董冠霆，高瓴人工智能学院2024级博士生，导师为文继荣教授与窦志成教授。研究方向聚焦于深度搜索智能体，智能体强化学习等前沿领域。以第一作者身份在ICLR、NeurIPS、ACL、国际顶级会议发表论文10余篇，累计发表论文30余篇；获授权国家发明专利2项。其研究成果受到国内外同行广泛关注，谷歌学术引用量已达9000余次。在理论研究的同时，积极推动成果向实践转化，个人GitHub项目累计获得星标6000余枚，并在字节跳动Seed、阿里通义千问、快手快意大模型等核心基座大模型团队实习。曾获两次国家奖学金、北京市优秀毕业生等荣誉。近期入选国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士生）、中国科协青年人才托举工程博士生专项计划、中国人民大学拔尖创新人才培育资助计划。

　　大语言模型是当前人工智能研究的热点，尽管它在自然语言处理任务中表现优异，但由于无法准确存储世界上所有知识，大语言模型常会生成不符合真实世界的“幻觉”内容。引入信息检索系统检索“外部”知识对大语言模型进行增强是解决这一问题的有效途径。然而，随着互联网信息量的激增与大数据的普及，当前检索增强方法在复杂语义理解、深层次网络信息挖掘与海量信息整合方面均表现出明显的局限性。因此，本课题旨在探索大语言模型驱动的深度信息获取方法。首先，我们将设计一个面向深度信息获取的通用推理框架，并在此基础上实现智能体训练的全链路优化和深度信息获取的推理技术改进。这些方法旨在提升大语言模型与检索系统的协同效能，实现高效的深度信息获取。本研究聚焦于人工智能的前沿问题，力求突破现有信息检索技术的瓶颈。该技术不仅能够为各学科研究提供更高效的信息获取途径，加速科研进展，还将在金融、医疗等实际应用领域创造显著的经济和社会效益。

　　反“八隅规则”化合物在材料、有机合成及元素化学等领域中展现出独特的性质与广阔的应用前景。5电子卡宾阳离子自由基（R2C•+）作为碳中心活性物种，在催化反应中被认为是关键中间体，但其表征与分离仍面临极大挑战。本研究拟在卡宾邻位引入卤代芳基，通过弱相互作用力，使卤原子上孤对电子与阳离子自由基发生自旋离域，从而稳定位于sp2杂化轨道中的自由基，实现热力学稳定的卡宾阳离子自由基的分离。本项目将进一步探索阳离子自由基在有机合成中的催化应用。重点研究其通过氢原子转移（HAT）过程实现无光照条件下惰性C–H键硼化与官能团化反应。阳离子自由基的成功分离，不仅有助于推动有机小分子催化剂在部分体系中替代传统过渡金属催化剂，也将促进精准合成化学的发展，突破现有催化研究范式，为构建新的化学合成理论与方法体系提供可能。南宫28,南宫注册,南宫网址,南宫平台,南宫娱乐,南宫娱乐官网,南宫娱乐登录入口,南宫官方网站,南宫app,南宫pc,南宫28官网,南宫28平台,南宫28APP,南宫28下载,南宫娱乐城,南宫游戏官网