会议简要日程

负责人：李霏（武汉大学）

个人简介：武汉大学国家网络安全学院副教授，武汉大学语言和认知计算实验室成员，主要从事信息抽取、情感分析、多模态相关研究，发表论文90多篇，主持国家重点研发计划课题、教育部人文社会科学研究项目、湖北省自然科学基金等项目多项，担任ACL、EMNLP、NLPCC等自然语言处理领域知名会议的领域主席。

梁斌（香港中文大学）

个人简介：香港中文大学博士后，博士毕业于哈尔滨工业大学（深圳）。主要从事自然语言处理，情感计算和对话系统方面的研究，目前已在领域内相关会议和期刊ICLR, ICML, ACL, EMNLP, WWW, SIGIR, TOIS, TAC上发表论文50余篇。入选2023年中国中文信息学会“博士学位论文激励计划”，获2022年“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖，CCL 2022最佳论文奖等。

报告嘉宾：徐睿峰（哈工大深圳）

报告题目：大模型时代的立场检测

报告摘要：随着社交媒体平台的迅猛发展，越来越多的用户通过社交媒体表达自身的意见、观点或立场。而这些信息在网络上的传播会对社会认知产生深远影响。立场检测是指利用文本挖掘和自然语言处理等技术，自动检测文本作者中对于某一特定话题目标所持的立场。随着大模型的出现，立场检测任务面临着新的机遇和挑战。本报告主要探讨在大模型适合如何从背景知识增强、多模态立场检测以及减少立场偏见这三个角度来进行立场检测研究，以及立场检测在社交媒体态势感知中的应用。

报告嘉宾简介：哈尔滨工业大学（深圳）智能学部副主任、智能科学与工程学院长聘教授、博士生导师。 主要研究方向：自然语言处理、文本情感计算、人工智能、社交媒体挖掘、生物信息学、脑电信号处理与脑机接口等。主持多项国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目子课题/面上项目/培育项目、国家重点实验室开放课题、教育部高等院校博士点基金、广东省自然科学基金项目等。亚洲自然语言处理联合会亚洲语言资源委员会主席，ACL-SIGHAN中国区召集人。中国人工智能学会理事、青年工作委员会副主任、自然语言理解专委会副主任，中国中文信息学会理事、情感计算专委会副主任，广东省人工智能安全新技术重点实验室副主任，深圳市人工智能学会理事、自然语言理解专委会主任, 招商证券-哈工大深圳联合实验室主任，哈工大-理光联合实验室常务副主任，哈尔滨工业大学（深圳）决策智能研究所副所长。中国致公党广东省委科技与教育委员会委员。

报告嘉宾：杨亮（大连理工大学）

报告题目：解锁笑点密码:幽默计算中的理解、生成与评估

报告摘要：近年来，幽默计算研究在幽默的识别与生成两大方向上取得了显著进展，但随着大语言模型时代的到来，仍存在若干研究问题亟待探索。本报告将系统地综述幽默计算的研究进展：在幽默理解方面，探讨模型对于幽默的理解机制；在幽默生成方面，阐述如何结合幽默理论开展幽默生成；在未来研究方面，重点探讨幽默感评估研究，并展望本领域的新兴研究方向。

报告嘉宾简介：大连理工大学计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师，大连理工大学信息检索研究室（DUTIR）成员。中国中文信息学会情感计算专委会执委，社会媒体处理专委会常务委员兼秘书，中国计算机学会中文信息技术专业委员会委员，中国人工智能学会离散智能专委会委员，语言与智能专委会委员。主要从事自然语言处理、大语言模型、情感分析、信息检索等方向研究。

报告嘉宾：费豪（新加坡国立大学）

报告题目：面向认知的情感推理

报告摘要：伴随着大语言模型（LLMs）等通用智能技术的飞速发展，情感与共情计算（Affective and Empathetic Computing）领域面临着转型升级的迫切需求，即从感知走向更为复杂的、具备人类认知能力的情感推理。本次报告将围绕迈向“下一代”情感计算主题展开，首先，基于当前情感与同理计算的研究现状展望未来发展方向，探讨其将如何突破传统的情绪识别，进一步实现对情绪背后深层次原因的认知理解，能够基于个体的性格、动机、社会背景等因素，生成具有解释性的情感推理过程，为推动情感计算迈向更具人类认知特征的智能体提供参考与启发。接着，系统梳理当前在方法层面实现面向认知的复杂情感推理的研究进展，重点分析如何基于上下文逐步构建完整的情感语境图景，而非停留在一次性情绪分类或标签预测的表层任务。

