2025年9月27日08:30-12:00，示范班第130期方班学术研讨厅以线上线下结合形式成功举办，线下在香港大学主校区开展。方滨兴老师、戴琼海老师、郑纬民老师、张宏科老师、周万雷老师、李晓明老师、李舟军老师、周晓方老师全程参与了课堂教学，并对示范班同学们的报告逐一进行了指导点评。同时参与的还有方班研讨厅七个班级的副点评老师，以及来自广州大学、北京大学、北京理工大学、北京航空航天大学、天津大学、复旦大学、上海交通大学、东南大学、南京邮电大学、中国科学技术大学、湖南大学、四川大学、西安电子科技大学、武汉大学、南京理工大学、海南大学、山东大学、南开大学、西北工业大学、澳门城市大学、香港大学、香港科技大学、香港科技大学（广州）、香港理工大学、清华大学、吉林大学、浙江大学、重庆大学、中南大学、电子科技大学、华中科技大学、北京信息科技大学、华南理工大学、西安交通大学、厦门大学、同济大学、大连理工大学等三十余所高校院所的全体学生和部分老师，共计550余人。

本次研讨厅分七个教学班同时进行。第三组汇报的同学是曹宪齐、徐毓明、周锦鑫、叶秀丽；第四组汇报的同学是张祖韬、李达意、金成花、徐开旗；第五组汇报的同学是施冠全、麦耀铿、张琼月、王志宇；第六组汇报的同学是谌家轩、陈皓冰、陈俊乐、姚兴博；第七组汇报的同学是周正、向桐、黄毓青、杜衡；第八组汇报的同学是徐鑫宇、康兆晗、顾丞、汪秋丽；第九组汇报的同学是段钧淇、范明阳、王子倩、王佳艳。

教学3班

第一位报告人：曹宪齐-香港大学

报告题目：大语言模型作为优化器

点评老师的意见与建议：

1、一方面，探索OPRO框架在经典连续优化问题和组合优化问题的适用性；另一方面，展望OPRO作为一个通用、无梯度的优化器在复杂优化系统上的应用潜力。

2、对于文章中的消融实验，应该在理解原文实验设置的基础上进一步探索实验条件，发掘文章中未考虑的实验环境。受限于文章的篇幅限制，文章的数值实验可能只呈现了少量核心结果，应该进一步思考最原始的实验动机，尝试还原原始的实验历程。

