中国计算机学会通讯（CCCF）2025年第1期专题聚焦“人智协同计算”，深度剖析了人智协同面临的全新问题和挑战。该专题邀请了该领域的杰出学者，精心撰写了五篇学术力作，其中，《从群智协同到人智协同——以人为中心的计算视角》是一个关键议题，它聚焦于深入分析与建模人智协同行为，针对当前人智协同计算中人与AI信任建立难、高效协作难、交互理解难、价值对齐难等突出问题，详细介绍其研究团队近期面向人智协同创作、人智协同决策等典型场景开展的个性化信息传递、隐私信息精准识别、行话深度理解和价值观评估对齐等研究工作，并对未来以人为中心的人智协同计算，尤其是以人为中心的人与大模型智能体协同研究提出深度洞察。通过创新的方法和技术手段，研究团队致力于构建更加高效、智能和可靠的人智协同计算模式，以期推动人智协同计算领域的进一步发展。

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中国计算机学会通讯（CCCF）2025年第1期“人智协同计算”：

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张鹏   复旦大学计算机科学技术学院副教授、硕士生导师

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[1] Peng Zhang, Zhengqing Guan, Baoxi Liu, Xianghua Ding, Tun Lu, Ning Gu. Building user-oriented personalized machine translator based on user-generated textual content[J]. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2022, 6(CSCW2): 1-26.

[2] Baoxi Liu, Peng Zhang, Yubo Shu, Zhengqing Guan, Tun Lu, Hansu Gu, Ning Gu. Building a Personalized Model for Social Media Textual Content Censorship[J]. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2022, 6(CSCW2): 1-31.

[3] Zhengqing Guan, Peng Zhang, Hansu Gu, Tun Lu, Baoxi Liu, Ning Gu. JargonFM: A Framework With Multiple Interpretation Modes for Jargon Understanding in Online Communities[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2023.

[4] Shitong Duan, Xiaoyuan Yi, Peng Zhang, Tun Lu, Xing Xie, Ning Gu. DENEVIL: Towards deciphering and navigating the ethical values of large language models via instruction learning[C]//ICLR. 2024.