未知与挑战,正如华尔兹舞蹈般,需要掌握一定的节奏与韵律。在这里,我们将探讨如何与科研中的不确定性共舞 ,寻找属于你的学术节奏 ,分享那些让科研变得优雅的秘诀,在失败与成功间找到平衡的舞步,帮助各位同学更好地在科研道路上翩翩起舞。报告内容主要包括:读博还是读硕?如何选研究方向?如何快速上手?Idea如何诞生的?实验不顺利怎么办?Paper怎么写?好的科研习惯有哪些?怎样储备科研基础知识?科研状态如何调节?等等。

报告嘉宾简介:许倩倩,中国科学院计算技术研究所,研究员,博士生导师,基金委优秀青年基金获得者。CCF杰出会员,IEEE/CSIG/高级会员,中国科学院青年促进会优秀会员。担任CCF多媒体专委会副秘书长、CSIG青工委副秘书长、CSIG多媒体专委会副秘书长、CAAI深度学习专委会副秘书长。研究领域为数据挖掘和机器学习,共发表CCF-A类论文100余篇(其中一作/通作TPAMI 21篇,影响因子:20.8)。先后获得:中国图象图形学学会自然科学一等奖(第一完成人)、吴文俊人工智能自然科学一等奖(第三完成人)、吴文俊人工智能科技进步二等奖、浙江省技术发明二等奖、茅以升北京青年科技奖、中国图象图形学学会石青云女科学家奖、2024年ACM MM Honourable Mention Award、2024年NeurIPS大模型安全竞赛冠军、2025年CVPR异构表征竞赛冠军、吴文俊人工智能优秀青年奖、中国人工智能学会最佳青年科技成果奖、ACM中国SIGMM新星奖、北京图象图形学学会最美女科技工作者、中国人工智能学会优秀博士学位论文、中科院百篇优秀博士学位论文等奖励,并入选首份AI华人女性青年学者榜单。担任国际期刊TMM、TCSVT、ACM TOMM和Multimedia Systems编委,CCF-A类国际会议NeurIPS/ACM MM领域主席,AAAI和IJCAI SPC。指导/协助指导的学生先后获得中国计算机学会优博、中国图象图形学学会优博/优硕、中国电子学会优博/优硕、博新计划博士后(2人次)、北京图象图形学学会优博/优硕、中国科学院百篇优博(3人次)、微软学者奖学金、中国科学院院长特别奖、百度奖学金全球20强等荣誉。研究成果应用于国家安全部门和阿里巴巴、百度等互联网企业。

张倬胜

报告人:张倬胜

报告题目:紧跟前沿还是实用为先?大模型时代的方向探讨

报告摘要:在大模型技术飞速发展的背景下,各领域的研究重心不断演化,为高校师生带来了前所未有的机遇与挑战。本报告将围绕大模型时代的研究方向展开讨论,分析研究热点的演变趋势与科研成果评价标准的转变,探讨在选题策略上的思考。当下的研究生态是百花齐放,还是趋于同质化竞争?选题应优先追求学术前沿,还是更注重落地应用?两者之间有何异同,又该如何结合自身优势做出合理判断?最后,探讨如何在快速变化的环境中锻炼心理素质与科研素养,探索契合自身的发展路径。

报告嘉宾简介:张倬胜,上海交通大学长聘教轨助理教授、博导。研究方向为自然语言处理、大模型智能体与安全。入选中国中文信息学会优博、全球AI华人百强学术新星、世界人工智能大会云帆奖璀璨明星。在TPAMI,ICLR,ICML,ACL,AAAI等顶级期刊和会议上发表论文80篇,Google Scholar被引7000次,开源成果获得1.6万GitHub星标。获得2024世界人工智能大会青年优秀论文奖,3篇论文入选Paper Digest最具影响力论文。担任ACL Rolling Review执行编委,NeurIPS、ACL、EMNLP、NAACL等国际会议(资深)领域主席。

胡旭明

报告人:胡旭明

报告题目:风口与迷雾:大模型时代,青年学者的科研突围之路

报告摘要:当前,以大模型为代表的人工智能技术正经历着前所未有的快速迭代,为科研带来了巨大的机遇与挑战。青年学者身处其中,既兴奋于前沿的无限可能,也可能迷茫于追赶热点的焦虑。本演讲旨在分享在这一变革时代下,青年学者如何结合大模型的研究特点,有策略地寻找并把握自身科研节奏,实现可持续的学术成长与创新: 1.文献调研的“广”与“深”: 在信息爆炸的大模型领域,如何高效筛选、系统梳理前沿进展与经典理论?我们将探讨如何在快速跟进最新SOTA模型的同时,洞察其背后的核心思想与潜在局限,避免盲目追新,为自己的研究找准差异化定位和坚实理论基础。 2.代码实现的“快”与“稳”: 大模型的复现与创新往往涉及复杂的代码工程。本部分将分享如何在前人优秀开源工作的基础上快速上手,同时培养扎实的工程能力,确保实验的可复现性与拓展性。讨论如何在“快速验证想法”与“构建稳定可靠系统”之间取得平衡。 3.文章撰写的“新”与“实”: 如何在“内卷”的顶会投稿中清晰、有力地呈现研究的创新点与坚实贡献?我们将探讨如何凝练科学问题,设计严谨的实验验证方案,并以富有逻辑和吸引力的方式讲好研究故事,突出工作的实际价值和影响力。

报告嘉宾简介:胡旭明,香港科技大学(广州)副研究员、助理教授、博士生导师。博士毕业于清华大学,入选广东省青年创新人才计划、羊城学者计划,且参与国自然重大/重点项目,科技部重点研发计划,国自然面上项目。此外,在ACL、EMNLP等国际顶级会议上发表学术论文50余篇,被引2300余次;还担任ACL、EMNLP、NAACL等会议领域主席、ACL Rolling Review执行编辑,2022年重庆人工智能竞赛、2023年国际大数据竞赛的组织者,相关研究成果落地阿里巴巴和AWS Glue的包括智能问答、智能搜索等多个应用场景。胡旭明博士获得的荣誉包括中国中文信息学会“博士学位论文激励计划”,Amazon KDD Cup竞赛全球季军,北京市优秀毕业生,清华大学优秀毕业生,清华大学优秀博士学位论文等。

卢俊宇

报告人:卢俊宇

报告题目:浅谈评估类研究的开展与创新

报告摘要:资源和评估类研究不仅是衡量模型性能的基础,更在发现能力边界、识别潜在风险等方面发挥着关键作用。在大模型广泛应用的背景下,传统的评估方式逐渐暴露出局限性,更加系统和多维度的评估方法亟需探索。在本次报告中,讲者将结合团队近期的研究成果,浅谈对开展评估类工作的思考,主要从如下两个方面阐述:(1)如何构建可用、可靠的数据集和语料库资源,以支撑高质量评估;(2)在大模型时代,如何选择新颖且有意义的评估任务。

报告嘉宾简介:卢俊宇,大连理工大学二年级博士生,导师为林鸿飞教授,主要研究兴趣包括仇恨言论检测、LLM-as-a-Judge等,以第一作者身份在ACL、NeurIPS、SIGIR、TASLP等会议、期刊上发表论文多篇,并担任相关会议的审稿人。