报告嘉宾简介：新加坡国立大学高级研究员，研究方向为跨模态大模型、自然语言处理、情感计算等。发表CCF-A类顶会顶刊论文40余篇，引用次数超5800。获中国中文信息学会优博论文奖，世界人工智能大会云帆奖明日之星，世界人工智能大会青年优秀论文奖，入选全球前2%顶尖科学家榜单。获得百度松果青年基金、快手大模型探索者基金项目资助。中国人工智能学会青工委、中文信息学会青工委、中文信息学会情感计算专委会等会员。

报告嘉宾：李晓白

报告题目：“多多益善”还是“简而至臻”- 多模态在情感识别的效用探讨

报告摘要：相较于其它识别任务情绪识别具有其特殊的挑战，其中一个主要挑战来自于人的行为复杂性。早期的情绪识别关注面部表情识别，前提假设是高兴、悲伤等每类典型情绪对应一个表情原型。但此类情绪识别在实际应用中帮助有限，日常交流场景中的情绪多在更细微和隐晦的层面体现，融合其它的行为、生理反应信息或能实现更准确、细粒度的识别和理解。本次报告汇报课题组近期在融合多模态信息融合用于非典型情绪识别的一些探索，期待各位老师和同学的反馈指正。

报告嘉宾简介：浙江大学百人计划研究员，博导，浙江省千人。本科毕业于北京大学，硕士毕业于中科院大学，博士毕业于芬兰奥卢大学。获得芬兰科学院博后奖金，2020年至2023年4月在芬兰奥卢大学担任tenure track助理教授，主持芬兰科学院、芬兰工作环境基金会等多个科研项目，并荣获奥卢大学2019最具科学领导力的青年学者奖。2023年底加入浙江大学网络空间安全学院，兼任奥卢大学客座教授。研究领域包括机器视觉、机器学习、情感计算、生物识别等。具体方向有微表情识别、基于视频的远程生理信号测量、生物特征识别、人脸活体检测、对抗攻击和伪造检测、多模态情感识别和内容生成等等。发表期刊和会议文章70余篇，包括高水平期刊和会议文章如IEEE TPAMI、TAC、SPM、PIEEE、IJCV、ICCV、CVPR等十余篇，谷歌学术检索H指数41，总引用9100，入选2022至2024年全球2%高被引学者。IEEE高级会员，IEEE MLSP委员会委员，ELLIS会员，CSIG情感计算与理解专委会常委，担任IEEE-TCSVT、IEEE-TMM、CVIU和IVC期刊副编辑。关于微表情的研究被麻省理工科技评论报道，远程心率测量文章获IEEE芬兰区2020年最佳学生论文奖。

报告嘉宾：谷雨

报告题目：智能座舱中情感认知与调节

报告摘要：对驾乘人员情感的认知与调节是智能驾舱的一项关键能力。本报告将介绍课题组近期在该方向上的研究工作，着重探讨情感对接管效能影响的建模与计算、基于视觉-语言模型的路怒症前因聚焦式调节等问题，并汇报利用中草药香氛进行侧信道情感调节的初步结果。

报告嘉宾简介：电子科大“百人计划”教授、博导。从事情感计算方向研究，提出了情感的阻尼震荡模型、双注意力机制、多源学习方法等，在《IEEE情感计算汇刊》、ACM人机交互会议等期刊与会议上发表论文100余篇，获IEEE Andrew P. Sage奖（序1）等国际学术奖 6 次；入选四川省高层次人才计划、全球Top 2%顶尖科学家榜单，担任《IEEE情感计算汇刊》等2本中科院1区Top杂志编委；先后主持/参与国自然（青年、面上、联合、重点）、四川省创新研究群体等40余项项目。

报告嘉宾：张子兴

报告题目：多模态情感计算中的模态鲁棒性优化

报告摘要：在多模态情感计算中，训练阶段的模态不均衡和推理阶段的模态缺失是导致模型性能下降的关键因素。本报告将深入分析模态不均衡问题的成因，并提出基于动态梯度调整的算法，以实现训练过程中的模态再平衡；同时，将介绍一种基于缺失模态专家和 Token 剪枝的补偿机制，旨在为多模态情感计算提供更稳定、高效的模型优化方案。

