会议简介
全国社会媒体处理大会由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会（Social Media Processing, SMP）主办，大会专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，传播社会媒体处理最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台，旨在构建社会媒体处理领域的产学研生态圈，成为中国乃至世界社会媒体处理的风向标。全国社会媒体处理大会创办于 2012 年，每年举办一次，现已成为社会媒体处理的重要学术活动。
本次全国社会媒体处理大会（SMP 2025）将于2025年11月20日至23日在湖北武汉召开。本届大会的主题是“走向人类社会的大模型”，旨在探索在大模型快速发展的今天，大模型赋能人类社会可持续发展的路径，聚焦大模型与人类发展的深度融合。大会议程将包括讲习班、大会特邀报告、特高水平综合期刊（Science、Nature）论文作者交流专场、基础模型论坛、交叉专题论坛、SMP 基金项目论坛、SMP 特色论坛、评测与竞赛、海报与系统展示等环节。
会议安排
会议时间：2025年11月20日-23日
2025年11月20日-11月21日：前沿技术讲习班
2025年11月22日-11月23日：主会议
会议地点：湖北省武汉市临空港温德姆花园酒店
会议官网：http://smp2025.cips-smp.org
论坛简介
随着生成式AI与多模态大模型的突破，我们正步入一个全新的“智能体时代”。社交机器人不再是简单执行指令的工具，而是逐渐成为具备情境理解、情感共鸣与自主决策能力的交互主体。本次论坛以“智能体时代的社交机器人”为主题，旨在汇聚学界与产业界的先锋力量，共同探讨这一范式转移带来的深刻变革。
我们将深入研讨以下核心议题：以人为中心的对话系统：从模拟人到理解人、大模型社交智能、社交媒体的内容处理和社交媒体智能体：感知-推理-行动。论坛旨在超越技术讨论，共同勾勒未来人机社会共生的新图景。诚邀各位同仁共襄盛举，启迪思想，共创未来。
论坛主题：智能体时代的社交机器人
论坛时间：2025年11月23日 15:30-17:30
论坛地点：VIP 2+3 厅
论坛主席：
张伟男
哈尔滨工业大学
人工智能学院执行院长
哈尔滨工业大学人工智能学院执行院长、计算学部副主任、长聘教授、博士生导师。国家级青年人才，黑龙江省中文信息处理重点实验室副主任，国家重点研发计划青年科学家项目负责人，中国中文信息学会具身智能专委会（筹）主任、社会媒体处理专委会社交机器人专业组组长。研究兴趣包括自然语言处理、大模型、社交机器人和具身智能。曾获教育部科技进步一等奖、黑龙江省科技进步一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖和黑龙江省青年科技奖等。
报告信息
报告一
戴全宇
华为诺亚方舟实验室
高级研究员
报告主题：面向个人智能助手的大模型社交智能：挑战，探索与展望
报告摘要：大模型的社交智能是个人智能助手的核心基础能力，它使助手能够理解复杂社交情境中的用户意图与情感，并据此做出合理决策，提供个性化、共情化的服务，显著提升人机交互体验。实现有效的社交智能主要依赖两项关键技术：一是长期记忆能力，涵盖记忆的高效存储、精准检索与动态更新；二是社交推理能力，包括对用户和情境的深入理解以及多轮交互中的合理决策。本报告首先分析大模型社交智能的现状，揭示其作为个人智能助手底座存在的不足；随后，从长期记忆与社交推理两个方面，分享我们在提升大模型助手能力上的探索；最后，结合工业界实践，提出若干值得进一步探讨的开放性问题。
