近日，在暨南大学广东智慧教育研究院（以下简称"研究院"）的支持下，博士研究生程腾腾于2026年8月15日至8月22日受邀前往德国不来梅，参加第35届国际人工智能联合会议（The 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-ECAI 2026），并在大会上进行了口头报告（Oral Presentation）与海报展示。

会议介绍

IJCAI是人工智能领域历史悠久、影响广泛的国际学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐B类学术会议。自1969年创办以来，持续展示人工智能领域的前沿研究成果，是国际人工智能学术交流的重要平台。本届会议与欧洲人工智能会议（ECAI）联合举办，构成IJCAI-ECAI 2026。主赛道（Main Track）共收到5233篇有效投稿，录用率约为13.6%。大会汇聚了来自全球各大高校与企业的优秀科研学者，围绕以人为中心的人工智能、AI赋能关键技术、AI与健康、AI与机器人技术、AI促进社会公益等前沿议题展开深入交流。

会议分享

程腾腾在大会上作了题为《PoemDirector: A Multi-Agent Context-Adaptive Instructional Mode Selection Framework for Chinese Classical Poetry Video Generation》的口头报告以及海报展示。该研究提出了多智能体框架PoemDirector，将情境自适应策略、多层次解释和基于教学法的端到端生成整合到统一框架中，通过Director Agent生成结构化创作蓝图并组织多个智能体协同工作，实现了古典诗词教学视频的自动化生成，显著降低了人工成本，缓解了高质量教学与规模化生产之间的矛盾。

研究院博士生李薛毅的工作《Improving Scientific Formula Verbalization in Large Speech Language Models for Accessible Learning》也在大会上做了报告展示。该研究提出了Formula-Speech，首个面向科学公式朗读任务设计的端到端大语音模型，联合教育专家构建了高质量科学公式数据集，并采用轻量且有效的两阶段训练框架，显著提升了大语音模型的科学公式朗读性能，为盲人及低视力学生的在线学习提供了更加便捷的支持。

此外，研究院杨志伟教师的论文《SRJudge: Empowering Large Language Models with Selective Reasoning for Fine-Grained Knowledge Concept Tagging》也在大会上进行了口头报告与海报展示。该研究提出了一种新颖的三阶段选择-推理-判断（SRJudge）方法，协同大小模型与强化学习，赋予大语言模型选择性推理能力，以实现细粒度知识概念标注，在多个基准数据集上均显著优于现有最优方法。

心得体会

程腾腾在会后表示，IJCAI汇聚了人工智能各方向的研究者，此次参会让他近距离了解到国际学术界在AI领域的最新进展，也在与不同背景学者的讨论中碰撞出了不少新想法。通过与海内外学者的深入交流，他对智慧教育领域的研究热点和未来趋势有了更清晰的认识。