2022年8月6日，中国中文信息学会青年工作委员会（青工委）联合华为诺亚方舟实验室，组织了HARS-CIPS青工委走进华为诺亚学术研讨会。本次活动围绕信息检索和自然语言处理两个关键领域，邀请了国内著名高校的知名学者，与华为诺亚方舟实验室的资深研究人员一起，共同研讨信息检索和自然语言处理领域的科学前沿问题和关键技术。本次活动由中国中文信息学会青年工作委员会和华为诺亚方舟实验室联合主办。
本次研讨会由天津大学教授张鹏、华为诺亚方舟实验室资深研究员蒋欣和华为诺亚方舟实验室资深研究员唐睿明担任主持人。青工委主任张家俊和华为诺亚方舟实验室主任姚骏开幕致辞。张家俊主任介绍了中国中文信息学会青年工作委员会的基本情况，非常期待这次的走进华为诺亚的活动能够促进华为诺亚与青工委老师的交流合作。姚骏主任也欢迎青工委老师前来交流，介绍了华为诺亚的一些产学研的政策方向，期待这次活动能给双方带来思想碰撞的火花。在上午的推荐系统与信息检索主题研讨中，清华大学的刘奕群教授作了题为“Brain-Machine Interface for Search”的报告，介绍了认知搜索，即基于脑机接口的搜索技术；上海交通大学的张伟楠副教授作了题为“面向表格数据的深度模型”的报告，介绍了在表格式数据上的深度学习技术以及联合华为诺亚提出的RIM模型；中国人民大学的徐君教授作了题为“工具变量：一种搜索-推荐联合建模方法” 的报告，介绍了一种基于工具变量的搜索-推荐联合建模方法；山东大学的任昭春教授作了题为“面向用户偏好与满意度的对话式推荐系统” 的报告，介绍了基于变分推断的对话推荐系统，该系统通过设计自动评估模块，构建了基于统计的用户模拟器，以验证对话的真实性和效果；中国科学技术大学的王翔教授，作了题为“基于自监督图学习的推荐算法” 的报告，介绍了两个基于自监督技术的图推荐模型，基于自监督的图协同过滤算法和基于自监督的bundle推荐；华为诺亚方舟实验室的高级研究员郭慧丰作了题为“点击率预测模型中Embedding的学习与训练” 的报告，从连续值Embedding建模、交互特征自适应建模和大Embedding推荐模型分布式训练三个方向进行了介绍；华为诺亚方舟实验室的高级研究员朱杰明作了题为“预训练模型在信息流推荐中的应用与探索” 的报告，介绍了华为在信息流场景下的研究及落地，具体包括基于Bert的新闻文本理解技术及面向用户视角的新闻封面卡片理解技术两个部分，并且从文本匹配、文本表征、及文本封面联合表征多方面进行了分析及案例讲解。上午的报告结束之后，主持人与以上嘉宾参与了“推荐系统与信息检索”的圆桌主题讨论。上午的圆桌主题讨论设置了一些该领域关心的前沿问题，例如推荐系统和信息检索的下一跳大颗粒技术是什么。各位参会专家就这些问题进行了讨论与分享。![]()
在下午的自然语言处理主题研讨中，天津大学的熊德意教授作了题为“大模型自然语言生成诊断、分析与优化” 的报告，介绍了天津大学自然语言处理实验室与华为诺亚方舟实验室联合研制的两个文本生成评测的benchmark：TGEA 2.0和WPLC，并指出大模型的开放文本生成能力仍然有待提高；中国人民大学的窦志成教授作了题为“面向信息检索的预训练模型”的报告，介绍了在面向信息检索的预训练研究方面取得的一些进展；复旦大学的邱锡鹏教授作了题为“语言模型即服务与黑箱优化” 的报告，介绍了一种针对大规模预训练语言模型的黑箱优化方法，它可以在仅访问模型推理API的情况下完成对连续提示语的优化，在少样本学习场景下达到与模型全参数微调可比的性能；北京大学王选计算所的冯岩松副教授作了题为““这个说法正确吗？”—— 基于事实验证的机器阅读理解”的报告，介绍了一种基于事实验证思想的机器阅读方法；中国科学院计算技术研究所的研究员冯洋作了题为“实时语音翻译”的报告，介绍了提出的基于自学习的多模态混合的方法以拉近不同模态的表示空间；华为诺亚方舟实验室的高级研究员李小光作了题为“智能知识问答：从检索，生成到推理”的报告，介绍了华为诺亚方舟实验室在知识问答方向的最新研究工作，具体包括检索式问答、生成式问答和推理式问答三个部分；华为诺亚方舟实验室的高级研究员李良友作了题为“基于预训练和蒸馏的端到端实时语音翻译的报告，介绍了华为诺亚方舟实验室在端到端语音翻译方向的最新工作，主要包括基于逐渐下采样和加权收缩的端到端实时语音翻译模型、基于预训练和蒸馏的模型提升。下午的报告结束之后，主持人与以上嘉宾参与了“自然语言处理”的圆桌主题讨论。下午的圆桌主题讨论同样设置了一些该领域关心的前沿问题，例如实时语音翻译技术进一步突破的机会在哪里，实时语音翻译技术如何能为用户提供更“主动”的服务。各位参会专家就这些问题进行了讨论与分享。
参会代表在会议上针对各自研究主题展开了深入探讨，同时也展望了领域发展的现状及未来，收获满满。本次报告会通过线上直播的形式，也吸引了国内众多对自然语言处理感兴趣的师生及工业界人士观看。各位参会代表内容详实、精彩生动的报告给大家留下了深刻印象。
