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演讲摘要：以 ChatGPT 为代表的⼤模型⼤⼤提升了通用智能与内容⽣成能⼒，有望成为教育数字化的⼈⼯智能基础设施。然⽽，现在⼤模型应用于教学场景还面临幻觉、推理能⼒弱等⼀系列难题，这些问题源于⼤模型架构与训练算法，自身难以克服。知识图谱作为符号化知识具有可组合、可解释、⾼阶推理的优势，有助于克服⼤模型的自身限。如何融合“⼤模型+知识图谱”的互补优势，赋能教与学的各个场景，是⼤模型在教育数字化中落地的关键。本报告主要汇报我们团队在该⽅向上的⼀些初步⼯作。
讲者简介：西安交通⼤学教授，博⼠⽣导师，国家“万⼈计划”科技创新领军⼈才，斯坦福⼤学⾼级访问学者，IEEE ⾼级会员。担任 IEEE TNNLS、Information Fusion 编委以及多个国际期刊的客座编辑。近年来，承担了国家重点研发计划项目、国家 863 课题、国家自然科学基⾦重点项目、原创项目。在 IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TKDE、ICDE、KDD 等重要期刊与国际会议上发表论⽂百余篇，出版学术专著 2 部，获得 ISSRE 2016、ICBK 2018 等最佳论⽂奖。授权发明专利20 项。获国家科技进步⼆等奖、国家教学成果⼆等奖，中国自动化学会科技进步特等奖以及多项省部级科技奖励。获陕西省优秀博⼠论⽂指导教师、王宽诚育⼈奖等奖励与荣誉。
第二十一届CCF中国信息系统及应用大会
本期嘉宾
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