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assets/data/session_2.json

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 {
-  "session_name": "Session 2: 大模型与推荐系统 <span style=\"white-space: pre;word-break: break-word;\"> (11月26日 13:00-15:30) </span>",
+  "session_name": "Session 2: 大模型与推荐系统 <span style=\"white-space: pre;word-break: break-word;\"> (9月23日 13:00-15:30) </span>",
   "session_chair": "论坛主席：王文杰 (新加坡国立大学NExT++研究员) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 赵翔宇 (香港城市大学数据科学学院助理教授)",
   "session_desc": "在这个信息爆炸的时代，推荐系统作为一种个性化信息过滤的关键技术，已经在各行各业起到了不可或缺的重要作用。如今，大语言模型技术的快速发展，也带动了推荐系统的技术变革。大模型强大的自然语言理解能力、推理能力、泛化能力、和生成能力，对推荐系统生态产生了重要影响，在用户反馈收集、特征工程、知识表征、推荐系统学习范式等方向上涌现出一系列新的工作。本次大模型与推荐系统论坛邀请了四位来自工业界和学术界的优秀学者进行分享，他们分别从大模型应用现状、范式转变等角度切入，介绍大模型推荐系统领域最新的研究进展，探讨未来研究方向。",
   "session_time": [

assets/data/session_3.json

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 {
-  "session_name": "Session 3: 大模型评估与安全 <span style=\"white-space: pre;word-break: break-word;\"> (09月23日 15:50-17:50) </span>",
+  "session_name": "Session 3: 大模型评估与安全 <span style=\"white-space: pre;word-break: break-word;\"> (9月23日 15:50-17:50) </span>",
   "session_chair": "论坛主席：吴雨婷 (北京交通大学)  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 曹鹏飞 (中国科学院自动化研究所)",
   "session_desc": "随着大模型技术的不断突破，各类大模型相继问世并迅速落地，如何准确且全面地评估各类大模型的真实性能是目前通用人工智能领域的焦点问题。尽管当下大模型发展迅猛，其在应用方面还存在很多风险和挑战，包括AI幻觉、生成内容不可控、安全以及歧视、偏见等问题。如何提高模型的准确度和可靠性，使AI生成的内容安全、可信、可靠，是当前大模型在应用方向亟待解决的问题。本次大模型评估与安全论坛邀请了四位来自国内外的优秀学者进行分享，他们分别从大模型的安全伦理风险、评测方法、稳健性和事实正确性等角度切入，带来大模型评估与安全领域最新的研究进展。",
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