Go For It科研小组
一、团队介绍
团队负责人：李静远 教授
团队2022年成立来共发表论文20余篇，其中A1类论文2篇，A类论文10余篇，经费到账300余万元，获得北京市科学技术奖二等奖1项。团队依托北京工商大学大数据应用研究院，专注于互联网/科学教育数据分析领域，主要研究方向如下：
1.多模态互联网/科学教育数据大模型构建：我们通过增量采集和整合企业内部数据、市场调研数据和公开数据资源，并进行数据清洗和标注，构建能处理和分析大规模多模态数据（文本、图像、音频）的垂类大模型。此外，团队还专注于开发领域知识图谱，以提升LLM对数据的语义理解能力，支持复杂的分析和决策任务。
2.互联网/科学教育数据有害信息检测方法构建：针对商战水军和信息安全威胁，团队拟开发一套基于大模型的检测系统，能够有效识别和应对多模态数据中的攻击性、误导性内容。此系统集成了文本分类、情感分析和行为模式分析技术，强化了对互联网/科学教育数据安全的防护能力。
3.基于互联网/科学教育大数据的网络信息态势分析与政策研究平台构建：团队拟建立一个分析平台，该平台利用先进的大数据技术和多学科方法，不仅能处理和分析互联网数据，还能进行时间序列分析和社会网络分析，以预测和监控网络舆情，支持政策制定和互联网/科学教育决策。
图1 团队研究内容示意
团队致力于将这些研究成果转化为实用的互联网/科学教育应用和科普产品，推动科技成果的广泛应用和普及，真正促进科技成果在互联网及科学教育领域的普及。
图2 团队合影
主要项目：
l 中国工商银行总行技术服务项目：中国工商银行业务研发中心天地一体化网络金融场景仿真环境建设项目，2025
l 河南省重点研发专项（No.241111211900）：科普大模型驱动的个性化科学教育系统及示范应用，2024–2025
l 北京工商大学高层次人才队伍建设-社交网络与新媒体信息传播及舆论攻防关键技术研究，2022–2025
l 教育部产学协同育人项目（230700006203144）：多智能体人工智能课程建设，课题负责人，2023-2024
二、团队科研成果
l Yachao Liang, Min Yu, Gang Li, Jianguo Jiang, Fuqiang Du, Jingyuan Li, Lanchi Xie, Zhen Xu, and Weiqing Huang. Denoising trajectory analysis for zero-shot ai-generated image detection. In 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025. Accepted.
l Yu Wang, Yixuan Zhao, Renrui Duan, Jingyuan Li, Yuanzhuo Wang, and Kun Zhang. Genr1-searcher: Curriculum reinforcement learning for dynamic retrieval and document generation. In CIKM2025-Shortpaper, 2025. Accepted.
l Xiaokang Zhao, Yao Zheng, Yubo Shan, Jingyuan Li, Kun Zhang, and Yuanzhuo Wang. Efficient knowledge graph to text powered by llgm: linear latent graph model. COMPLEX & INTELLIGENT SYSTEMS, 11(8), AUG 2025.
l Xiaoqiang Teng, Chenyang Li, Shibiao Xu, Zhihao Hao, Deke Guo, Jingyuan Li, Haisheng Li, Weiliang Meng, and Xiaopeng Zhang. Diffusionimu: Diffusion-based inertial navigation with iterative motion refinement. In IJCAI2025, 2025. Accepted.
l Shiqi Sun, Kun Zhang, Jingyuan Li, Min Yu, Kun Hou, Yuanzhuo Wang, and Xueqi Cheng. Retriever-generator-verification: A novel approach to enhancing factual coherence in open-domain question answering. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 62(4), JUL 2025.
l Kehan Xu and et al. RLG-RAG: Guiding the knowledge retrieval and evaluation in retrieval-augmented generation framework by reasoning logic. In WWW25,shortpaper, 2025. Accepted.
l Kehan Xu, Kun Zhang, Jingyuan Li, Wei Huang, and Yuanzhuo Wang. CRP-RAG: A retrieval-augmented generation framework for supporting complex logical reasoning and knowledge planning. ELECTRONICS, 14(1), JAN 2025.
l Kun Hou, Jingyuan Li, Yingying Liu, Shiqi Sun, Haoliang Zhang, and Haiyang Jiang. KG-EGV: A framework for question answering with integrated knowledge graphs and large language models. ELECTRONICS, 13(23), DEC 2024.
l Yao Zheng, Jingyuan Li, Jianhe Cen, Shiqi Sun, Dahu Yin, and Yuanzhuo Wang. Edge-centric optimization: a novel strategy for minimizing information loss in graph-to-text generation. COMPLEX & INTELLIGENT SYSTEMS, 11(1), JAN 2025.
l Yuanzhuo Wang, Jingyuan Li, and Yuanhao Cui. Science communication with science fiction movies. INNOVATION, 5(2), MAR 4 2024.
l 李静远，王元卓. 信息技术基础学科的青少年教育体系改革浅析. 中国计算机学会通讯, 19(1):50–54, 一月 2023.