为加强学科内涵建设，推动我院在图论算法与人工智能基础理论领域的学术交流与科研平台发展，5月21日下午，应人工智能学院邀请，清华大学交叉信息研究院副教授、博士生导师段然为学院师生作了题为“更快的单源最短路径算法”的线上专题学术报告。报告会采用线上线下相结合的方式举行，人工智能学院全体教师在科技楼214会议室集中聆听，线上百余名学生通过腾讯会议同步参与。报告会由学院院长赵凯主持。

段然副教授围绕单源最短路径（SSSP）这一图论与算法设计中的核心问题，系统介绍了其团队在该领域取得的突破性进展。他回顾了Dijkstra算法自1956年诞生以来的经典地位，重点阐述了团队提出的两种全新算法。他指出，这两项工作通过巧妙融合Dijkstra算法、Bellman‑Ford算法与新型数据结构，成功绕过了传统的全局排序机制，从根本上打破了Dijkstra算法的排序时限，揭示了“最短路径算法并不一定需要对所有点进行排序”这一深刻结论。针对算法设计的理论极限与突破路径，段然副教授介绍了从传统优先队列方法到新型“部分有序”框架的演化过程，同时还进一步展示了最短路径算法与图分解、数据结构设计之间的深刻联系，为我院师生提供了从经典问题中挖掘颠覆性创新的鲜活范例。报告中，段然副教授引入了随机化与确定性相结合的算法设计工具，建立了不同图类上SSSP问题的统一处理框架。报告内容兼具理论深度与算法美学价值，展现了图论算法在人工智能、网络路由、交通规划及复杂系统优化等领域的广泛影响。

互动环节，与会师生就随机算法的去随机化、有向图上的复杂度下界以及新算法在实际场景中的常数因子表现等问题与段教授进行了深入交流。段然副教授结合自身多年研究经验，逐一作出细致解答，并鼓励青年学者关注基础算法问题中的开放挑战，勇于打破思维定势，探索理论计算机科学的前沿创新点。

本次报告是学校推进高水平学术交流、强化学科建设的重要活动，也为我院人工智能相关学科平台建设提供了新的理论视角，并为推动图论算法在智能决策、复杂网络分析等领域的应用研究拓展了思路。

（投稿单位：人工智能学院 初审：赵凯 复审：田晓菡 陈鹏 终审：王卓菲）