探索多模态和跨模态理解，将视觉、语言等多种数据形式整合在知识图谱中，实现更深层次的知识推理。
研究大模型与小模型的协同学习机制，以提升模型的推理效率和资源利用率。
专注于大规模语言模型的开发和优化，研究数据治理技术以确保数据的准确性、安全性和可用性。
致力于将大模型与知识图谱应用于智慧治理，提升行业智能化水平，实现数据驱动的决策支持。
