MLNLP学术Talk：异构图增强大模型可信推理及应用

一场聚焦工业大模型可信推理的学术分享活动即将开启，本次活动将于2026年9月5日9:00至10:00展开，邀请到燕山大学人工智能学院讲师李靖阳带来主题为“异构图增强的大模型可信推理方法及其应用研究”的分享。

本次学术分享由国内知名的自然语言处理与机器学习学术社区联合相关青年学术组织共同举办，旨在邀请一线青年学者分享前沿技术，推动学术思想的碰撞与交流。本次活动的组织者包括王奕辰、蒋官语、张宸源、涂耿、曾景杰，战略合作伙伴为腾讯。

讲者介绍

李靖阳为燕山大学人工智能学院讲师、燕山学者、硕士生导师，博士毕业于西安电子科技大学，目前正在大连理工大学与中冶焦耐工程技术公司开展联合博士后研究，合作导师为杨亮副教授。他的主要研究方向为异构信息融合、图表示学习以及多模态工业大模型应用技术。近五年深耕工业智能领域前沿，研究成果发表于Information Fusion、Pattern Recognition等SCI一区TOP期刊，以及AAAI、IJCAI等国际顶级学术会议。其研究注重技术的工程化转化与落地，先后参与多项国防科研舆情数据分析项目，在国家工信部“揭榜挂帅”项目中牵头承担大模型适配与系统集成验证关键子任务，目前正主导长庆油田钻井井控风险评估、炼焦配煤优化等企业横向课题，致力于解决工业受限资源场景下的大模型高效部署难题，有效推动了图表示学习与多模态技术在能源、冶金行业的实际应用。

报告核心内容

当前大模型在工业场景落地时，已有知识增强方法面临多源异构数据带来的“证据断裂”与“局部语义隧道”困境。本次报告将从理论方法与工业应用两个层面展开分享：首先会介绍基于图结构的通用证据链接与仲裁机制，探讨如何通过构建结构化证据空间，以显式拓扑方式缝合“证据断裂”问题，引导大模型在图结构上完成多跳线索寻优与冲突仲裁，提升大模型推理的忠实性与可解释性；其次会分享近期基于超图驱动推理技术在极端工业场景下的应用实践，展示如何在长庆油田智能井控等高危工况下，将行业机理图谱与多源流式数据动态融合，以强关联的领域先验打破“局部语义隧道”，完成毫秒级、机理约束的大模型可靠辅助决策。

本场主持人介绍

本场分享的主持人是曾景杰，目前为大连理工大学计算机学院三年级博士生，导师为杨亮副教授，他入选了2025年度中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。其研究方向为情感分析和大模型可解释性分析，以第一作者身份在ACL、EMNLP等国际顶级会议与期刊上发表多篇论文，并担任相关会议的审稿人，曾获得NLPCC2025杰出论文奖。

观看渠道

本次分享将通过视频号与B站同步直播，感兴趣的观众可以提前关注相关账号，按时收看直播内容。

关于社区

本次活动所属的学术社区是国内知名的机器学习与自然语言处理交流平台，受众覆盖国内外NLP领域的硕博生、高校教师以及企业研究人员。社区的愿景是促进国内外自然语言处理、机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流与进步，尤其是帮助初学者快速成长。社区为相关从业者的深造、就业及研究等方面提供了开放的交流平台，欢迎更多爱好者关注并加入。