2024年12月24日下午15：00，皇家墨尔本理工大学的鲍芝峰教授受邀在武汉大学计算机学院B404会议室做题为《Discovering and Assembling Data in Tabular Data Lakes》的学术报告，报告聚焦于数据湖为数据驱动的研究和应用所提供的机遇以及面临的挑战。鲍芝峰教授在报告中重点介绍了有效利用数据湖中的表格数据的三个关键任务，包括数据集探索、数据集级组装以及数据点级组装等，同时分享了这三个任务的最新研究进展和方案，他为在场的学者和研究生们呈现了一个内容丰富、结构清晰的学术蓝图。

报告的最后，鲍芝峰教授强调，通过解决这三大主要任务，可将零散的原始数据转化为高质量的数据集，进而为更高级别的应用场景提供有力支撑。当下，大模型领域的研究正如火如荼地开展，而高质量的数据集无疑是构建强大模型的关键基石。在数据湖研究进程中，着力解决关键问题，深度挖掘并开发智能、个性化的数据准备代理所蕴含的潜力，同时巧妙地将现有成熟技术融入大模型体系，这一系列举措将有效助力现实世界应用的高效优化，充分释放数据与大模型结合所产生的巨大能量，为各领域的发展注入新的活力与动力。

报告结束后，受CCF武汉执委王胜教授邀请，鲍芝峰教授走入了CCF武汉的咖啡屋，与在场的学者和研究生进行了更为深入的交流。大家围绕数据湖的最新研究、数据湖在大模型中的应用以及未来可能的研究方向等话题展开了热烈的讨论。