報告人：孫相國 博士 香港中文大學
主持人：劉波
報告時間：2024年12月25日（周三）上午10:00
報告地點：bet356手机版唯一官网九龍湖校區計算機樓513報告廳
報告摘要：In this talk, we will present a new data-level perspective on non-linear data structures, which is crucial to push existing Artificial General Intelligence forward to a wider range of applications. We will present a data-operation level technique, namely graph prompt, and present how this new research topic may help to solve more general graph learning problems and further present its potential in AI for social science (AI4SS). We will compare this future technique with existing LLM-driven frameworks and discuss how to further integrate the advantages of both LLMs and Graphs in social computing area.
報告人簡介：孫相國博士現任香港中文大學博後研究員，CAAI中國人工智能學會社會計算專委會委員。他于bet356手机版唯一官网計算機系獲博士學位（導師劉波教授）。他廣泛結合心理學、社會學，和計算機科學，完成了很多新穎的在線社交網絡交叉學科研究工作，包括社交網絡行為分析、網絡異常檢測、圖學習等等。在國際頂尖數據挖掘類會議和期刊發表高水平論文近30篇。有兩篇一作論文分别入選KDD23和WSDM2021最具影響力論文。其中以第一作者身份發表的KDD論文獲得“最佳研究論文獎”，為該會議創立以來中國大陸和港澳地區首次。他被中國人工智能學會授予2023年度“社會計算青年學者新星”(面向全球華人青年學者評選，同年度僅10人)。