报告嘉宾简介：张子兴，湖南大学教授，国家高层次青年人才、IEEE资深会员、湖南大学文化与媒体计算研究中心副主任。其主要研究方向为自然语音语言处理、情感计算、健康计算等。到目前为止，在国际高水平的期刊和会议上累计发表论文130余篇（其中中科院一/二区或CCF-A/B类论文：82篇），申请PCT国际专利1项，撰写专著1部。自2021年至2024年，连续入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。所发表论文在谷歌学术上被引用超过6300次，H指数为46。担任情感计算旗舰期刊IEEE Transactions on Affective Computing，Nature Scientific Reports 和Frontier in Signal Processing的副编委，以及IEEE Transactions on Emerging Topics on Computational Intelligence 的专刊首席客座编委等。

负责人：张治国（哈工大深圳）

个人简介：张治国，哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院副院长，教授，博导，国家级青年人才。主要研究方向是脑机接口、情感计算和类脑智能。他在香港大学获得博士学位，曾任香港大学和新加坡南洋理工大学助理教授，中山大学和深圳大学教授。他已发表论文200余篇，授权专利十余项。编著一本脑电处理书籍（中英文版），入选知网高被引图书TOP1%（2019-2023）。获教育部自然科学奖一等奖和北京市自然科学二等奖，多年入选斯坦福大学公布的全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。他现负责中文信息学会情感计算专委会情感脑认知专业组的工作。

报告嘉宾：彭玉佳 （北京大学）

报告题目：人工智能时代下的心理健康研究

报告摘要：随着人工智能（AI）方法的不断发展，AI与多学科的交叉融合推动了一系列基于新方法来深入理解人类智能的可能性。在本报告中，我将基于近期研究，介绍AI方法与临床心理学研究的融合，探讨这些方法如何助力研究者理解人类认知、脑活动，辅助研究刺激的生成，并在心理健康领域产生应用。报告将介绍当今生成式AI可能对于心理学实验刺激的生成产生哪些助力，探讨生成式AI的优势与局限性。随后，报告将围绕AI在心理健康领域可能的贡献进行简要介绍，阐述AI助力临床诊断和精准化治疗的可能性。

报告嘉宾简介：彭玉佳，北京大学心理与认知科学学院助理教授，双聘于北京大学人工智能研究院研究员、北京通用人工智能研究院、跨媒体通用人工智能全国重点实验室任研究员。研究聚焦于计算精神病学，同时涉及认知和人工智能的交叉研究，致力于探究焦虑与抑郁障碍的心理与神经机制以及治疗方法，实验方法包含人类行为实验、脑成像、计算建模和机器学习等，研究成果发表在Biological psychiatry: CNNI，Psychological Science，Engineering等期刊。主持国自然面上、青年科学基金，担任Psychological review，Journal of Anxiety Disorders客座编辑，任Behaviour Research and Therapy，心理科学等期刊编委，入选第七届中国科协青年人才托举工程。

报告嘉宾：郑伟龙（上海交通大学）

报告题目：脑电大模型与情感脑机接口研究

报告摘要：目前基于脑电信号的深度学习模型通常是为特定数据集和脑机接口应用而设计的，这限制了模型的规模，从而削弱了模型的表征能力和泛化性。近些年来，脑电基座大模型越来越受到广泛关注，其研究的目的是开发脑电时空预训练模型，使其突破不同任务类型脑电数据集的限制，通过自监督预训练获得脑电信号的通用表征能力，然后在不同的下游任务上对模型进行微调。情感脑机接口是对人的情绪进行识别和调控的脑机接口。本报告将介绍我们实验室在近些年来在多模态情感脑机接口理论方法及其在抑郁症客观评估中的应用方面研究进展，包括情感交互实验范式、多模态跨模态学习、脑电时空自监督学习、脑电大模型和抑郁症客观评估等。

