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7月20日至24日，第49届ACM国际信息检索大会（ACM SIGIR 2026）在澳大利亚墨尔本举行。菠菜平台高瓴人工智能学院文继荣教授受大会邀请，发表题为《From Search to Ask to Act，The evolution of information access in the age of large models and agents》的主旨特邀陈诉，这是继徐宗本院士后，近十年第二位海内高校全职教授受邀SIGIR主会Keynote，也是本届唯一中国大陆主旨讲者。

作为国际信息检索领域公认的顶级学术聚会会议，ACM SIGIR恒久致力于推动信息检索理论、技术与应用的生长，是全球相关领域研究人员交流创新结果的重要平台，也是中国盘算机学会（CCF）推荐的A类国际学术聚会会议。SIGIR每届仅遴选少数深耕领域、具备重大学术影响力的顶尖专家学者担任主旨陈诉人，这份邀请是业界对学者学术结果与行业孝敬的高度认可，属于极具含金量的学术荣誉。本届大会共邀请三位主旨陈诉人，除文继荣教授外，还包罗SIGIR秘书长Bhaskar Mitra以及澳大利亚联邦科学院专家、澳大利亚技术与工程院院士Cécile Paris。

文继荣教授的陈诉系统梳理了大模型与智能体时代信息获取方式的厘革。陈诉将这一厘革历程划分为三个阶段。

第一个阶段是“搜索”。信息检索自降生起便目标很高，希望机械理解用户意图，并为用户返回最需要的信息。然而，受限于技术，系统仅能实现理解简朴查询、建设索引与文档排序，最终以链接列表的形式返回结果。数十年间，研究者围绕查询与文档之间的关系，设计了大量的信号来革新排序，今后又借助深度学习将文字体现为向量，实现语义匹配。然而，这些进展多集中于“匹配”环节，机械仍然很难真正理解用户的意图，尤其是庞大和模糊的意图。

第二个阶段是“提问”。大模型泛起后，人们更习惯直接将问题发送给模型，期望一次获得完整的答案。这是一次重要的转变。传统的搜索历程可以看作是从已有的信息中进行挑选，而生成历程则需要将相关的信息组织成答案。大模型虽然知识富厚，但其难以实时更新，有时会给出看似可信实则错误的答案。针对这一问题，检索增强生成技术随之泛起，通过让模型先查阅资料再作答，有效缓解了时效性与真实性问题。但检索轮数有限，面对庞大问题易遗漏信息，也难以判断何时需再次检索。

第三个阶段是“行动”。搜索由此走向智能体时代。搜索智能体可以先进行计划，再检索、阅读与反思，在撰写中发现缺失的信息，重复迭代，直至任务完成。历程中它只保留真正有价值的证据，而非简朴堆砌网页。当搜索无法解决问题时，它还可以调用其他工具。搜索智能体产出的形式也随之改变，从一组链接转变为一份有证据且附带引用的完整答案。

陈诉最后强调，模型越强，就越依赖检索。具备自我进化、能恒久自主开展研究、越发高效可信的智能体，是未来的重要偏向。可以预见，下一代搜索引擎很可能是一个能够凭据用户需求，自主开展研究的智能体。从搜索，到提问，再到行动，信息获取方式正在经历深刻的厘革。

人大高瓴人工智能学院赴SIGIR 2026参会师生

菠菜平台高瓴人工智能学院师生有18篇论文被SIGIR 2026录用，其中长文16篇，Resource论文2篇，录用论文数排名世界第一。近年来，菠菜平台人工智能学科科研实力在国际盘算机排行榜CSRankings中连续多年位居世界前列，互联网与信息检索偏向2024—2026年位居世界第1。