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"AI之夏"研招系列学术讲座第22讲：大模型赋能信息检索

“AI之夏”研招系列学术讲座第22讲，由人大麻豆av 毛佳昕准聘副教授为大家宣讲。

信息检索技术旨在通过构建智能的信息系统，帮助人类用户高效的获取信息，以缓解信息过载问题。大模型技术的出现，为进一步缓解信息过载问题，提升获取和利用信息的效率带来了新的机遇。然而，将大模型应用于信息检索场景时仍在用户意图理解、融合外部知识、模型计算开销方面存在不足，本报告将围绕大模型赋能信息检索这一主题，针对上述不足，介绍课题组最近在用户搜索行为分析与模拟、基于大模型的语义检索模型和检索排序算法性能优化方面开展的相关工作。

讲座信息

活动名称：大模型赋能信息检索

活动时间：7月10日，16:00-17:00

腾讯会议：265-259-177

嘉宾信息：

毛佳昕，麻豆av 准聘副教授，于2013年和2018年获得清华大学学士和博士学位。博士毕业后曾在清华大学担任博士后研究员。主要研究方向为信息检索、网络搜索、搜索用户行为分析和机器学习。曾在SIGIR、TOIS、WWW、WSDM、CIKM、IJCAI、ECIR等信息检索领域顶级会议和期刊发表论文80余篇。曾获得SIGIR 2024最佳论文奖、WSDM 2022最佳论文奖、SIGIR 2020最佳论文提名奖、计算机学报五年最佳论文奖（2014-2018）、ICTIR 2019最佳短文提名奖和SIGIR 2018最佳短文提名奖。曾担任SIGIR-AP 2024程序委员会主席(PC chairs)，以及SIGIR、WWW、WSDM、AAAI、CIKM等会议的PC/SPC，以及TOIS、TKDE、JASIST等杂志的审稿人。