特邀报告1
林鸿飞
大连理工大学
基于认知视角的幽默计算研究
幽默是人类独有的语言表达方式，也是一种认知方式，如何让计算机理解幽默成为自然语言处理面临的挑战之一。人工智能改变着我们的生活方式和思维方式，也改变着我们的研究方式，目前AI for Social
Science的研究范式正在兴起，引发对于幽默的更大的关注。本次报告首先对当前幽默计算的背景进行概述，阐明幽默的可计算性，梳理幽默研究的认知语言学理论，给出幽默计算的研究框架。然后，在构建幽默语料库基础上，进行双关语、反讽、幽默的识别与生成、幽默感评价研究的介绍。最后，对于幽默计算的发展趋势给予展望。在AI时代尤其是大模型技术席卷全球的背景下，幽默作为人类独有的精神特质，其价值已超越单纯的情感表达，升维为人类文明存续的关键竞争力。幽默计算可以提高计算机理解人类“言外之意”的能力，突破字面义的束缚，实现和谐的人机交互。
嘉宾简介
林鸿飞，大连理工大学二级教授、博士生导师、计算机科学与技术一级学科博士点和博士后流动站负责人，信息学部副主任委员。主要研究领域为自然语言处理、情感计算、社会计算和信息检索等。担任中国人工智能语言智能专委会副主任、离散智能计算专委会副主任。担任中国中文信息学会情感计算专委会副主任。担任《模式识别与人工智能》、《中文信息学报》、《小型微型计算机系统》、《大连理工大学学报》（自然科学版）、SCI期刊JBI和IJDMB等期刊编委。主持国家八六三高科技计划、国家自然科学基金等项目十余项，作为课题负责人参与国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目多项。谷歌被引次数超过1万次，谷歌学术指数为53，发表中国计算机学会CCF推荐A、B类论文150余篇。入选辽宁省“百千万人才工程”百人层次，获得辽宁省优秀研究生导学团队称号，国家一级学会优秀博士论文指导教师，获得国家级教学成果一等、二等奖。获得IEEE
NLP-KE2020、CCKS2020、CCL2023，SMP2023等十余个国内外学术会议的最佳论文或最佳学生论文。
特邀报告2
赫然
中科院自动化所
安全可信的生成式人工智能
生成式人工智能通过对海量文本、图像、音频等数据的深度学习与模式挖掘自主生成符合人类认知逻辑的内容。基于大语言模型和多模态大语言模型的生成式人工智能技术正以迅猛之势重塑人工智能领域的发展格局。以GPT、DeepSeek为代表的生成模型凭借卓越的生成能力实现了重大技术突破，在创意创作、逻辑推理、自动决策等垂直领域的深度应用中展现出巨大潜力。本报告将介绍生成式人工智能的技术演进脉络，分析其发展过程中引发的安全风险与挑战，并介绍团队在基础模型优化、推理能力提升、高效图像生成等方向的工作。
嘉宾简介
赫然，中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员，IAPR/IEEE Fellow，IEEE TIFS副主编。从事人工智能、模式识别和计算机视觉研究。承担国家青年科学基金ABC类以及北京杰出青年科学基金等项目。在本领域国际主流期刊TPAMI和IJCV上发表论文23篇，第一作者11篇论文引用过百；研究工作获CAAI技术发明一等奖、CSIG自然科学一等奖、北京市科技进步二等奖等。指导学生获得IEEE SPS最佳青年论文奖、ICPR最佳科学论文奖、北京市优秀博士论文、中科院优秀博士论文、IEEE生物特征理事会优秀博士论文。曾/现任TIP资深编委、TPAMI、TCSVT、TBIOM、IJCV、PR、TMLR和自动化学报等国内外期刊编委，四次获最佳编委奖，以及NIPS、ICML、ICCV、CVPR、ECCV、ICLR、AAAI、IJCAI等会议领域主席。2019年受邀参加庆祝中华人民共和国成立70周年大会天安门广场观礼。
特邀报告3
刘新旺
国防科技大学
图机器学习与知识推理
图机器学习作为处理复杂关系数据的核心技术，已广泛应用于推荐系统，知识推理，生物医药等领域，展现出显著应用价值。然而，现阶段图机器学习技术仍然面临（1）学习不充分，（2）学习不高效，（3）学习不多源三个挑战。近年来，课题组结合大模型、对比学习、无监督学习等多种技术提出了一系列先进算法，有效应对了上述三种挑战。此外，课题组针对知识图谱这一更具体、复杂的图数据类型，有效地将相关方法利用于知识推理任务。最后，本次汇报对图机器学习未来研究的潜在方向也进行了梳理并展望。
嘉宾简介
刘新旺，国防科技大学计算机学院教授、博导，国家杰青(2023)、国家优青(2019)获得者，基金委重点项目、科技创新2030重大项目负责人，基金委创新群体A类核心成员。主要研究方向为机器学习、数据挖掘等。共发表CCF A类期刊/会议论文150余篇, 其中包括IEEE T-PAMI 16篇 (含3篇独立作者)，谷歌学术引用2万余次, 连续3年入选全球2%顶尖科学奖榜单 (2022-2024)。研究成果获吴文俊人工智能自然科学一等奖(2024, 排1)、北京市科技进步一等奖(2024)、湖南省自然科学一等奖两项 (2014, 2021)、中国图象图形学学会自然科学二等奖 (2024)等。担任IEEE T-NNLS, IEEE T-CYB等国际顶刊AE, 以及ICML, NeurIPS等国际顶会领域主席。
特邀报告4
耿新
东南大学
本能、进化、创意——“学习基因” 带来的新质 AI 能力
以大模型为代表的当代AI技术在学习、搜索、优化、博弈、理解、表达等不同维度上的能力不断取得突破，部分正在接近甚至超越人类。在此背景下，探讨与人类智能相比，是否还有AI 尚未触及或者表现很弱的能力，是一个非常有趣的话题。为了让机器像人一样学习，我们提出一种受到人类智能遗传进化机制启发的全新大模型技术框架——学习基因。进一步，我们初步探索了如何通过学习基因给AI带来新质能力，包括本能、进化和创意。
嘉宾简介
耿新，东南大学首席教授，研究生院常务副院长，新一代人工智能技术与交叉应用教育部重点实验室主任，国家杰青、优青基金获得者，国际工程与技术学会杰出会士，江苏特聘教授。主要从事机器学习、模式识别、计算机视觉等方面的研究。曾获国家自然科学二等奖、国家级教学成果一等奖、科学探索奖等多项教学、科研奖励。现任国务院学位委员会计算机学科评议组成员，教育部高校计算机类专业教指委人工智能专家委员会委员，中国计算机学会理事，江苏省计算机学会副理事长，亚太国际人工智能会议指导委员会委员。
特邀报告5
伍艺（小灰）
小红书
大模型在小红书业务中的应用
小红书是近年来国内发展最快的APP之一，业务场景涉及搜索、推荐、电商、广告、生态、智能创作等，随着大模型技术的不断发展，大模型在小红书业务场景里发挥着越来越重要的作用，此次分享将由小红书搜索算法负责人小灰为大家分享大模型在小红书业务场景下的实践经历。
嘉宾简介
伍艺（小灰），毕业于北京理工大学。现任小红书搜索算法负责人，在搜索、推荐、NLP领域有十余年的工作经验，发表过多篇顶级会议论文。