大语言模型和知识图谱是近些年非常主流的研究方向。知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大语言模型等相结合，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

实验室已毕业的研究生也相继到各大公司从事大语言模型和知识图谱相关的工作（包括阿里巴巴、小红书、腾讯、拼多多、字节跳动、今日头条、百度、京东、小米、美团等）。本人也以访问学者的身份于2019年到美国南加州大学USC/ISI的知识图谱研究中心进行了一年的访学（师从Pedro Szekely）。

1、实验室近几年主要针对《大语言模型》开展相关研究工作，包括基于DPO等偏好对齐优化技术、多模态幻觉缓解技术、智能体Agent技术、大语言模型垂直领域应用等。

2、实验室也重点从事《知识图谱》和《自然语言处理》等研究方向， 包括实体识别与关系抽取、实体对齐、知识图谱补全与推理、时序与多模态知识图谱、以及大模型与知识图谱相结合等技术。