第二位报告人：徐毓铭-香港大学

报告题目：在建筑管理系统语料库预训练的领域特定语言模型

点评老师的意见与建议：

1.       讲的内容主要是基于BERT等模型的，希望以后可以自己多做一些关于生成式大语言模型的尝试。

2.       PPT讲解的比较清楚，构建的CMS领域的专业语料库是个很有意义的工作，为后续的工作打下了基础。

3.       你讲的技术方法是比较通用的，是否考虑加入一些针对于CMS领域的技术细节，使得更贴合该领域的预训练语言模型的构建。

第三位报告人：周锦鑫--北京理工大学

报告题目：基于异构图的协同元路径增强企业违约风险评估

点评老师的意见与建议：

1.论文需要先讲清楚问题是什么并且明确背景和结论。

2. 方法部分需要从更高层面凝练。

3. 前人为什么无法解决该问题需要讲清楚

第四位报告人：叶秀丽-香港科技大学

报告题目：图约束推理：利用大型语言模型在知识图谱上进行可信推理

点评老师的意见与建议：

1.       需要对文章最核心的贡献有足够清晰的认知，从而明晰演讲的侧重点。

2.       刨析不必局限与当前文章，也许关注有强竞争力的过往工作，从对比中帮助把握核心创新点。

3.       对于复杂公式、原理，虽然大部分可以只保证观众从概念上大体明白，但如果是核心原理则需要更详细的解说，并挖掘解析背后的动机。

教学4班

第一位报告人：张祖韬-广东工业大学

报告题目： 路径感知网络中的安全故障定位

点评老师的意见与建议：

1、节奏偏慢，建议加快整体讲述，把更多时间放在关键点上。

2、开头应先用直观例子解释“路径感知网络（PAN）”，帮助听众快速理解。

3、三个核心步骤展开不足，应结合实验和攻击方式用图示分三页详细讲解。

4、内容结构需更清晰，建议用流程图/交互图形成导航式讲解。

5、要加强底层网络原理与协议的系统学习，并结合实际应用思考算法落地性，多阅读相关研究背景与发展方向。

第二位报告人：李达意-暨南大学

报告题目： 两种破坏乌克兰电力系统的恶意软件——沙箱构建、软件解析以及物理仿真

点评老师的意见与建议：

1、开头明确论文的第一贡献点，并以第13页“攻击模式概述”为全篇纲领，后续章节严格对应其六个步骤。

2、每个步骤依次介绍沙箱支持、恶意软件行为对比、实验结果与小结，技术细节集中独立部分呈现。

3、优化PPT结构：一页总览、多页分步展开，图文对应、逻辑清晰。

4、科研要注重学习导向，先理解现有安全措施，再提出创新并放在明确的研究脉络中。

第三位报告人：金成花-南开大学

报告题目：发现和利用物联网设备的隐藏属性：智能家居中的新漏洞

点评老师的意见与建议：

1、强调“隐藏属性”亮点，用具体设备示例可视化概念，并逐步讲解发现流程（环境→连接→设备→确认→有效值），配合动画展示。

2、隐藏攻击与工具部分应用时间序列交互图结合细节演示，让听众直观理解落地过程。

3、将抽象结论转化为可追溯的过程演示，增强亮点效果。

4、未来研究应关注更高价值、更具行业影响力的应用场景，提升研究与个人价值。

第四位报告人：徐开旗-武汉大学

报告题目：Harness：在不可信的安卓汽车操作系统上对车辆控制的透明且轻量级保护

点评老师的意见与建议：

1、用“总—分—总”逻辑串联报告，先整体框架再逐步展开，图文紧密结合，避免脱节。

2、内容讲解要像讲故事，从听众角度出发，突出论文思路与方法，而非照搬原文结构。

3、研究背景要拓展，比较汽车操作系统差异，结合现有不足提出改进思路。

4、科研要扎实，有理论支撑和实际验证，体现创新与改进价值。

教学5班

第一位报告人：北航-施冠全

报告题目： Multi Agent Security Tax: 在多智能体系统中权衡安全和协作能力。

点评老师的意见与建议：

1、指出当前论文存在方法论不完善、实验设计单一、结论缺乏普适性等问题。

2、指出当前汇报存在逻辑断层， 问题场景和实验设计的因果关系必须前置。

3、提出PPT中对防御机制原理的省略导致结论支撑不足，认为汇报者未能构建从问题到机理的完整链条。

方老师点评：
1、指出当前实验设计过于简化，仅用爆炸与否作为安全判断标准暴露了实验的二元化缺陷。强调二元实验会掩盖真相​​。

2、实验中使用同源GPT模型作为评判者，这会导致共源偏置，实验设计缺乏客观性。

3、指出当前智能体的防御机制仅依赖初始记忆和提示词堆砌，强调真正的安全对齐应通过底层训练实现，非依赖临时性指令。

第二位报告人：广工-麦耀铿

报告题目：来自相邻元素的收益，通过对相邻类的对抗性扰动来增强模型的鲁棒性。

点评老师的意见与建议：

1、指出了汇报中术语翻译问题，认为学术概念混淆。

2、指出方法本质上仍是在经典数据集上进行训练与微调，认为需要进一步分析模型产生偏差的根本原因，才能证明方法的有效性与深度。

3、当前分析方法缺乏动态distribution的适应性，值得探讨和研究的地方。

第三位报告人：海大-张琼月

报告题目：GraphGuard:云环境下流图数据的隐私保护时间约束模式检测

点评老师的意见与建议：

1、当图规模非常大且是持续更新时，这种时刻维护大型关系矩阵的方案，其存储和计算开销变得不切实际。文章在这方面缺乏深入的分析。

2、评价论文讲解的逻辑流畅性，表示了运用具体小例子来解释复杂协议和算法的做法。是讲解的亮点。

