2026年4月30日上午，软件学院邀请北京航空航天大学王啸教授来校做“大模型赋能的图表示学习”学术报告。相关专业教师及研究生参加了此次报告，报告由软件学院院长黄敏教授主持。
王教授首先讲述了什么是图表征学习，并解释了如何用图来表示计算机、化学、物理、生物等实际应用场景数据。其次介绍为什么图神经网络需要大语言模型，通过分析图神经网络中的一些局限性和大语言模型的优势，进一步探讨了“先图后LLM”和“先LLM后图”两种不同的路径。接下来，介绍了团队所提出的方案：重构式图指令微调架构，并给出了3种不同的变体：分别重构、隐藏空间重构和扩散去燥。最后，王教授与现场师生进行了深入的交流，并一一解答了师生们的问题。
整场讲座深入浅出的介绍了图表示学习的最新进展，如何利用大语言模型来赋能图表示学习，从而进一步解决现实实践应用中的问题。该报告内容丰富、通俗易懂，不仅拓宽了师生在AI和大模型时代的学术视野，还为今后的科研工作提供了新思路。
附：王啸教授简介
王啸，北京航空航天大学软件学院教授，博士生导师。研究方向为人工智能、数据挖掘与机器学习，国家自然科学基金优青获得者。共发表论文100余篇，谷歌学术引用1.8万余次，成果多次被写入业界图学习标准库PyG和DGL等。曾获得国家自然科学奖二等奖，教育部自然科学奖一等奖，中国电子学会科技进步奖一等奖，吴文俊人工智能优秀青年奖，ACM中国新星提名奖，入选斯坦福大学发布的全球Top 2%顶尖科学家终身影响力榜单以及Aminer评选的AI2000全球最具影响力学者Honorable mention。（曾）担任NeurIPS领域主席，WWW/AAAI/IJCAI的高级程序委员会委员，Neural Networks和IEEE TAI期刊编委，CCF高级会员，CCF青工委主任助理等。