哈工大主页
首页
中心概况
成员介绍
科研队伍
决策智能(DI组)
近期新闻
成员介绍
发表论文
科研项目
联系我们
问答系统(QA组)
语言分析(LA组)
对话技术(DT组)
知识挖掘(KM组)
文本生成(TG组)
情感计算(SC组)
近期新闻
成员介绍
发布物
科研项目
加入我们
健康智能(HI组)
脑智计算(BC组)
科研项目
发表论文
技术资源
演示系统
中心新闻
你的位置:
首页
中心新闻
中心新闻
哈工大SCIR赵森栋副教授受邀参加省疾控局主办、省疾控中心协办开展的“业务大讲堂”理论知识专题辅导讲座活动
声明:本文转载自黑龙江省疾病预防控制局公众号编者按:哈工大社会计算与交互机器人研究中心赵森栋副教授受邀参加省疾控局主办、省疾控中心协办开展“业务大讲堂”活动,并作题为《人工智能技术应用》的讲座。按照省委深化能力作风建设部署要求,为全面贯彻全国和全省疾控工作会议精神,进一步提升六大核心能力,加强全省数智疾控建设,3月17日,由省疾控局主办、省疾控中心协办开展“业务大讲堂”活动。活动邀请哈尔滨工业大学计算学部副教授赵森栋以《人工智能技术应用》为题进行授课,局机关全体干部、局直属单位相关负责同志参加活动。图1 哈工大SCIR赵森栋副教授作报告赵森栋副教授结合自身丰富理论知识和实践经验,围绕人工智能发展及相关应用实践等方面进行了深入浅出的解读,为今后加快推进数智疾控建设提供了科学指导。图2 活动现场
了解详情
Transformer架构是MoE模型的理想选择吗?探究配套架构对MoE模型基础能力的影响
论文名称:How does Architecture Influence the Base Capabilities of Pre-trained Language Models? A Case Study Based on FFN-Wider and MoE Transformers 论文作者:陆鑫,赵妍妍,秦兵,霍亮宇,杨青,许冬亮 (NeurIPS 2024)
了解详情
哈工大SCIR《自然语言处理:基于大语言模型的方法》一书出版
声明:本文转载自哈尔滨工业大学计算学部公众号编者按:由哈工大社会计算与交互机器人研究中心车万翔教授主笔,研究中心毕业生郭江博士、崔一鸣博士参与编写,哈工大副校长刘挺教授主审的《自然语言处理:基于大语言模型的方法》一书正式出版。由赛尔实验室(SCIR)车万翔教授、郭江博士、崔一鸣博士编写,电子工业出版社博文视点出版的《自然语言处理:基于大语言模型的方法》一书正式上架。(u.jd.com/6aTcBrL)近年来,以ChatGPT为代表的大语言模型的兴起,已成为 NLP 研究的新范式。本书基于2021年出版的《自然语言处理:基于预训练模型的方法》之上,进一步扩充添加了大语言模型相关的技术内容,介绍了大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用,结合理论与实践,帮助读者掌握最新技术。本书涵盖 NLP 和深度学习的基础知识、预训练语言模型的核心技术及其应用,以及大语言模型的预训练方法、适配、应用和评估策略,同时介绍基于 LLM 思想的前沿技术,并以 DeepSeek 系列模型为例解析最新进展。本书既适合具有一定机器学习基础的高等院校学生、研究机构的研究者,以及希望深入研 究自然语言处理
了解详情
计算学部赵妍妍教授受邀为昌黎县全县教师解锁大模型时代下DeepSeek技术及其应用
声明:本文转载自哈尔滨工业大学计算学部公众号3月14日,计算学部赵妍妍教授受河北昌黎第一中学邀请,为昌黎县全县教师作了题为《大模型时代下DeepSeek技术及其应用》的专题讲座。各校教师代表齐聚一堂,共同探索智能技术与教育融合的新路径。赵妍妍为计算学部教授、博士生导师,研究方向为大语言模型、情感计算、社会计算,目前担任中国中文信息学会情感计算专委会委员、社会媒体处理专委会委员,曾获黑龙江省科技进步一等奖、黑龙江省科技进步二等奖等多项重要荣誉。讲座中,赵妍研教授深入浅出地介绍了DeepSeek平台的功能与操作,并通过案例讲授了DeepSeek是什么、会什么、怎么用等;围绕DeepSeek在信息收集、资料整理、内容创作等方面的应用展开详细讲解,有效提升了老师们对DeepSeek应用的认知和实践能力。赵妍妍教授还向老师们介绍了神秘而强大的Manus。Manus拥有具备超强学习能力和卓越适应性的“数字大脑”,能够真正像人类一样进行思考和行动。它可以完全独立自主地完成从规划到执行的全流程任务,淋漓尽致地展示了真正的Agent能力。这一前沿技术的分享,进一步拓宽了大家的视野,让老师们得以接触到更多
了解详情
从自我进化视角出发,全面解析LLM的推理能力技术演进路径
声明:本文转载自机器之心公众号论文标题:A Survey on LLM Complex Reasoning through the Lens of Self-Evolution论文链接:https://www.researchgate.net/publication/389209259_A_Survey_on_Complex_Reasoning_of_Large_Language_Models_through_the_Lens_of_Self-Evolution?channel=doilinkId=67b8b5b0207c0c20fa9111fbshowFulltext=true仓库链接:https://github.com/cs-holder/Reasoning-Self-Evolution-Survey1. 引言在人工智能领域,大型语言模型的复杂推理研究正成为学术界和工业界关注的焦点。随着 OpenAI 的 O1 以及后续 DeepSeek R1 等突破性成果的发布,这一领域的研究热度持续升温,引发了广泛的学术讨论和实践探索。这些里程碑式的研究成果不仅推动了相关技术的快速发展,也激
了解详情
计算学部携手黑龙江省疾控局 用AI为公共卫生筑牢“智慧防线”
声明:本文转载自哈尔滨工业大学计算学部公众号
了解详情
每页
6
记录
总共
578
记录
第一页
<<上一页
下一页>>
尾页
页码
9
/
97
跳转到
最近更新
2026-05-14
ICLR 2026 | 2% is enough:用最少的代码,做最精准的测试样例评估
2026-05-14
ICLR 2026 | ProxyAttn让代理注意力头“划重点”,免训练实现无损稀疏
2026-05-14
思维链的“脆性”真相:哈工大赛尔ICLR 2026论文揭示输入扰动对推理的影响
2026-01-20
面向人机融合会诊的多智能体系统三部曲从“静态组织”到“动态调度”再到“动态生成”
2026-01-09
精彩分享|刘挺在第七届全国计算社会科学论坛暨首届人工智能赋能社会科学学术论坛的主旨演讲