2026年6月17日，由中国计算机学会人工智能与模式识别专委会主办，合肥理工学院人工智能工程学院承办的“CCF-AI走进高校”第52期报告会在我校行政楼一楼报告厅成功举办。
本次活动汇聚了来自天津大学、北京师范大学、北京航空航天大学及中科院自动化所的四位知名学者，为校内外师生带来了一场关于图机器学习与多模态预训练模型的学术盛宴。学院副院长徐立祥教授主持了开幕式。
合肥理工学院人工智能工程学院院长罗斌教授在致辞中对各位专家的莅临表示热烈欢迎，并强调本次论坛对建设合肥市市属理工科高校、推动人工智能理论创新、促进产学研深度融合、培育高层次人才具有重要意义。
在学术报告环节，四位专家围绕当前AI领域最具挑战性的基础性问题分享了前沿成果：
天津大学智算学部英才教授、博士生导师金弟老师围绕一般图上的通用图预训练模型这一前沿方向，系统阐述了在任意节点特征统一挖掘、任意拓扑链接通用适配、互关联图数据自监督算法设计三方面的最新探索，为通用图基础模型的理论完善提供了重要参考。
北京师范大学教授、国家优青（交叉科学部）获得者白璐老师聚焦图核神经网络，系统阐述了图核函数与图神经网络之间的理论关联，介绍了当前两者交叉研究的最新进展，并对该方向的未来研究趋势进行了初步展望，为传统图核方法与现代深度学习的融合探索提供了新的思路。
北京航空航天大学教授、国家优青王啸老师围绕大语言模型赋能的图表征学习，聚焦大语言模型作为预测器与增强器两条关键技术路径，系统阐述了图-文本对齐问题与鲁棒性问题上面临的挑战及相应解决方案，为跨模态图表征学习的方法创新提供了有益参考。
中科院自动化所研究员、国家优青杨小汕老师面向开放环境多模态预训练模型的高效学习与应用，从理想视觉系统的能力要素出发，介绍了基于解耦视觉表征的多模态基础模型Libra及其面向理解与生成统一建模的扩展版本Libra-2，阐述了在保持预训练泛化性的前提下实现跨域迁移与小样本迁移的有效方法与实践经验，为多模态模型在开放环境中的高效落地提供了可行路径。
本次活动的成功举办，标志着合肥理工学院人工智能工程学院与国内顶级学术共同体的长效合作机制迈出了实质性步伐。以此为契机，学院将持续依托CCF-AI等高端学术平台，充分借力顶尖智力资源，进一步凝练特色科研方向，夯实产教融合育人基础，致力于为合肥市战略性新兴产业发展及全国人工智能领域输送更多基础扎实、视野开阔的高素质应用研究型人才。
(图/校宣传 文/孙文君 初审/孙文君 终审/徐立祥）
