2023年12月14日（周四）上午，广东智慧教育研究院第六期系列讲座在暨南大学曾宪梓科学馆523会议室顺利举办，本次讲座由广东智慧教育研究院、信息科学技术学院、网络空间安全学院联合主办。讲座邀请了中山大学计算机学院博导、国家级青年人才王可泽副教授，以 “因果推理与决策理论模型研究”为主题进行学术分享，现场就主题进行了热烈的讨论。广东智慧教育研究院众多师生一同参会，会议由陈子良老师主持。

图1 讲座现场

 作为中山大学计算机学院副教授、博导和国家级青年人才，王可泽副教授长期从事计算机视觉、跨模态人工智能及机器学习的应用基础研究。他在国际顶级学术期刊和会议发表论文30余篇，论文被引用累计2000余次；他获得吴文俊人工智能自然科学奖二等奖，人工智能学会CAAI优秀博士论文奖，国际知名学术评估机构AI 2000最有影响力学者提名奖。他担任国际知名期刊Image and Vision Computing的执行编辑和The Visual Computer的副编辑。

图2 王可泽副教授

 大模型的知识推理与多智能体系统结合是当前大模型领域的热点也是难点。王可泽副教授在本次讲座上重点介绍了其研究团队利用因果一致性的概念指导大语言模型的推理过程，用于理解事件之间因果关系的前沿探索，以及在商业分析等领域的应用工作，同时他还介绍了研究团队正在承担的国家科技创新2030重大项目——“因果推理与决策理论”的相关工作。

图3 师生互动交流

 分享结束之后的提问环节，王可泽副教授和现场师生进行了充分的交流，与会师生反响热烈，获益匪浅。

广东智慧教育研究院郭腾老师：您刚才说，一个模型在回答问题之前，它可能只给出答案，然后由另一个模型来判断中间的过程是否正确并给出反馈，那么这个中间达成一致的过程是怎样的呢？

王可泽副教授：是这样的，我们最终的目标是形成这几个智能体对这些反馈的最后达成一致的结果，它们中间达成一致的过程就是因果一致，这些智能体按我们的办法能够有效验证它们的答案是否正确。

图4 方良达副教授（左一）陈子良老师（中间）

信息科学技术学院方良达副教授：您提到“反事实”和多个智能体通过因果一致的方式去验证的过程，并引入了作为协调者的第三方版块，使之能提供更多的线索让它们之间的答案趋向于一致，但是如果缺少一些知识或者知识本身是过期的，您用这个大模型来做一个协调的话，那要怎么判断这个过程中的具体情况？

王可泽副教授：目前还解决不了这个问题，大模型目前还没有偏大型实时的数据，要有额外的智能体才可以，比如去网上搜更多的相关知识，相当于要增加一个外部的知识模块才能达到这个功能。

研究生留学生黄学智：您提到大模型在分析和在处理数据的过程中有些答案可能是错误的，那么它怎样判断哪些结果是错误的答案的呢？或者说会存在这个判断过程吗？

王可泽副教授：让大模型判断它生成的结果准不准，我们会有一些中间的分析，并对子问题做一些拆解和推理，最终的判断就是基于这些中间结果进行反馈的。

 构建智能化教育评估体系及教学质量分析系统对于提高教育质量、优化教学方法以及推动教育信息化发展具有重要的作用和深远的意义。广东智慧教育研究院通过开展高质量学术讲座促进教育信息化的发展，从而更好地实现全面素质教育的目标，培养出更多有创新能力和综合素质的人才，为社会的进步和发展做出更大的贡献。