基础方法
Multimodal Representation
多模态表征学习
面向文本、表格、时间序列与科学文档等复杂数据，研究统一表征、语义对齐与跨模态融合方法。
Context Representation
情境表示与推理
建模环境状态、任务目标、领域知识与外部事件等情境因素，理解其对预测、决策与推理过程的影响机制。
Slow Thinking Reasoning
慢思考认知推理
研究多步推理、证据整合、自反思验证与逻辑推演机制，提升大模型在复杂任务中的可靠推理能力。
Autonomous Interactive Agents
自主交互智能体
构建能够调用工具、交互环境、复用记忆并持续修正的大模型智能体，实现复杂任务的自主规划与执行。
领域应用研究
代表论文
(2026).
Fewer Battles, More Gain: An Information-Efficient Framework for Arena-based LLM Evaluation.
In ICLR.
(2026).
Visual Autoregressive Modeling for Instruction-Guided Image Editing.
In ICLR.
(2026).
Can Slow-thinking LLMs Reason Over Time? Empirical Studies in Time Series Forecasting.
In WSDM.
相关链接
合作企业
