钱胜胜，中国科学院自动化研究所副研究员。入选北京市杰青、中国科协青托和ACM SIGMM 中国新星。研究方向为跨媒体推理和多媒体内容分析，在IEEE TPAMI等IEEE/ACM Trans.期刊和CCF-A类会议上发表论文50余篇，相关成果获中国科学院优秀博士学位论文、ACM Multimedia 2016年最佳论文、ACM Multimedia 2019年最佳论文提名、SIGIR 2024年最佳论文提名等。担任CCF多媒体专委会副秘书长，主持国家重点研发计划青年科学家项目，科技委专项，国家自然科学基金青年、面上、腾讯微信犀牛鸟专项、快手科研专项和小米青年学者科研专项等，相关成果为快手、腾讯和航天防务等提供了重要的技术支持。

报告题目：知识驱动的跨媒体推理研究

报告摘要：在数字时代，信息呈现多媒体化的趋势。然而，传统的深度学习模型具有可解释性弱、推理过程黑盒的缺点。知识驱动的跨媒体推理旨在通过引入专家知识、世界知识和因果关联等，提升跨媒体推理模型的可解释性和可信性，增强对复杂现实场景的理解、处理和解释能力，更好地服务于实际应用。通过知识驱动的跨媒体推理，能够更深入地理解不同媒体之间的关联性，促使对复杂信息的更全面、深入的理解和推理。本报告将对知识驱动的跨媒体推理最新进展进行介绍，包括基于变分因果推理的解释性视觉问答、结合神经符号推理的解释性视觉问答，基于多模态智能体的少样本解释性视觉问答，以及基于发散式大模型推理的零样本组合图像检索等。

直播时间

9月24日（星期二）19:00-20:00

腾讯会议室

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