张鹏老师获得首批CAAI-联想蓝天科研基金资助

日前,首批CAAI-联想蓝天科研基金项目发布了评审结果,实验室张鹏老师申报的“面向知识增强任务的人机回环交互系统算法”课题获得资助。

CAAI-联想蓝天科研基金是中国人工智能学会与联想于2024年共同设立的面向中国高校和科研院所青年学者的科研基金计划,旨在通过搭建产业和学术界的合作交流平台,驱动青年创新力,促进人工智能方法的创新应用。

2024年度CAAI-联想蓝天科研基金涵盖大模型及智能体、空间智能及具身智能两大方向,合计发布16个科研课题,以推进大模型等领域前沿技术探索与落地。基金共收到来自54所高校和科研院所的项目申报92份,经资格审核、专家函评和项目终评,本年度共有15个项目入选,资助率仅为16.3%

研究题目面向知识增强任务的人机回环交互系统算法

研究内容知识增强指在当前知识加工、处理的过程中,给用户提供额外知识,或将现有知识与用户已有内容建立连接。RAG-LLM(检索增强大模型)是将知识增强与大模型相结合的典型实例,能够显著扩展和提升LLM的知识容量与质量,并有效地减少大模型的幻觉现象、缓解知识遗忘问题,具备广泛的应用潜力。尽管知识增强技术在RAG-LLM中不断进步,近期大量研究聚焦于提升检索精度、召回率、BLEURouge、相关性等技术指标,但对于人与RAG-LLM交互的研究仍然较为有限。从用户体验的视角来审视,当前依然存在以下问题亟需解决:1)用户意图理解不准确,导致知识增强方向偏离;2)知识检索和生成结果与用户预期不符,导致输出偏离实际需求;3)知识增强的展示时机和形式未能与使用场景匹配,影响知识的有效利用,甚至干扰主线任务。

为了解决上述问题,本研究基于以人为中心的设计理念,旨在探索并提出面向知识增强任务的人机回环交互系统算法,包括:1)构建以人为中心的知识增强交互系统框架, 具备非侵入式、可迭代、跨平台适配的特点,支持多时间尺度与多用户类型;2)提出对齐人类用户意图偏好的智能体算法,以提升系统的响应准确性与个性化;3)构建基于多智能体协作的知识增强交互模型,优化知识获取与传递的效率;4)构建可配置的知识增强交互工具集,便于系统在实际场景中的部署与应用。

本项目通过融合大模型与人机回环机制,推动知识增强技术向更智能、个性化方向发展,为构建更智能、高效的人机协作知识服务生态系统奠定基础,具有重要的理论价值和广泛的应用前景。


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