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MLNLP-World · Sep 6, 2023 · 03fca23 · 03fca23
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diff --git a/assets/data/session_1.json b/assets/data/session_1.json
@@ -19,7 +19,7 @@
 			"speaker": {
 				"img": "assets/img/speakers/liupengfei.png",
 				"name": "刘鹏飞",
-				"desc": "上海交通大学清源研究院长聘教轨副教授",
+				"desc": "上海交通大学清源研究院长聘副教授",
 				"url": "http://pfliu.com/"
 			},
 			"type": "专题报告",
@@ -70,7 +70,7 @@
 			"speaker": {
 				"img": "assets/img/speakers/chentianlong.png",
 				"name": "陈天龙",
-				"desc": "麻省理工和哈佛大学担任博士后研究员，北卡罗来纳大学教堂山分校计算机系担任助理教授（2024年秋）",
+				"desc": "麻省理工 / 哈佛大学博士后研究员<br>北卡罗来纳大学教堂山分校计算机系准聘助理教授",
 				"url": "https://tianlong-chen.github.io/"
 			},
 			"type": "专题报告",

diff --git a/assets/data/session_2.json b/assets/data/session_2.json
@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "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 13:30-15:30) </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_chair": "论坛主席：王文杰 (新加坡国立大学NExT++) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 赵翔宇 (香港城市大学)",
   "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": [
     "13:30",

diff --git a/assets/data/session_3.json b/assets/data/session_3.json
@@ -74,7 +74,7 @@
         "url": "https://jxhe.github.io/"
       },
       "type": "专题报告",
-      "title": "大模型的事实正确性 -- 检测与评估",
+      "title": "大模型的事实正确性 —— 检测与评估",
       "slides": "",
       "recoding": "",
       "desc": "随着大模型在现实中被越来越广泛的使用，其幻觉现象和由此引发的事实正确性问题成为了人们对大模型投入到实际生产中的最大担忧之一。幻觉现象使得大模型的安全性受到质疑，且在一些场景中会引发较大的风险。本报告将介绍我们在大模型的事实正确性方面的一些最新探索和思考，具体我们将阐述大模型的事实正确性检测方法以及大模型的自我校验能力，然后我们将探讨对事实检测工具的评估方法。"

diff --git a/assets/data/session_4.json b/assets/data/session_4.json
@@ -19,7 +19,7 @@
       "speaker": {
         "img": "assets/img/speakers/feihao.jpg",
         "name": "费豪",
-        "desc": "新加坡国立大学NExT++研究中心研究员/新加坡Sea AI lab联合研究员",
+        "desc": "新加坡国立大学NExT++研究中心研究员 / 新加坡Sea AI lab联合研究员",
         "url": "https://haofei.vip/"
       },
       "type": "专题报告",

diff --git a/assets/data/session_5.json b/assets/data/session_5.json
@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "session_name": "Session 5: 大模型与知识图谱 <span style=\"white-space: pre;word-break: break-word;\"> (9月24日 13:30-15:30) </span>",
-  "session_chair": "论坛主席：张宁豫 (浙江大学 副教授) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 吴天星 (东南大学 讲师)",
+  "session_chair": "论坛主席：张宁豫 (浙江大学) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 吴天星 (东南大学)",
   "session_desc": "知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。本次大模型与知识图谱论坛邀请了四位优秀学者进行分享，他们将带来大模型与知识图谱领域的最新研究进展，并对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。",
   "session_time": [
     "13:30",
@@ -19,7 +19,7 @@
       "speaker": {
         "img": "assets/img/speakers/renfeiliang.png",
         "name": "任飞亮",
-        "desc": "东北大学副教授，博士生导师，计算机科学系主任",
+        "desc": "东北大学副教授/博士生导师 / 计算机科学系主任",
         "url": "http://faculty.neu.edu.cn/renfeiliang/zh_CN/index.htm"
       },
       "type": "专题报告",
@@ -53,7 +53,7 @@
       "speaker": {
         "img": "assets/img/speakers/zhaosendong.png",
         "name": "赵森栋",
-        "desc": "哈尔滨工业大学副教授，博士生导师",
+        "desc": "哈尔滨工业大学副教授 / 博士生导师",
         "url": ""
       },
       "type": "专题报告",
@@ -70,7 +70,7 @@
       "speaker": {
         "img": "assets/img/speakers/hulinmei.png",
         "name": "胡琳梅",
-        "desc": "北京理工大学副教授，特别研究员",
+        "desc": "北京理工大学副教授 / 特别研究员",
         "url": "https://cs.bit.edu.cn/szdw/jsml/js/hlm/index.htm"
       },
       "type": "专题报告",

diff --git a/assets/data/session_6.json b/assets/data/session_6.json
@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "session_name": "Session 6: 大模型技术与应用 <span style=\"white-space: pre;word-break: break-word;\"> (9月24日 15:50-17:50) </span>",
-  "session_chair": "论坛主席：刘正皓 (东北大学 副教授)  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 杨麟儿 (北京语言大学 副教授)",
+  "session_chair": "论坛主席：刘正皓 (东北大学)  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 杨麟儿 (北京语言大学)",
   "session_desc": "随着大型语言模型的兴起，其展现了强大的涌现能力、跨领域学习能力、群体智能以及决策规划能力。本论坛汇聚了四位优秀的专家学者分别就大模型前沿问题进行汇报交流。包含了：在地球科学领域进行大语言模型训练，并探讨预训练的收敛性、数据清洗、特定数据的准备以及评测集的构建；以自然语言用户界面控制为应用场景，介绍了相关数据集和技术范式，讨论语言模型在规划、决策、控制和交互等领域所具有的潜力；以多方对话为背景探讨近年来用于多方对话理解和生成的预训练语言模型以及基于图结构引导的微调方法；以医疗领域的华佗GPT为例，详细阐述了专业领域大型模型所面临的挑战，并提出了未来的发展方向。",
   "session_time": [
     "15:50",
@@ -19,7 +19,7 @@
       "speaker": {
         "img": "assets/img/speakers/linzhouhan.png",
         "name": "林洲汉",
-        "desc": "上海交通大学助理教授，博士生导师",
+        "desc": "上海交通大学助理教授 / 博士生导师",
         "url": "https://hantek.github.io/"
       },
       "type": "专题报告",