2026 年 9 月 9 日，由电子信息与电气工程学院主办的前沿学术讲座顺利举办。本次讲座特邀西南财经大学计算机与人工智能学院施龙副教授作专题学术分享。学院相关领域教师、科研人员及在读研究生到场聆听，围绕可信多模态与大模型前沿方向开展了深度学术交流。

下午 3 时，讲座正式开始。施龙副教授以《可信多模态与大模型》为题作报告。报告面向复杂开放环境下多模态智能系统面临的数据质量退化、模态意见冲突与边缘侧部署受限等可信性挑战，围绕不确定性驱动与大模型轻量化两条主线，介绍团队相关研究探索。在不确定性驱动的可信多模态学习方面，针对不同模态预测可靠性差异显著、意见冲突及动态融合困难等问题，他讲解了如何显式刻画模态级不确定性，构建分层意见聚合框架，实现由单模态可靠性评估到多模态可信决策的逐级聚合；针对真实数据中普遍存在的长尾分布与类别不均衡难题，阐释了不确定性在不同类别和模态间的传播规律，介绍不确定性感知的意见聚合与伪数据生成机制，以此提升模型对少数类样本的识别与可信决策能力。在此基础上，报告从大模型轻量化与边缘部署角度，探讨有限算力、存储和能耗约束下高效模型的构建与部署思路，推动可信多模态学习从可靠感知与融合，进一步走向面向真实场景的 “决策 — 解释 — 部署” 一体化智能系统。

施龙副教授为 IEEE 会员，江苏靖江人，西南交通大学博士、英国约克大学联合培养博士，现任西南财经大学计算机与人工智能学院副教授、硕士生导师，通用人工智能创新团队党支部书记，兼任国家自然科学基金委员会通讯评审专家、教育部学位论文评审专家，中国自动化学会共融机器人专委会委员。他的研究方向包括可信 AI、多模态学习、大模型及类脑计算与脑疾病诊断，已在 IEEE Transactions（TSP、TIP、TMM、TCSVT、TCSII）以及 ICML、NeurIPS、AAAI、KDD 和 WWW 等顶级会议发表高质量学术论文 40 余篇，担任 10 余个 IEEE 汇刊审稿人以及会议领域主席；主持国家自然科学基金青年项目、四川省科技厅青年项目以及西南财经大学引进人才科研启动重点资助项目，作为核心人员参与国家自然科学基金面上项目、四川省重点项目多项。曾获西南交通大学优秀博士毕业论文、数字经济与交叉创新研究院优秀共产党员等荣誉称号，指导学生多次斩获国家奖学金、西南财经大学优秀硕士学位论文、“光华学子综合素质 50 强”、四川省优秀毕业生等荣誉。

报告分享结束后，在场师生围绕多模态不确定性建模、长尾场景下可信决策、大模型轻量化落地路径等问题踊跃提问。施龙副教授结合自身研究经验与项目实践逐一细致解答，现场互动充分、学术氛围浓厚。

此次高水平学术讲座的举办，为学院师生搭建了接触人工智能前沿研究、拓展学术视野的优质平台，带来可信多模态与大模型领域最新研究成果，也为多模态智能系统的可信构建与边缘部署提供新的思路借鉴。未来，电子信息与电气工程学院将持续深化学术交流，广泛吸纳前沿技术成果，推动可信人工智能相关技术研究，为学科建设与科研创新注入新活力。

一  审：周   楠

二  审：罗俊溢

三  审：施开波