【个人简介】

陈浩天，山东大学-南洋理工大学人工智能国际联合研究院（C-FAIR）2023级博士研究生，主要研究方向为基模型的领域自适应与领域泛化（Domain Adaptation / Generalization），目前重点关注多模态大模型与Agent在动态环境下的持续适应、自主优化与能力演化。研究成果已发表于 IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、ACM MM、ESWA 等期刊和会议，获授权发明专利1项，并参与LexPro律智法律大模型的研发工作。依托创新型人才国际合作培养项目，他于2025年12月起开始在新加坡南洋理工大学从事AI Agent相关研究工作。

【求学心得】

借助中新双方导师及国家留学基金委提供的宝贵机会，陈浩天在新加坡南洋理工大学顺利开展访学研究，并在科研视野、研究方法与学术思维等方面获得了进一步提升。访学期间，在双方导师的指导下，陈浩天结合自身在 LexPro律智法律大模型研发中的研究基础，进一步关注大模型与智能体技术在智慧司法和公共法律服务场景中的应用问题。相较于传统单轮问答式法律咨询，面向真实司法服务场景的法律智能体需要具备多轮对话理解、事实要素追踪、法律知识调用、程序状态维护和可解释回复生成等能力，从而更好地帮助普通用户理解法律问题、辅助法律从业人员开展初步分析，并提升法律服务的可及性与规范性。围绕这一方向，陈浩天在访学期间进一步思考了Law Agent在动态对话环境下的持续适应、可信推理与人机协同机制，尝试将多模态大模型、检索增强生成与智能体框架结合，用于支撑更加稳定、透明和可控的智慧司法应用。

访学期间，陈浩天积极参与课题组的组会讨论、学术交流与阶段性研究汇报。在与导师以及不同研究背景的学者交流过程中，陈浩天逐渐认识到，开放式讨论和跨学科视角对于明确研究问题、发现方法局限和拓展应用场景具有重要作用。良好的科研氛围鼓励研究者保持开放思维，在充分讨论中不断修正研究假设、完善技术路线，并从真实应用需求出发审视模型方法的有效性与边界。同时，这段经历也使陈浩天更加认识到，人工智能研究不能停留在模型指标和算法设计层面，更需要面向真实业务需求和具体应用场景，关注技术方案的可用性、可靠性与可落地性，只有将方法创新与实际问题相结合，才能更好地发挥人工智能技术的现实价值。