（通讯员 谢东霖 李姗姗）6月4日下午，人工智能与精准国际传播实验室/研究院邀请中国科学院自动化研究所赵军研究员、北京大学计算机学院穗志方教授来校，聚焦大模型研究的关键领域作专题学术报告。报告会由人工智能与精准国际传播研究院院长高协平教授主持。
赵军研究员在题为“大模型知识机制：特征是比神经元更好的研究单元”的报告中，探讨了知识表达的基础单元，深入剖析了以神经元为分析单元所带来的多义性和可解释性不足等局限。他的研究表明，稀疏自编码器（SAE）能有效将神经元分解为“特征”，且特征在知识表达上具有三大优势：更强的知识表达力与可解释性、显著的单义性特性，以及在隐私信息擦除任务中的更优性能，这为理解大模型知识表征提供了新路径。
穗志方教授在题为“知识驱动的大模型复杂推理能力评测研究”的报告中，系统阐述了复杂推理能力的评测方法，分享了前沿研究成果。她聚焦于大模型高阶推理能力评估面临的覆盖度不足、推理链过短及成本高昂等挑战，系统介绍了结合知识驱动与数据合成的评测方法，以实现对大模型复杂推理能力的细粒度评估。该方法不仅显著拓展了评测的广度与深度，也为提升大模型在复杂真实场景中的推理表现提供了有力支撑。
与会师生围绕特征提取的普适性、复杂推理数据合成的技术挑战及未来应用前景等前沿议题，与两位老师展开了深入探讨。
近年来，人工智能与精准国际传播实验室/研究院聚焦服务“加强国际传播能力建设”国家战略，围绕话语设计、内容翻译、技术融合、效果评估、智能推荐等方面开展精准国际传播创新理论及人工智能前沿技术的系统研究，出版了国内第一部系统阐释人工智能助力精准国际传播理论的专著《基于人工智能的精准国际传播概论》，建成“国际舆论大数据分析与预测系统”“中国语言文化作品国际传播效果智能评测系统”等系统，产生了良好的社会影响。
主讲人简介：
赵军, 中国科学院自动化研究所二级研究员，博士生导师；中国科学院大学人工智能学院岗位教授；享受国务院政府特殊津贴专家；研究领域为自然语言处理、大模型、知识工程等。作为项目负责人承担科技创新2030-新一代人工智能重大项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金联合基金重点支持项目等科研项目。在NIPS、ACL、ICLR、AAAI等重要国际会议和学术期刊上发表论文100余篇，Google Scholar总引用超过27000次；曾获第25届国际计算语言学大会最佳论文奖，第22届国际语义网大会最佳张贴论文奖；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（第一完成人）、北京市科学技术进步奖一等奖（第一完成人），中国科学院大学朱李月华优秀教师奖。兼任中国中文信息学会常务理事等学术职务。
穗志方，北京大学计算机学院教授、博士生导师，多媒体信息处理全国重点实验室副主任，中国中文信息学会常务理事。研究领域为：自然语言处理、文本知识工程和知识图谱构建及应用。主持科技部“科技创新2030新一代人工智能重大项目”以及国家973计划课题、国家自然科学基金、国家社会科学基金等多项科研项目。在计算语言学顶级国际会议发表多篇学术论文，制订国家标准2项，研究成果获2011年度国家科技进步二等奖和2022年度国家级教学成果二等奖。
审核人：蒋莉华
