主题

内容

大模型基础

决 1、多源异构数据的智能融合与语义分析

2、大模型语义理解

3、基于大模型的结构化语义抽取和摘要

大模型微调

1、大模型的训练，RHLF和LoRA技术

2、面向特定领域的大模型微调训练

跨语言翻译与文化语境理解

1、模型架构：MBart（多语言预训练）、NLLB（100+语言翻译）、

领域适配

2、翻译优化：双语平行语料构建、反向翻译（Back-Translation）

数据增强

虚假信息与欺骗识别

1、语义欺骗检测：SCRN模型（重构网络+孪生校准，

抗同义词替换攻击）

2、矛盾句识别（基于逻辑推理模型）、来源可信度分析

（URL信誉库+作者历史数据）

预测分析与模型应用

1、文本预测：情感趋势预测（基于时序文本的情感极性变化）

2、结构化预测：时间序列预测（LLM+ARIMA融合模型）、

分类预测（风险评级）

辅助训练与模拟推演系统

1、AI智能体技术

2、智能体战略规划博弈

3、基于智能体（Agent）的多角色模拟

多模态交互检索

1、多模态语义一致性

2、图文语义数据库的构建

3、图文检索的实现