2025年12月13日下午，上海市人工智能學(xué)會可信智能系統(tǒng)專委會與上海市計算機學(xué)會協(xié)同與信息服務(wù)專委會聯(lián)合年度學(xué)術(shù)會議在上海市崇明舉行。實驗室盧暾教授、李諾博士后以及博士生李亞瓊參會，李諾博士后獲選2025年度上海市計算機學(xué)會協(xié)同與信息服務(wù)專委“青年新星獎”，并作報告“面向社交網(wǎng)絡(luò)的群智知識遷移理論與方法研究”。李亞瓊榮獲2025年度專委“優(yōu)秀論文獎”，并作論文報告“DeMod: A Holistic Tool with Explainable Detection and Personalized Modification for Toxicity Censorship”。

實驗室李諾博士后獲評“上海市計算機學(xué)會協(xié)同與信息服務(wù)專業(yè)委員會2025年度青年新星獎”，并作了題為“面向社交網(wǎng)絡(luò)的群智知識遷移理論與方法研究”的學(xué)術(shù)報告。該報告聚焦社交網(wǎng)絡(luò)中用戶行為數(shù)據(jù)稀少的現(xiàn)實場景，系統(tǒng)介紹了基于信息論的用戶可遷移性機制，以及跨場景自適應(yīng)的群智知識遷移方法。所述方法能夠?qū)崿F(xiàn)低成本、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)選擇，并有效提升稀少用戶行為預(yù)測的準(zhǔn)確度。

實驗室博士生李亞瓊的論文《DeMod: A Holistic Tool with Explainable Detection and Personalized Modification for Toxicity Censorship》榮獲“上海市計算機學(xué)會協(xié)同與信息服務(wù)專業(yè)委員會2025年度優(yōu)秀論文獎”。該論文首次聚焦在線社區(qū)中用戶對毒性語言審查的多樣化需求（如結(jié)果理解和內(nèi)容修改等），創(chuàng)新性構(gòu)建了集毒性語言識別、解釋與個性化修改功能為一體的審查系統(tǒng)DeMod，并開展了定性定量融合評估，驗證了其在審查準(zhǔn)確性、功能完備性、用戶可控性等方面的顯著優(yōu)勢。論文發(fā)表在國際權(quán)威會議CCF A類會議The 28th ACM SIGCHI Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW)上。