3、结论部分应形成一个更完整的逻辑闭环。回应开篇提出的现实问题。

第四位报告人：华科-王志宇

报告题目：DataSentinel:提示注入攻击的博弈论检测

点评老师的意见与建议：

1、指出论文在“均衡”这一博弈论的核心概念做的不够好，将攻防双方置于同一个问题中进行联合优化，非模拟两个独立决策主体的对抗性博弈。

2、认为讲解比较完整，是比较理解的论文内容的，但缺失博弈论知识。

3、论文与经典博弈论中寻求均衡解的思路有所不同，但作为一种创新的多目标优化方法，可以有更多的扩展空间。

教学6班

第一位报告人：谌家轩-湖南大学

报告题目： 抗数字编辑与摄像翻拍的鲁棒盲视频水印技术

点评老师的意见与建议：

1.ppt封面没有写论文的具体信息，应该补上

2.所选论文最好选取顶级会议论文而不是期刊论文，顶级会议论文的idea启发性更强

3.汇报风格平淡，勾不起大家的兴趣

4.在进行算法介绍时，应在框架图上添加动态红框，定位所讲部分，帮助听众跟上节奏

5.在论文汇报时应说明其它方法为什么表现不佳，以及本文方法的独特性，为什么能取得优秀的实验结果，学术贡献是什么

6.应该分析论文某些操作的深层原因，不局限于是什么，而是提高到为什么

7.应说明论文的证明逻辑链，哪些评价指标验证了论文的哪些性能

8.应对先前工作进行说明，进行一个简单的综述

9.应善于举反例，思考文章方法对哪些情况不鲁棒，这样会让自己对论文了解更深，也利于自己思考怎么做出比本文更好的成果

第二位报告人：陈皓冰-南京理工大学

报告题目： CLIPURE:基于CLIP的潜在空间净化，用于提升零样本分类的对抗鲁棒性

点评老师的意见与建议：

1．第四页中CLIP 全称没有交代，听众可能不清楚。建议考虑到听众背景，在开头就明确给出CLIP的全程，方便理解。

2．补充解释 CLIPure-Diff和CLIPure-Cos方法对良性样本和对抗样本KL 散度与最终效果差异的原因。

3．解释CLIPure两种实现方式的必要性。

4．注意时长控制，控制在25分钟，不要超过。

5．汇报结尾增加未来工作。

第三位报告人：陈俊乐-香港科技大学

报告题目： ST-LLM+:图增强的时空大语言模型用于交通预测

点评老师的意见与建议：

1．文章的选题，模型和数据集有点老，文章对数据流数据的对齐没有体现。

2．ppt结构图排版要美观。

3．演讲要讲出自己理解，不能刻板。

4. 看论文需要进行提出问题。

第四位报告人：姚兴博-香港科技大学（广州）

报告题目： MagicCity: Geometry-Aware 3D City Generation from Satellite Imagery with Multi-View Consistency

点评老师的意见与建议：

1.卫星图中语义混淆问题如何解决？

2.你提到3D城市可以用于自动驾驶仿真，但是可行性如何？因为生成的3D城市和真实的具有一定差异。

3.ppt内容应该加长，进行更充分的介绍

4.在ppt回报时候，不是简单总结论文，而要深入考虑这些论文中的不足之处、消融实验设计的不足之处。

教学7班

第一位报告人：周正-北京大学

报告题目：末级分支预测器

点评老师的意见与建议：

1、由于大部分同学对这个领域较为陌生，从准备报告的角度，建议在背景介绍的时候多做铺垫，把一些基础概念多介绍，方便听众更好地跟上思路。

2、就文章中的实验结果部分与周正同学交流，提出可以基于文章工作可以继续研究的方向。

第二位报告人：向桐-大连理工大学

报告题目：用于强化学习的进代可解释决策树

点评老师的意见与建议：

1、关于文章的宏观问题：“进化”这一概念要有更多的思考，分享的同学要注意把“进化”这个思想贯穿到整个文章的思路梳理中。

方老师点评

1、建议同学对这篇文章的强化学习思想要有个整体的把握

2、对于其中模拟器、优化过程等部分要有清晰的脉络

第三位报告人：黄毓青-同济大学

报告题目：图上博弈机器人分配的双 Oracle 算法

点评老师的意见与建议：

1、汇报整体而言对文章的理解很好，但是需要梳理清楚文章中的博弈类型以及博弈中的要素

2、需要同学能够进一步理解文章中博弈最终达到纳什均衡的意义

第四位报告人：杜衡-浙江大学

报告题目：基于超参数扩散模型的级联故障预测

点评老师的意见与建议：

1、PPT部分最好要有个目录作为引导，让观众能更好地跟上汇报思路和进度

2、在这一研究方向可以和广州大学的相关团队联系，有机会获得更好的真实故障数据

3、对于文章中学习到的超参数的量纲不一致问题需要能有更多的思考和探究，从而对于其中的机器学习可解释性有更好的理解。

教学8班

第一位报告人：徐鑫宇——北京航空航天大学

报告题目：少样本特定辐射源识别：一种知识、数据与模型驱动的融合框架

主点评老师的意见和建议：

1.     讨论了集成多种技术的工程化组合，但缺乏深层次的理论分析和动态扰动调整机制的理论基础。

2.     参数选择方法复杂度高，例子较少，对其他通信协议的适应性验证不足。

3.     对环境适应性的讨论不充分，如复杂电视信号、复杂电磁环境下的信号干扰和对抗攻击的鲁棒性讨论不足。在跨协议泛化方面，除Wifi和ADS外，对其他低功耗新型协议的适应性验证不足。

