个人简介
David Fleig 致力于将语言转化为科学洞察。作为 CAS SciFinder 的首席人工智能科学家，他负责全球顶尖科学研究平台之一的人工智能开发工作，通过构建机器学习、自然语言处理（NLP）和知识图谱解决方案，拓展研究人员的发现边界并提升研究效率。他专注于基于文献的发现，即挖掘科学记录中单凭个人研究难以发现的关联。除在 CAS 工作外，他还担任富兰克林大学和威斯康星大学绿湾分校的计算机科学兼职教授。他拥有计算机科学博士学位，研究方向为自然语言处理和基于文献的发现，并拥有跨越四个学科的研究生和本科及以上学位。
科学人工智能核心的评估挑战
传统的准确率指标假设每个问题只有一个正确答案。大语言模型（LLM）和智能体 AI 打破了这一假设。了解为科学 AI 评估而涌现出的新方法。
实现科学数据人工智能成熟度的结构化框架
科学研发团队在采用 AI 时面临着现实障碍。了解结构化数据、专家协作和“成功三角”框架如何推动实现实质性的 AI 成熟度。