2026年7月7日上午，喻园管理论坛2026年第54-55期（总第1198-1199期）在管院大楼107教室举行。本次论坛特邀美国康涅狄格大学商学院运营与信息管理系彭景副教授、梁辰副教授作学术报告，活动由华中科技大学管理学院供应链管理与系统工程系教授、副院长李建斌主持。

彭景作题为《Hard Labels, Soft Scores: Bias and Remedies for Machine-Learned Covariates》的学术报告。他博士毕业于宾夕法尼亚大学沃顿商学院，主攻计量经济学、数字平台与人机交互，多篇论文刊发于Management Science、Information Systems Research等UTD24顶级期刊，曾获INFORMS信息系统学会Gordon B. Davis青年学者奖、Sandra A. Slaughter早期职业奖等重要学术奖项。报告中，彭景分享顶刊投稿发表经验，系统讲解团队在电商平台、零工经济、在线健康领域开展的多项实证研究。本次报告核心围绕机器学习生成变量的应用难点展开，以硬标签、软标签对比为切入点，阐释硬标签会在回归分析中产生系统性偏差、低估系数的内在机理，并给出实操优化方案。现场师生围绕方法应用与前路探索积极提问，互动气氛热烈。

梁辰作题为《When LLM Agents Negotiate: Private Information and Dynamic Bargaining in Supply Chains》的学术报告。她为亚利桑那州立大学博士，现任康涅狄格大学阿克曼学者，研究方向包括数字平台、人机交互、AI经济学等，论文刊发于Management Science、ISR、MISQ等UTD顶刊及IJCAI、EMNLP、CHI等顶级会议，曾获INFORMS Gordon B. Davis青年学者奖、AIS早期职业奖，还获得NSF博士论文专项资助。报告中，梁辰梳理了其在AI自动化劳动、人机协作、内容生成等方向的系列研究，重点分享团队大语言模型智能体（LLM Agent）供应链谈判的前沿实验成果。研究依托9300场LLM互相对话谈判实验，在完美贝叶斯均衡框架下完成9类模型基准检验，围绕价值创造、收益分配、落地部署三大核心问题展开分析，构建均衡审计框架与三维部署图谱，为企业落地AI谈判智能体提供实操决策依据。现场师生针对信息不对称、模型选型、落地实施方案等问题展开了深入交流探讨。

两位学者的报告兼具理论深度与实践价值，一场精准剖析经典计量难题，一场围绕前沿AI谈判场景开展系统性实验，充分展现运营管理与信息系统交叉领域的前沿研究特色。本次论坛拓宽了师生的学术视野，激发大家探索运营与信息管理学科落地管理实务的研究热情，整场活动在热烈融洽的学术交流氛围中圆满结束。