嘉宾介绍：戴全宇，华为诺亚方舟实验室高级研究员，本科毕业于上海交通大学，博士毕业于香港理工大学。他的主要研究方向是大模型、大模型智能体和推荐系统，当前专注于大模型记忆、社交推理及智能体应用，相关成果已在华为终端多个业务落地。他在AI顶会顶刊NeurIPS、KDD、WWW、ACL、TKDE、TOIS等发表了60余篇学术论文，并常年担任这些会议和期刊的审稿人。
报告二
蒋峰
深圳理工大学
副研究员
报告主题：以人为中心的对话系统：从模拟人到理解人——智能体时代社交机器人的必由之路
报告摘要：在智能体时代，社交机器人的核心使命已从“让机器会说话”转向“让机器懂人心”。以人为中心的智能体设计，要求模型不仅复现人类的语言行为，更要洞察其背后的社会语境。本报告从“模拟人”出发，探讨如何利用大语言模型重建人类对话的生成机制，使智能体在模仿中学习，在理解中对齐。我们将展示用户模拟在模型训练、强化学习与评估中的关键作用，并揭示其如何帮助智能体逐步形成对人类社交动态的内在表征。最终，我们展望一种新的社交智能：以人性为镜，以理解为路，让机器从“像人”走向“懂人”。
嘉宾介绍：蒋峰，深圳理工大学人工智能研究院副研究员。主要研究方向为自然语言处理与人机交互，聚焦大规模语言模型、对话系统与用户建模等领域。长期致力于大模型的理论研究与工程实践，具备丰富的模型开发与部署经验。近年来，在人工智能与自然语言处理领域的国际顶级会议与期刊（如 ACL、AAAI、EMNLP、NAACL、COLING、IEEE/ACM TASLP）发表论文二十余篇。其研究兼具理论深度与应用价值，在国内外多项竞赛中取得优异成绩，包括 CAIL 2022 涉法舆情摘要任务一等奖、NLPCC 2023 中文语法纠错任务三等奖、ICSR 2024 社交机器人竞赛二等奖，以及 DSTC-12 可控话题检测赛道二等奖等。
报告三
李霏
武汉大学
副教授
报告主题：社交媒体中的信息抽取新问题
报告摘要：从社交媒体中挖掘和抽取知识一直是一个研究热点，对于舆情分析、社会治理具有至关重要的作用。在当前大模型流行的背景下，信息抽取领域受到了较大冲击，许多问题已经基本解决，亟需挖掘新的研究问题。本次报告提出了信息抽取领域三个新的任务：视频辅助的实体关系抽取、嵌套观点分析、事件和观点联合分析。针对这三个任务，我们课题组基于社交媒体数据构建了三个数据集，并提出了相应的baseline，希望能够推动信息抽取领域进一步发展。
嘉宾介绍：李霏，武汉大学国家网络安全学院副教授，博士生导师，语言和认知计算实验室成员，中国中文信息学会情感计算、社会媒体处理、大模型与生成专委会委员。李霏老师主要从事大模型安全、情感分析、信息抽取等方向的研究，在相关方向的期刊和会议上发表论文100多篇。
报告四
刘元兴
哈尔滨工业大学
副研究员
报告主题：增强社交智能体的批判思维能力与说服力
报告摘要：大模型时代的社交智能体在社交场景具有更丰富的社交行为。批判思维和说服力是社交场景的重要能力。我们发现大模型在批判性思维能力和说服力方面仍有较大不足。为此，我们分别提出了对抗式辩论采样与真相对齐训练MDTA方法和基于弱监督信号的说服力增强训练P3方法。MDTA方法引入多立场数据，纠正奖励计算，使模型的批判思维能力得到提升。P3方法引入说服力评分，优化说服力奖励计算，提升模型生成回复的说服力。我们在相关数据集上进行了大量的实验，实验结果表明我们提出的MDTA和P3方法能够显著提升模型的批判思维能力，使得模型生成的回复更具有说服力。
嘉宾介绍：刘元兴，哈尔滨工业大学计算学部副研究员，博士毕业于哈尔滨工业大学。曾获国家建设高水平大学公派研究生项目资助，作为联合培养博士生访问阿姆斯特丹大学。现就职于哈尔滨工业大学计算学部社会计算与交互机器人研究中心。研究兴趣包括社交智能体和对话式推荐等。在TOIS、WWW、SIGIR、EMNLP和AAAI等国际会议期刊发表多篇学术论文。担任ACL ARR、 NeurIPS、 ICLR、AAAI等多个国际学术会议的审稿人。