报告嘉宾简介：郑伟龙，上海交通大学计算机学院副教授，博士生导师。入选国家级高层次海外青年人才和上海市海外高层次青年人才。麻省理工学院和哈佛大学医学院麻省总医院博士后。长期从事脑认知与智能、情感计算、脑机交互、类脑计算等研究。在国际高水平会议和期刊发表研究论文120余篇， Google学术引用9900余次，单篇被引超两千次。荣获IEEE Transactions on Autonomous Mental Development最佳论文奖、IEEE Transactions on Affective Computing最佳论文奖和ACM Multimedia Top Paper奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖，入选上海市浦江人才、小米青年学者、微软亚洲研究院铸星计划、2023和2024年全球前2%科学家年度影响力榜单。目前担任IEEE Transactions on Affective Computing编委。

报告嘉宾：张丹（清华大学心理与认知科学系）

报告题目：情感脑机接口：来自心理学与神经科学的启发

报告摘要：赋予机器理解人类情感的能力是人工智能领域最具挑战性的前沿课题之一。本报告聚焦心理学与神经科学前沿发展对情感脑机接口的启发，重点围绕理论框架、解码算法及实际应用方向，阐述情感脑机接口的最新进展和关键挑战。报告内容将包括情绪心理学新理论框架构建对情感计算范式重构的影响、脑启发深度学习技术对情感脑机接口计算模型鲁棒性的贡献、从情绪状态识别到情绪个体差异测评的脑机接口应用方向开拓等，并展望情感脑机接口技术在智能心理测量领域的未来发展潜力。

报告嘉宾简介：张丹，清华大学心理与认知科学系长聘副教授、博士生导师。2005 年毕业于清华大学自动化系获工学学士学位，2011 年毕业于清华大学生物医学工程系获工学博士学位，2011-2013 年在清华大学医学院从事博士后研究工作，2013 年起在清华大学社科学院心理学系、心理与认知科学系工作至今。研究致力于运用脑电、近红外、穿戴式神经生理传感等测量技术，面向心理健康、学习科学、人机交互等领域开展智能心理测量方法与应用研究。

报告嘉宾：张丹丹（四川师范大学）

报告题目：情绪调节的前额叶机制

报告摘要：前额叶皮层（prefrontal cortex, PFC）在情绪调节中发挥着关键的因果作用，尤其是其两个子区域——腹外侧前额叶皮层（ventrolateral PFC, VLPFC）与背外侧前额叶皮层（dorsolateral PFC, DLPFC）。一方面，情绪调节依赖于VLPFC与DLPFC的共同参与，增强两个脑区的同步协作能够促进情绪调节。另一方面，这两个脑区在调节策略上表现出相对的功能特异性：VLPFC在认知重评策略中更具优势，而DLPFC则在分心策略中更具优势。更为重要的是，情绪调节的有效实施依赖于以前额叶为代表的皮层控制系统对以杏仁核为代表的皮层下情绪反应系统的自上而下调控。上述发现揭示了前额叶皮层在情绪调节过程中的关键作用，为理解情绪调节的神经机制提供了新的证据。

报告嘉宾简介：二级教授、国家级青年人才。于2005年获西安交通大学生物医学工程系工学学士学位，2010年获清华大学生物医学工程系工学博士学位，曾赴美国约翰霍普金斯大学医学院访学。以“情绪及社会认知”为主线开展工作，主持国家级科研项目五项，作为最后通讯作者在Nature Human Behaviour、The Journal of Neuroscience、eLife等期刊发表学术论文，任中国心理学会情绪与健康心理学专业委员会委员、脑电相关技术专业委员会委员；中国认知科学学会社会认知分会理事、认知与脑调控分会委员。获广东省自然科学二等奖、北京市科学技术二等奖。

负责人：陈琴（华东师范大学计算机科学与技术学院）

个人简介：陈琴，华东师范大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，现任上海市计算机学会自然语言处理专委会秘书长、中国中文信息学会青年工作委员会委员。主要研究方向为自然语言处理，长期从事知识抽取、自动问答和人机对话等相关研究。目前致力于基于知识融合和编辑的大语言模型可信生成，以及大模型在教育、心理等垂直领域的技术研究和应用，并作为项目主要负责人之一，带领团队研发了教育大模型EduChat和小花狮心理辅导机器人，获得2024年度上海开源创新卓越成果奖特等奖，并受到联合国教科文组织、Nature科普专栏和解放日报等多个国内外知名机构/媒体关注。在相关领域国际重要会议和期刊发表论文多篇，以项目/课题负责人主持科技部新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金面上和青年项目、上海市科委人工智能科技支撑专项等科研项目多项，获得2023年度上海市技术发明奖一等奖。常年担任本领域国际重要会议如ACL、EMNLP的Area Chair以及相关期刊审稿人。

