博士毕业于复旦大学,现任华院计算大模型和知识推理算法负责人,负责大模型智能化产品的算法和技术研发,主要研究方向是自然语言理解和语言生成,从事包括法律垂直领域大模型、对话系统、多模态、RAG、Agent 以及认知相关交叉学科的研究,在 ACL、EMNLP 等国际会议上发表了多篇论文,并获得了 10 余项发明专利的授权,获得上海市人工智能高级职称。

博士毕业于复旦大学,现任华院计算大模型和知识推理算法负责人,负责大模型智能化产品的算法和技术研发,主要研究方向是自然语言理解和语言生成,从事包括法律垂直领域大模型、对话系统、多模态、RAG、Agent 以及认知相关交叉学科的研究,在 ACL、EMNLP 等国际会议上发表了多篇论文,并获得了 10 余项发明专利的授权,获得上海市人工智能高级职称。
随着大语言模型(LLM)在自然语言处理和法律推理中的突破性进展,我们正迎来一个法律科技变革的新时代。法律大语言模型能够理解、生成和分析法律文本,全面提升法律服务的效率和公平性。如何将法律大语言模型的认知智能和推理智能应用到行业中,从事更多智能化、精准化的法律服务,是法律科技的重要方向。
在本次分享中,我们将介绍华院计算法律大模型的技术框架、训练评估方法以及在不同法律场景中的实际应用案例,展示法律大语言模型在法律咨询、案件分析和智能审判等任务中的应用。
演讲提纲:
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