本网讯 近日，我校人工智能与计算机学院黄嘉成博士在大语言模型语义推理领域取得系列研究进展，相关成果相继发表在AAAI Conference on Artificial Intelligence、Expert Systems With Applications等重要学术会议及期刊上。
AAAI Conference on Artificial Intelligence是人工智能领域中历史最悠久的公认顶级国际会议之一，被中国计算机学会 (CCF) 、中国人工智能学会 (CAAI) 和中国自动化学会 (CAA) 认定为A类国际学术会议；Expert Systems With Applications是计算机科学大类的中科院一区Top期刊，最新实时影响因子为8.7，在知识工程、智能决策与复杂系统应用等方向具有广泛学术影响。
成果一：黄嘉成博士撰写的论文“EMODIS: A Benchmark for Context-Dependent Emoji Disambiguation in Large Language Models”在AAAI Conference on Artificial Intelligence正式发表。该论文由黄嘉成博士为第一作者兼通讯作者，重庆邮电大学郁宁博士、易晓银博士为共同作者，湖北师范大学为论文唯一通讯单位。
该研究围绕大语言模型在语义歧义理解方面的能力不足问题，构建了一个面向上下文依赖表情语义消解的评测基准。研究发现，即使是当前先进的大语言模型，在处理依赖细粒度上下文的信息时，仍容易依赖表层统计模式，难以准确捕捉隐含语义。该研究从评测角度揭示了大语言模型在语义推理能力上的关键短板，为后续模型结构改进和训练方法优化提供了明确方向。
论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/40378
成果二：黄嘉成博士撰写的论文“Socratic Elenchus-Inspired Multi-Agent Debate for Mitigating Hallucinations in Large Language Models”被Expert Systems With Applications正式录用。该论文由黄嘉成博士为第一作者兼通讯作者，韩涛教授、重庆邮电大学郁宁博士、易晓银博士为共同作者，湖北师范大学为论文唯一通讯单位。该工作得到了国家自然科学基金（No. 62473136）项目的资助。
该研究提出了一种基于苏格拉底反诘思想的多智能体推理框架，通过引入结构化质询机制，对模型推理中的概念定义、隐含假设及推理链条进行逐步检验，并在多轮交互中实现条件触发的答案修正与稳定收敛。研究发现，该方法在多类任务上均能够有效提升输出的事实一致性与推理可靠性，相较现有方法表现出更好的稳定性与泛化能力。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417426011218
作者简介：黄嘉成，工学博士，湖北师范大学人工智能与计算机学院专任教师，计算科学与应用国际学术会议技术程序委员会委员，担任IEEE Transactions on Information Forensics and Security等多家SCI期刊的独立审稿人。主要从事人工智能安全领域研究，发表学术论文10余篇，授权发明专利4项。参与国家自然科学基金、重庆市教委重点合作项目等科研项目。