报告嘉宾：孙建文 （华中师范大学人工智能教育学部）

报告题目：面向智慧教育的学习者认知与情感计算

报告摘要：针对智慧教育领域长期存在的“重认知、轻情感”困境，突破传统认知因素主导局限，提出“知情共育”的智慧教育新范式。在知情共育目标的指引下，重点围绕学习者“认知-情感-成效”（简称“知-情-效”）交互作用机制、可释表征方法与具身发展策略等关键问题开展研究，旨在建立支持学习者“知-情-效”智能计算与适性调节的理论框架和技术体系，促进智慧教育内涵式转型升级，形成“以情促知、以知增情”的智慧教育新形态。

报告嘉宾简介：华中师范大学教授，博士生导师，国家数字化学习工程技术研究中心副主任、教育大数据应用技术国家工程研究中心副主任。长期从事人工智能+教育交叉研究，主持新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金、教育部人文社科基金等10余项，在教育研究、中国科学:信息科学、Nature Computational Science、ACM/IEEE Trans、AAAI、NeurIPS、WWW等期刊或会议发表论文50余篇，获湖北省科技进步一等奖、湖北省教学成果一等奖、全国专业技术人才先进集体等荣誉。

报告嘉宾：张静 （华东师范大学教育学部教育心理学系）

报告题目：小学高年级情绪管理课程的开发和效果检验：为期9周的干预研究

报告摘要：小学生的情绪问题日益凸显，但针对小学生情绪管理能力的干预研究还不够系统，干预效果评估缺乏追踪数据与过程性数据的支持；干预对象也较为局限。本研究旨在开发了一套以情绪管理能力为主题的系统化干预课程，并在干预效果检验中突破了传统的前后测检验，关注情绪状态的过程性变化，揭示了情绪状态变化与情绪管理能力和主观幸福感的关系，进一检验了“能力-状态-结果”的影响机制。

报告嘉宾简介：张静，华东师范大学教育学部教育心理学系副教授，华东师范大学社会与情感能力研究中心研究员，博士毕业于德国柏林洪堡大学，研究领域主要聚焦青少年智商和情商测评、青少年社会与情感能力的测评与培养。作为核心成员连续三轮参与OECD-中国青少年社会与情感能力。在Journal of Youth and Adolescence, British Journal of Educational Psychology, Educational Psychology,教育发展研究，华东师范大学学报（教科版）等期刊发表SSCI和CSSCI论文20余篇，出版专著1部《社会与情感能力测评》, 主持国家社科基金项目1项，参与多项国家级和省部级课题。

报告嘉宾：杨亮（大连理工大学）

报告题目：解锁笑点密码:幽默计算中的理解、生成与评估

报告摘要：

报告嘉宾简介：

报告嘉宾：冯夏冲

报告题目：面向博弈交互的大语言模型社会智能体建模与优化

报告摘要：本报告聚焦博弈论场景中基于大语言模型（LLM）的社会智能体研究，系统梳理当前研究进展，构建“博弈框架—社会智能体—评估”三维分类体系。博弈框架涵盖选择类与交流类博弈，智能体维度涵盖偏好、信念、推理及其交互机制，评估体系则涵盖通用与特定评估指标，并比较当前模型在不同博弈任务中的表现。报告最后总结研究趋势，提出未来发展路径，为LLM社会智能体的建模与评估提供系统参考。

报告嘉宾简介：香港大学自然语言处理实验室博士后，哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心博士。ACL Rolling Review Area Chair。研究兴趣为大语言模型，社交智能体。在ACL、AAAI、IJCAI、TMLR、TASLP、TNSRE等CCF-A类和中科院1区会议期刊发表多篇论文。曾获博士生国家奖学金、CCL 2021最佳英文长文奖。

