AI可解释交互：HCI申博新赛道解析
VOL.483近年来，大语言模型的迭代速度已远超人类对其运作机制的认知深度。ChatGPT、Claude、Gemini以及各类AI智能体已能胜任写作、编程、数据分析乃至辅助决策，但一个日益凸显的困境是：用户往往无法理解AI为何给出特定回复，也不清楚何时应该采纳其建议。这正是人机交互（HCI）领域正在迅速崛起的研究方向：AI可解释交互。许多人会误以为可解释AI（XAI）属于机器学习范畴，但实际上，人机交互顶级学术会议近年来的关注重点已悄然转移："解释"本质上是否属于交互设计议题？换言之，核心问题已从“模型内
东南大学人工智能博士项目招生信息
东南大学人工智能方向工程博士申请 🌟计算机科学与工程学院/人工智能学院教授、博士生导师。 📚 其研究聚焦于大模型、知识图谱、自然语言处理三个紧密关联的方向 📚 大模型方向，研究领域大模型的构建与优化技术，包括面向特定行业（如金融、法律、医疗）的领域适配方法、模型压缩与高效推理技术、以及大模型的持续学习与知识更新机制。 📚 知识图谱方向，研究知识图谱的自动构建、实体对齐、关系推理、以及时序知识图谱的演化分析，探索如何将结构化知识与大模型的参数化知识有效融合，提升模型的可解释性与事实准确性。 📚 自然语言处理