【报名】大语言模型时代的知识工程 | 4月4日TF97
本期会议邀请到来自360等头部企业的技术资深人士,以及来自海乂知等知识图谱创业企业的技术负责人和来自复旦大学、东南大学等高校的顶尖学者,一起深入探讨知识工程在大语言模型时代所面临的机遇和挑战,并进一步了解技术突破点,以及相应的解决方案与案例。4月4日,欢迎报名!
为工程师提供顶级交流平台
CCF TF第97期
时间 2023年4月4日 19:00-21:10
主题 大语言模型时代的知识工程
欢迎扫码了解详情报名参会
随着ChatGPT等大语言模型(Large Language Model,LLM)的推出,AI的智能尤其是理解能力与生成表达能力达到了一个前所未有的高度,在各行各业也引起了热议,各种LLM赋能的探讨和落地尝试也层出不同。因此,我们有必要重新审视一下知识图谱的价值,尤其是我们需要怎么样的知识,用图谱进行知识组织相比LLM有什么优势,两者如何互补增强,都是值得讨论的话题。
在此背景下,本期会议有幸邀请到多位在知识图谱深耕多年的学者与技术专家,同时几位讲者也都在最近LLM浪潮下有深入的思考和实践,一起围绕LLM时代下的知识图谱研究与工程新范式这个话题,分享大模型与知识图谱的典型结合模式,多模态知识工程研究新范式,知识增强的大语言模型实践等重要话题。本次活动旨在搭建一个高水平的多元交流平台,从不同层面为大语言模型下的知识图谱建设者,以及更广泛的LLM+KG应用开发者提供借鉴与参考。
会议安排
TF97:大语言模型时代的知识工程 主持人:CCF TF知识图谱SIG主席 王昊奋 | ||
时间 | 主题 | 讲者 |
19:00-19:10 | 活动介绍及致辞 | 王昊奋 |
19:10-19:35 | 《浅谈大模型与知识图谱的结合:近期的几点方向探索与心得总结》 | 刘焕勇 360人工智能研究院算法专家 |
19:35-20:00 | 《AIGC时代的多模态知识工程思考与展望》 | 李直旭 复旦大学研究员、博导 |
20:00-20:25 | 《基于KG+LLM的AI应用开发新范式》 | 胡芳槐 海乂知信息科技(南京)有限公司 |
20:25-20:50 | 《知识增强大语言模型技术与双知识平台融合思考》 | 漆桂林 东南大学认知智能研究所所长 |
20:50-21:05 | 参会者提问互动 | 刘焕勇、李直旭、胡芳槐、漆桂林 |
21:05-21:10 | 活动总结 | 巴川 CCF数据科学SIG主席 |
所属SIG
CCF TF知识图谱&数据科学
特邀讲者
刘焕勇
360人工智能研究院算法专家
主题:《浅谈大模型与知识图谱的结合:近期的几点方向探索与心得总结》
主题简介:以ChatGPT为代表的大模型的推出,已经掀起了一种新的NLP和知识图谱实现范式。本报告将基于近期在大模型研发以及知识图谱方向的工作,从大模型研发的基础数据建设、大模型背景下知识图谱的几点结合方向、大模型加持知识图谱在360实际落地场景上的一些实践三个部分进行介绍,谈谈自己的粗浅想法与心得,供大家一起思考。
个人简介:360人工智能研究院算法专家、知识图谱方向算法负责人,曾就职于中国科学院软件研究所。主要研究方向为领域知识/事件图谱的构建与落地应用,主持研制全行业事理图谱、360百科图谱、知识图谱平台、事件情报分析、右侧推荐等落地项目,申请发明专利十余项、论文数篇。近年来在OGB-Wikikg2、CCKS多模态实体对齐、可解释类案匹配等评测中获得多项冠亚军。致力于自然语言处理技术开源共享,在github开源项目60+,收获star数超2W+,创立“老刘说NLP”技术公众号,具有广泛影响力。
李直旭
复旦大学研究员、博导
主题:《AIGC时代的多模态知识工程思考与展望》
主题简介:AIGC技术将人工智能带入了新时代。而在多模态智能领域,AIGC的能力不断提升,多模态知识工程应该何去何从?是否仍具价值?应该如何发展?在本次分享中,讲者将探讨当前AIGC技术耀眼“光芒”背后的“暗面”,思考与展望AIGC时代的多模态知识工程研究。
个人简介:复旦大学研究员、博士生导师,上海市数据科学重点实验室主任助理,复旦大学知识工场实验室执行副主任,曾兼任科大讯飞苏州研究院副院长,博士毕业于澳大利亚昆士兰大学,主要研究方向为认知智能与知识工程、多模态知识图谱、大数据分析与挖掘等。在领域主流期刊和国际会议上发表论文150余篇,主持十余项国家和省部级科研项目。
胡芳槐
海乂知信息科技(南京)有限公司
主题:《基于KG+LLM的AI应用开发新范式》
主题简介:KG是大数据时代的知识工程集大成者,以其强大的语义表达能力、存储能力和推理能力,为互联网时代的数据知识化组织和智能应用提供了有效的解决方案。而随着AIGC和LLM相关技术的快速发展,以ChatGPT为代表的LLM带来了新的应用交互范式变革,其表现出了强大的自然语言理解与生成能力。本报告探索KG与LLM的有机结合,充分结合KG的知识表示能力与知识推理能力以及LLM的语言理解能力与交互方式,共同实现新一轮AI应用落地的新范式。
个人简介:华东理工大学自然语言处理实验室博士。15年知识图谱研究及产业化经验,多个国家级项目骨干成员,ISWC、CCKS2017等国际会议、顶级期刊发表多篇论文,多次受邀参与行业顶级交流报告包括大规模存储实战解析、大规模知识图谱应用、CCKS2017知识图谱实战报告等。行业知识图谱全生命周期理论提出者,北理工大数据学习中心顾问。曾发布基于三大百科数据的SSCO和Zhishi.me通用知识图谱;首次提出了行业知识图谱的生命周期并逐步成为业界的标准。参编《2018知识图谱发展报告》、《知识图谱方法、实践与应用》、《信息技术人工智能知识图谱技术框架》等标准与著作。
