吴颖文 讲师

吴颖文，苏州大学未来科学与工程学院，优秀青年学者，讲师，江苏省双创博士。2023年获得浙江大学工学博士学位，2017年获得苏州大学工学学士学位，博士期间加入剑桥大学制造工程系国际制造中心Yongjiang Shi研究团队进行了为期一年的学术交流。主要研究方向为知识挖掘、知识图谱、复杂网络、大数据分析等。目前发表国内外高水平论文10余篇，主持国家自然科学基金项目青年基金、中国博士后科学基金等科研项目多项，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等科研项目多项。

主要研究方向包括知识图谱、大模型增强技术、多模态智能、多智能体协同与智能决策，聚焦知识驱动人

工智能的理论、方法与应用研究，围绕知识表示、知识推理、模型增强和智能体协同等关键问题开展持续

探索。具体研究内容如下：

知识图谱增强大模型

围绕大语言模型知识可靠性、事实一致性和复杂推理等关键问题，研究知识图谱与大模型协同融合理论与

方法，重点开展知识表示学习、知识融合、知识推理、知识约束与知识增强等关键技术研究，提升大模型

在专业领域中的知识理解、逻辑推理和智能决策能力。

多模态知识图谱与知识计算

面向文本、图像、视频等多源异构数据，研究多模态知识抽取、跨模态实体对齐、知识融合与统一表示等

关键技术，构建多模态知识图谱及其动态演化机制，开展跨模态知识计算、语义推理和知识发现研究，为

科学智能、智能问答和领域知识服务提供基础支撑。

多智能体协同与智能决策

围绕复杂任务求解与自主智能，研究基于大模型的多智能体协同机制、任务规划、角色协作与通信优化等

关键技术，探索知识图谱驱动的智能体协同推理、工具调用和自主决策方法，构建面向复杂场景的智能体

协同决策框架，支撑科研智能体、企业智能体和复杂系统智能决策等应用。

欢迎对人工智能、大数据分析与挖掘等感兴趣的学生或相关领域优秀青年加入本团队！

联系邮箱：ywwu@suda.edu.cn