第二位报告人：康兆晗——北京大学

报告题目：AVM-BTB：自适应虚拟化多级分支目标缓冲区

主点评老师的意见和建议：

1.     汇报时间偏短，PPT中文字较多，图表较少，建议补充背景知识，使PPT更通俗易懂。

2.     建议在方法部分阐述其优势、硬件开销、性能影响、缓存容量依赖以及泛化能力等方面的内容。

第三位报告人：顾丞——香港大学

报告题目：ORLM：用于自动优化建模的大模型训练的可定制框架

主点评老师的意见和建议：

1.     建议在论文中增加目录或框架，以便更清晰地展示内容。

2.     建议在论文中细化背景逻辑，明确优化建模的价值和传统方法的问题

3.     建议补充实际例子，使论文更具直观性，并通过校准模块提高训练数据质量。

方老师的意见和建议：

1.     讲解清晰，需要重点讲解模型训练逻辑。

2.     在数据有限的情况下，需要关注模型的可解释性和批判性检验。

3.     需要考虑在模型进行强化学习给予奖励过程中，如何防止作弊行为；以及需要考虑如何确保训练数据的质量。

第四位报告人：汪秋丽——南开大学

报告题目：这是您本人的操作吗？探究可疑登录通知的设计考量

主点评老师的意见和建议：

1.     论文具有一定的参考性，但存在一些缺陷，如没有给出明确的总结标准，只给出了具体的事例；且论文样本不足，可能影响到问题的普遍性和代表性。

2.     需要考虑在不同文化环境和语境下，语言风格和警示语气的可接受度问题。

3.     在背景部分需要用简单例子让听众理解，方案部分要注重技术链条的逻辑性，并在总结和思考部分提出改进思路。

教学9班

第一位报告人：南开大学-段钧淇

报告题目：PICACHV：面向安全数据分析的形式化验证数据使用策略实施

点评老师的意见与建议：

1、PPT简单，没有目录划分结构。

2、相关工作部分不足，导致不能很好地引入到文章要解决的目标问题，也突出不了文章的优势。

3、PPT文字多，不生动，最好结合一个场景下的实例讲解。

4、展示跳过了文章部分理论性的前置知识，跳跃性大，不连贯。

5、没有解释各语言是如何转化为关系代数的。

第二位报告人：重庆大学-范明阳

报告题目：一种面向量化模型的新型PPML范式

点评老师的意见与建议：

1、讲解时应该注意把控时间，内容应该简明扼要，突出重点，不要过度陷入对具体方法细节的讲解中。

2、在介绍这个论文方法前，应清晰说明研究背景，要对比与其他方法的优劣、研究现状等，说明为何对本文方案来说量化是必要前提，避免给人“不量化也能实现优势”的误解，增强逻辑连贯性。

3、要把更多精力放在实验结果的讲解上，包括有效性验证、与传统方法的对比、消融实验等，以证明方法的实际优势。

4、对于这类涉及数学公式的讲解，建议在PPT右上角或明显位置添加图例，列出核心符号或函数说明，帮助听众理解并记忆关键概念。

第三位报告人：中国科学技术大学-王子倩

报告题目：SCAMMAGNIFIER：揭开欺诈性购物网站活动的面纱

点评老师的意见与建议：

1、PPT中插入的背景图片与汇报的PPT内容有些并不相关，应该调整部分插图。

2、应该在PPT里多展示一些论文中的图表，更直观地展示成果。汇报PPT应该插入页码，条理更清晰。应该在PPT封面补上论文的具体出处，并介绍论文团队的背景信息。

3、可以延申思考如何在更多领域应用论文中的成果。

4、讲述时长较短，应该丰富内容。汇报论文的时候可以由具体的实例切入，让听众更自然地理解内容

5、讲述之前相关领域已有成果的时候，可以与论文中的成果进行对比。

第四位报告人：四川大学-王佳艳

报告题目：TrafficFormer：一种面向流量数据的高效预训练模型

点评老师的意见与建议

1、PPT整体思路不是很清楚，应该在相关工作部分明确指出论文想要解决的问题。

2、精炼一下PPT内容，不要有不相关的内容。

3、应该在文章开始解释一下整个模型是干什么的，后续更好理解整体的流程是怎么做的。

4、文章结构比较好，但是深度不够，没有完全解决前序提出的存在的问题，没有指出优点。

方老师点评

1、PPT中数据微调部分的“差分”思想没有写出来，没有阐述清楚整个底层逻辑。

2、论文中数据增强部分是重点，但是没有深入探究这一点，生成数据有可能是“伪分布”。

3、PPT应该更加注重方法部分，而不是实验部分。可以一个方法+对应实验，逻辑上更清晰。

4、预训练方法提取时序特征，但不是所有流都具备时序特征，对加密流量无法识别，相较深度学习等不一定有优势。提出新方法不能任意迁移，而是需要探讨是否具有适用性。

5、思考骨干网上分组路由等导致数据包收集不全是否会影响模型识别效果。