我有幸参加了AAAI 2026学术会议，并在此次盛会上进行了一次重要的论文汇报。人工智能年会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence，简称AAAI）由国际人工智能协会（AAAI）发起，该会议被认为是人工智能领域的顶级会议之一。自1979年成立以来，已经成功召开了多届，成为全球AI研究者关注的焦点。作为人工智能领域的重要会议，AAAI会议吸引了来自世界各地的研究者提交最新的研究成果。它不仅是展示最新科研进展的平台，也是学术界交流思想和建立合作的重要场所。 我的论文题为《TAdaRAG: Task Adaptive Retrieval-Augmented Generation via On-the-Fly Knowledge Graph Construction》（TAdaRAG: 一种基于即时知识图谱构建的任务自适应检索增强生成框架），这篇论文提出了一种能够在大模型推理过程中动态构建任务自适应知识图谱的检索增强生成方法，用于解决现有框架在长文本、多领域任务中普遍存在的知识丢失、推理链断裂与冗余检索等问题。我们首先设计意图驱动的模板路由机制，结合监督微调，使模型能够稳定抽取结构化、高相关度的知识。随后引入强化学习的隐式抽取机制，通过多候选子图与奖励优化，让模型学会构建真正有助于任务的知识图谱，从而实现更精准、更连贯的知识整合。在六个公共基准和一个真实业务数据集上，TAdaRAG 在事实问答、多跳推理和长文摘要任务中均取得显著提升，展现出强泛化性与实际应用价值。汇报过程中，我详细讲解了研究的背景、方法、实验结果和结论，并与现场的学者进行了深入的讨论和交流。与会者对该论文表示了浓厚的兴趣，并提出了许多宝贵的建议和意见。 在会议期间，我积极参与了每天的学术报告活动、海报论文和企业展览，与众多学者的深入对话不仅拓宽了我的学术视野，也让我对人工智能和计算机视觉领域的前沿动态和发展趋势有了更深刻的洞察。此外，我有幸与领域专家、同行学者建立了联系，并分享了自己的研究工作，收获了极具价值的反馈和建议。 参与AAAI 2026会议是我学术旅程中的一次重要里程碑。这次大会之行对我产生了深远的影响，不仅让我能够与来自世界各地的国际学术界精英交流讨论，也是我深入了解人工智能和计算机视觉最新学术成果的良机。通过我的论文展示和会议参与，我向学术界呈现了自己的研究成果，并且获得了宝贵的学术见解和灵感，这为我的研究方向和未来发展提供了更加明确的方向。 该团组已进行事后公示。 （领队签字） |