报告嘉宾：李勇

报告题目：迈向共情智能：多模态情感分析挑战与机遇初探

报告摘要：情感计算旨在构建具备感知、识别、理解与反馈人类情感能力的智能系统，是人工智能领域的重要研究方向。其核心目标是弥合人类情感表达与计算机理解之间的鸿沟，赋予机器基本的共情能力，从而实现智能及人性化的人机交互。当前多模态情感识别通过融合文本、语音、面部表情与生理信号等多源数据，有效提升了情感识别的准确性与鲁棒性。然而，受限于多模态数据的异构性与情感表达的复杂性，当前方法在复杂场景下仍面临诸多挑战，识别精度尚未达到与人脸识别等任务相当的水平。本报告将系统回顾多模态协同增强情感分析的关键问题与最新进展，重点聚焦情感表示、语义对齐、模态融合、模态缺失处理以及生理与行为模态的耦合机制，并介绍研究团队在相关方向的探索与成果，进一步探讨大模型驱动下的多模态情感计算新范式。

报告嘉宾简介：李勇，东南大学PALM实验室副教授，2020年博士毕业于中国科学院计算技术研究所，师从山世光研究员。先后在香港城市大学，新加坡南洋理工大学留学和工作。长期从事人工智能，单/多模态情感理解及其下游应用方面的研究工作，其研究成果以第一/通讯作者发表在IEEE T-PAMI，IEEE T-IP，CVPR，ICCV，NIPS等国内外重要学术期刊和会议上，谷歌学术引用2400余次，入选2021年中国图象图形学学会优博，2022年人社部“香江学者”研究计划，作为核心执行者参与香港特别行政区“基于人工智能技术的老年痴呆患者辅助护理效果评估”研究课题，担任中国图象图形学学会优博俱乐部副秘书长。个人主页：https://mysee1989.github.io/。

报告嘉宾：李朝卓

报告题目：基于认知学习的大模型自动越狱攻防研究

报告摘要：大语言模型的快速发展推动了其在自然语言处理、智能交互等领域的广泛应用，但其安全性问题日益凸显，尤其是通过越狱手段诱导模型生成有害或越界内容的行为，已成为学术界和工业界的核心挑战之一。传统的规则式防御机制难以应对动态演进的对抗攻击，而认知学习理论为理解与模拟人类对抗思维提供了新视角，有望从根源上提升模型的自我防护能力。本研究聚焦基于认知学习的大语言模型自动越狱攻防技术，围绕攻防动态性、自适应防御等核心问题展开，旨在推动大语言模型安全从被动响应转向主动认知防御，为人工智能安全生态提供理论支撑与技术解决方案。

报告嘉宾简介：李朝卓，北京邮电大学网络空间安全学院副研究员，惟新学者。曾任微软亚洲研究院主管研究员、小土科技首席科学家。主要从事可信大语言模型、社交网络分析、推荐系统等研究工作，在NeurIPS、ICML、KDD等 CCF-A类期刊会议发表论文50余篇，先后获得WSDM 2023 、PAKDD2023等最佳论文奖项，率队获得CIKM-Cup、KDD-Cup等知名会议竞赛奖项，主持并参与多项国家级和省部级课题。

报告嘉宾：杨耀东

报告题目：视觉-语言-行为模型的对齐问题

报告摘要：视觉-语言-行为（Vision-Language-Action, VLA）模型在具身智能领域发挥着关键作用，使智能体能够通过视觉感知环境、理解语言指令，并执行合理的物理交互。然而，由于跨模态融合的复杂性，VLA模型在实际应用中面临对齐问题，包括跨模态一致性偏差、长尾任务泛化困难、价值偏差以及安全性约束。本报告将介绍北大课题组在灵巧操作VLA上的最新进展以及后训练的对齐算法。

报告嘉宾简介：杨耀东博士，北京大学人工智能研究院研究员（博雅学者）、人工智能安全与治理中心执行主任。获人社部海外高层次人才、国家级高层次青年人才、中国科协青年托举人才资助。研究方向为智能体安全交互与价值对齐，科研领域涵盖强化学习、AI对齐、多智能体学习、具身智能。发表AI领域顶会顶刊论文一百余篇，谷歌引用八千余次，曾获ICCV’23最佳论文奖入围、CoRL’20最佳系统论文奖、AAMAS’21最具前瞻性论文奖、WAIC’22云帆奖璀璨明星、ACM SIGAI China新星奖。带领国内团队研发多智体强化学习算法首登Nature Machine Intelligence，主导Baichuan2、鹏城脑海33B、香港HKGAI大模型价值对齐工作，碳材料大模型工作刊登于Cell子刊。