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中科院软件所中文信息处理实验室获EDBT最佳论文奖亚军 近日，数据库领域重要国际学术会议 EDBT 2025（The 28th International Conference on Extending Database [...]

北京市自然科学基金-小米联合基金重点项目开题及进展研讨会顺利召开 2024年12月17日，北京市自然科学基金-小米联合基金重点项目“大语言模型知识的表征、学习、记忆和注入机制分析与验证”开题及进展研讨会在中国科学院软件研究所顺利举行。 研讨会特邀北京理工大学教授黄河燕、小米集团研究员王斌、北京理工大学教授邬霞、中国科学院信息工程研究所研究员陈恺和中国人民大学教授赵鑫、小米公益基金会副秘书长高文隽、小米大模型负责人栾剑、小米技术委技术合作高级经理丁倩到会指导，中国科学院软件研究所科技处处长王熙博及项目组成员出席本次会议。 中国科学院软件研究所科技处处长王熙博对与会的专家表示热烈欢迎，感谢他们年末百忙之中莅临指导。 项目负责人孙乐研究员汇报了项目的整体情况及进展，从科学问题与研究目标、研究内容与技术方案、预期成果与考核指标以及总体进展与工作计划等多个方面进行汇报。接着，各课题负责人依次汇报了课题的研究内容、进展和技术方案。各位课题负责人深入介绍了项目在知识探测、知识体系化评估和大模型优化等方面的技术挑战与创新方案。专家组成员深入讨论了项目的整体技术方案和研究方向，并对知识表征、学习、记忆及注入机制等关键技术难点进行了充分质询。专家组一致认为，项目研究目标明确，团队基础良好，期待研究成果能够在大模型知识机制理论、方法和实践中产生重要影响。 小米集团代表对项目未来工作进行了指导，小米大模型负责人栾剑从实际应用角度为项目提出了建设性意见，并期待进一步推动研究成果更好地与实际需求对接。小米公益基金会副秘书长高文隽表示，将为课题研究提供组织支持，助力课题组推进研究进展，搭建交流平台，促进学术与产业界的深入交流。

中文信息处理实验室多篇论文被 AAAI 与 COLING 录用 近日，中文信息处理实验室多项大模型领域研究成果被国际顶级会议 AAAI 2025 与 COLING [...]

中文信息处理实验室多篇论文被NeurIPS 与 EMNLP 录用 近日，中文信息处理实验室多项大模型领域研究成果被国际顶级会议 NeurIPS 2024 与 EMNLP 2024 [...]

爱丁堡大学Jeff Z. Pan教授应邀为实验室进行学术报告 9月25日上午，应实验室孙乐研究员的邀请，爱丁堡大学终身讲席教授、华为爱丁堡知识图谱实验室主任Jeff Z. Pan教授为我们带来了题为“Large Language Models Meet Knowledge [...]

中文信息处理实验室12篇论文被ACL2024录用 近日，中文信息处理实验室12 项大模型领域研究成果被国际顶级会议ACL2024录用，相关成果涉及大模型知识机制、大模型价值观对齐、大模型智能规划、大模型评估、大模型检索等方向。以下是相关被录用成果的简要介绍。   成果一：沉默的螺旋：大模型如何影响信息检索？ 论文标题：Spiral of Silence: How is [...]

中文信息处理实验室推免招生说明 各位同学好，非常感谢各位同学考虑报考中科院软件所中文信息处理实验室。由于每年报考实验室的同学有一些相似的问题想要了解，因此实验室撰写了如下招生说明，供各位有意报考实验室的同学查阅。 一、实验室简介 中科院软件所中文信息处理实验室实始于1996年成立的“开放系统与中文信息处理中心”。实验室长期致力于大模型、自然语言理解、信息抽取与信息检索等领域前沿技术的研究与开发。目前，实验室共有博士生导师3人、硕士生导师5人，在读研究生30余人。 实验室目前承担着中科院先导A类项目、国家重大研发计划、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金优青项目等重要国家科研课题，并与阿里、腾讯、字节、百度、华为、小米、美团等知名互联网企业建立有广泛的研发合作。近年来，实验室已经在ACL、SIGIR、AAAI、IJCAI、EMNLP、AIJ等自然语言处理与信息检索领域国际顶级会议和期刊上发表论文百余篇，并曾在TREC、NTCIR、DUC、TAC等信息检索和自然语言处理领域的权威国际评测中多次取得优异成绩。 二、关于招生 基本要求：由于实验室招生名额有限，因此我们希望报考实验室的同学能够满足如下的基本要求： · 身心：身体健康，思想积极乐观 · [...]

中央财经大学迟钰雪副教授应邀为实验室进行学术报告 2024年4月2日下午，应实验室林鸿宇副研究员的邀请，中央财经大学管理科学与工程学院副教授迟钰雪老师为实验室进行了题为 "Risk spillovers in Chinese production network: A supply-side shock perspective" 的学术报告。 迟钰雪老师是中央财经大学管理科学与工程学院副教授，中国发展战略学研究会社会战略专业委员会委员。主持国家自然科学基金青年基金1项，参与多项国家自然科学基金面上项目、重大研究项目及国家高端智库试点项目。近年来，在《Nature Humanities and Social Sciences Communications，Knowledge-Based Systems》，《Information Processing & Management》，《管理科学学报》，《系统工程理论与实践》等期刊发表论文十余篇。长期担任《Information Sciences》、《系统工程理论与实践》等期刊审稿人。 迟钰雪老师为我们介绍了其以第一作者新发表在《Nature Humanities and Social Sciences Communications》期刊的论文。该论文设计了一个模型来模拟供给端冲击在生产网络中传播并导致实际部门系统性风险的传播。该论文根据输入-产出框架定义了系统重要产业（SIIs）和系统性脆弱产业（SVIs），并根据风险溢出的程度和方向进行分类。模拟结果显示，风险溢出通过生产网络在产业之间传播，导致实际部门的系统性风险。该论文还将模型中的重要风险溢出路径分类为“SVIs→SIIs→SVIs”，用于风险监管和预防，并在2018年识别出75个风险溢出路径和9个闭环路径。此外，系统重要性（脆弱性）的关键因素包括输入-产出关系和生产网络的中心性。该论文为基于供应链加强实际部门的风险监管提供了科学依据。 迟钰雪老师的精彩报告引发了实验室师生的认真思考，大家就选题契机、产业数据获取方式、生产网络的外循环扩展与产业间的可替代性问题进行了广泛且深入的交流讨论。

大模型遇见社会科学：从“人的社会”到“AI的社会” 的研究 论文标题：AI for Social Science and Social Science of [...]

学习还是自我对齐 ? 关于指令微调的内在机制的探究 论文标题：Learning or Self-aligning? Rethinking Instruction Fine-tuning. 论文链接：🔗 [...]