近日，计算学部在哈工大活动中心326会议室举办了第二十七期哈工大计算学部人工智能学科发展论坛（仲荣论坛）。本次论坛分别邀请了浙江大学杨洋教授和中国科学技术大学王翔教授分别做题为“Exploring Foundation Model for Graphs and Time Series”和“大模型知识编辑前沿进展”的专题报告。

论坛由哈工大计算学部主办，承办方为哈工大计算学部社会计算与交互机器人研究中心、认知智能与内容安全教育部重点实验室和黑龙江省人工智能头雁团队。校内相关领域的30余位师生参加本次论坛。活动由哈尔滨工业大学丁效教授主持，计算学部杨沐昀教授、刘铭教授和冯骁骋教授等学部教师与会交流。

杨洋教授带来了题为“Exploring Foundation Model for Graphs and Time Series”的报告。本报告探讨了如何构建适用于多种数据类型（如图谱和时间序列）并实现领域与任务泛化的基础模型。首先，针对图谱数据存在的领域差异问题，报告讲述了三个维度：在数据层面，评估不同领域图谱的可迁移性，探究“何时进行预训练”；在模型层面，突破传统图神经网络同质性假设的局限，试图解决异质性图谱应用难题，并通过克服过平滑问题提升模型的泛化与表达能力；在应用层面，研究如何使预训练图神经网络自适应下游任务。其次，报告展示了杨洋教授团队在脑神经科学领域的时间序列分析工作，基于立体脑电图（SEEG）技术记录脑电信号，通过自监督预训练建立基础模型，建模大脑信号的时空相关性，融合计算机科学与神经科学推动脑疾病（如癫痫）诊疗研究的进展。

王翔教授带来了题为“大模型知识编辑前沿进展”的报告。随着大模型广泛应用于开放环境，如何对其内嵌知识进行高效、精准且安全的编辑，成为模型可持续演进与风险控制中的关键问题。报告介绍了王翔教授团队在大模型知识编辑方向的最新研究成果，涵盖从语言模型到多模态模型的三个代表性工作：AlphaEdit 提出零空间约束机制，实现对新旧知识的精准平衡；AnyEdit 引入自回归编辑范式，支持任意长度与格式知识的迭代更新，显著提升编辑能力与通用性；ACE 将编辑拓展至扩散模型，提出跨零空间投影方法，在精准移除不安全概念的同时保持图像质量与语义一致性。上述方法构建起从自然语言到多模态的统一知识编辑框架，为大模型的可信演进与安全部署提供了新思路。

交流环节中，与会人员就报告相关问题如多智能体协同优化、图神经网络的scaling law、大模型知识编辑的泛化性等与报告嘉宾进行了热烈交流和深入探讨。在本次仲荣论坛，师生们不仅能收获知识与科研灵感，也能感受到来自学术界的热点与思辨。