漆桂林
东南大学认知智能研究所所长
主题:《知识增强大语言模型技术与双知识平台融合思考》
主题简介:本次报告首先介绍知识增强大模型相关技术,在此基础上,探讨知识图谱平台和大模型平台如何融合的一些思考。
个人简介:东南大学计算机与软件工程学院教授、东南大学认知智能研究所所长、南京柯基数据科技有限公司首席科学家、OpenKG发起人之一、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任、中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任和江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委会副主任、国际期刊Journal of Data Intelligence的执行主编、国际期刊Journal of Web Semantics的副主编和Semantic Web Journal 的编委、Journal of Big Data Research的编委、世界三大出版集团之一的爱思唯尔(Elsevier)的数据管理顾问委员会顾问、情报工程期刊编委。获得“江苏省六大人才高峰”资助和“创业南京高层次人才”资助。编写专著2 部,发表高水平学术论文200余篇。获得授权发明专利12项。主持和参与科技部重点研发项目、国家863、自然科学基金 重点、自然科学基金面上等10余项国家级知识图谱相关项目以及华为、百度等企业知识图谱相关项目。指导学生发表的一篇论文获得国际会议ICTAI2015最佳学生论文奖和 CIKM最佳短文角逐奖。所取得的科研成果在工业界中得到实际应用,产生了实际效益,在司法类案推送、电商数据分析、电力故障智能检测和知识推送、医药知识问答、军事决策系统和安全决策系统中落地,产业化前景广阔。
SIG主席
王昊奋
CCF TF知识图谱SIG主席,同济大学百人计划特聘研究员
个人简介:同济大学百人计划,特聘研究员,博士生导师。全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。负责参与多项国家级AI相关项目,发表100余篇AI领域高水平论文,被引用次数达到2600余次,H-index达到25。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”;所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前,他担任中国计算机学会术语工委副主任,SIGKG主席,上海秘书长,中国中文信息学会理事,语言与知识计算专委会副秘书长,上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任,上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。
巴川
CCF TF数据科学SIG主席,竞技世界首席数据科学家
个人简介:曾就职于中国搜索、搜狐畅游等互联网公司。主要研究领域包括数据挖掘、知识图谱、人工智能、社交网络、风控体系、推荐系统、数据可视化等。中国教育创新校企联盟专家委员会副主任,国家技术标准创新基地(贵州大数据)数字经济专业委员会专家,北航兼职硕导,西安交大研究生院授课专家,多所高校兼职教师及创新创业导师,多个技术峰会演讲嘉宾及出品人。
TF97 | 4月4日 | 知识图谱/数据科学SIG | 大语言模型时代的知识工程 |
TF99 | 4月11日 | 知识图谱SIG | AIGC时代的多模态知识图谱构建与应用 |
TF100 | 4月22日 | 知识图谱/数据科学SIG | 以数据为中心的AI:知识驱动的数据合成 |
TF101 | 4月30日 | 数据科学SIG | 全域营销的数据科学 |
参会说明
1、如报名后无法参加,请及时于活动开始前发送邮件申请取消(联系邮箱:tf@ccf.org.cn),无故缺席将影响下一期活动的参与。
2、活动采用线上模式:腾讯会议。移动端可在微信小程序中搜索“腾讯会议”登录会议,或下载“腾讯会议”APP登录。客户端请搜索“腾讯会议”下载并登录。
3、会议链接和密码将在活动当天通过邮件、短信通知(活动当天15:00后报名请注意查收邮件)。可点击腾讯会议链接,输入密码参加。
4、请于活动当天16:00前完成报名,及时获取会议链接。
5、CCF会员免费参加,非会员99元/次。
会员权益
会员免费参加20场线上活动,优惠价优先参加13场线下活动,为自己的技术成长做一次好投资,用高性价比获取专业知识的绝佳路径!
长按识别或扫码入会
参会方式
2023年4月4日 19:00-21:00
长按识别或扫码报名
报名链接:
https://conf.ccf.org.cn/TF97
联系方式
邮箱:tf@ccf.org.cn
电话:0512-6590 0856转分机号27
手机:18912616058
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