讲座报告主题：地缘政治与算法之间：人工智能竞争与推荐技术
专家姓名：寇纲
日期：2026-04-15 时间：09:00
地点：三江楼1501
主办单位：管理学院

主讲简介：寇纲现任全国政协委员、湘江实验室副主任，西南财经大学大数据研究院院长、中国系统工程学会副理事长、国家级人才、享受国务院政府特殊津贴专家。主持社科重大等多项科研课题；在Science，Nature子刊，UTD24期刊（ISR, JOC）和ICML、AAAI、KDD等顶会发表200余篇论文，H指数77，论文被他人引用2万余次。以第一完成人身份获教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学一等奖、人文社会科学一等奖等多项省部级科研奖励，所撰写的10余份政策建议曾获得习近平总书记等中央领导人批示。研究专长：大数据与人工智能。

主讲内容简介：人工智能的发展正进入一个“中局阶段”，在技术预期、资本投资和工程现实共同构成的复杂背景下，其发展速度正在加快。在当前这一波人工智能进步浪潮中，中国和美国表现出了明显不同的发展路径：美国侧重于实现通用人工智能（AGI）的技术突破，而中国则更看重“AI+”模式下的产业融合。尽管战略重点各异，但双方都面临着算力供应、数据获取和能源消耗方面的共同约束。我们认为，要在当前的人工智能竞争中取得突破，关键在于思维范式的转变，要从单纯追求扩大模型参数，转向建立一种基于大模型协作的全新数据智能决策框架。因此，人工智能的竞争正在日益超越模型性能本身，转而成为系统级决策能力、组织化智能以及长期治理能力的角逐。作为人工智能商业化最核心的场景之一，推荐系统已经深入到日常生活的方方面面，其性能好坏关键取决于是否有丰富的用户与物品交互数据。然而，新用户和新物品的不断出现，使得推荐系统普遍受到冷启动和数据稀疏问题的困扰，这大大限制了模型的表现和系统的稳定性。为了解决这些难题，我们提出了一种基于图对比学习的推荐框架，通过整合多视角信息来进行协作表示学习。这种方法有效地缓解了数据稀疏和冷启动的问题。

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