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报告信息 |
| 题目：打通大模型落地的最后一公里：可信私域数据驱动垂域智能 |
| 报告人：高云君 教授，浙江大学 |
| 摘要：高质量数据是决定大模型能力上限和人工智能竞争力的核心资源。然而，高质量公开数据日益稀缺，海量蕴含高价值知识的私域数据却受制于数据质量参差、隐私敏感性高、版权边界模糊等问题，难以安全高效的开发利用，亟需构建面向大模型的私域数据全生命周期治理与安全技术体系。本报告聚焦：1）探讨“智能适配”的私域数据治理，以构建高质量数据底座；2）探索“隐私增强”的数据合成与脱敏，以保障数据使用安全；3）研究“可信追责”的数据滥用溯源与补救，以实现数据可管、可溯、可补救；4）汇报报告人负责团队近年来在相关方向的主要研究成果及其应用，并展望未来研究方向。 |