个人简介

我是中国人民大学高瓴人工智能学院博士生,导师是徐君教授。我的研究围绕可信大语言模型与智能体展开, 目前主要关注幻觉机理、推理与规划、信息检索、可解释性和法律智能。我借鉴认知神经科学的研究方法, 通过任务设计、行为分析、表征分析、机制干预和过程监控,理解大模型智能体如何工作,又会在什么情况下出错。

我预计于 2027 年 6 月毕业,目前正在寻找研究岗位。欢迎与我讨论可信大模型与智能体、 大模型与信息检索的结合、机理可解释性,以及认知神经科学对人工智能研究的启发。

研究概览

研究主线 可信大模型智能体的系统研究

我的博士研究从内部认知组织、模块级幻觉机理和长程元认知调控三个层面分析大模型智能体。

代表成果 以第一作者在 ICLR、SIGIR 和 ACL 发表多项工作

相关项目涉及检索增强生成、大型推理模型、个性化大模型、过程奖励和深度搜索智能体。

学术认可 ICLR Spotlight、SIGIR-AP 最佳论文奖及 Paper Digest 最具影响力论文榜单

ReDeEP 入选 ICLR Spotlight;生成式检索工作获 SIGIR-AP 最佳论文奖;另有论文入选 Paper Digest 的 SIGIR 与 CIKM 最具影响力论文榜单。

公开资料 项目主页、代码与完整论文列表

网站整理了 NeuroCogMap 等项目的介绍、论文和代码,并单列完整发表记录,方便集中查阅。

研究

我把大模型智能体视为一种新的人工智能系统。它能理解上下文,围绕目标展开推理,调用工具和记忆, 与人或其他智能体协作,并在变化的环境中行动。我的工作关心这些能力在模型内部如何组织、故障如何产生, 以及怎样在执行过程中及时发现并纠正问题。具体方法包括认知任务范式、行为边界测试、表征分析、因果干预和过程级监控。

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解释

内部认知组织

NeuroCogMap 将稀疏特征、功能脑区式分区、能力层级和异常行为定位组织在同一张内部认知图谱中。

了解内部认知组织
定位

智能体模块机理

ReDeEP、RHD 和 FPPS 分别研究工具证据的使用、推理过程的时间动态,以及个性化记忆引发的事实偏移。

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调控

元认知调控

ReARTeR 和 DS-MCM 研究过程奖励、分层监控、反思纠错与经验更新,让智能体在长程任务中及时调整行为。

查看元认知调控研究

代表论文

这里选取与当前研究主线关系最紧密的工作。其他论文收录在完整列表中。

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教育经历

  • 2022.08 至今 中国人民大学高瓴人工智能学院,博士研究生。
  • 2018.08–2022.06 北京交通大学计算机科学与技术专业,本科,专业排名第 1(前 0.4%)。

奖励与荣誉

  • 2024 年国家奖学金,并入选全国 100 名研究生国家奖学金获奖学生代表。报道
  • 2024 年中国科协青年人才托举工程博士生专项计划。
  • 中国人民大学创新人才项目。
  • SIGIR-AP 2024 最佳论文奖。
  • 首届全国大学生人工智能与智慧治理创新创业竞赛一等奖。

教学经历

  • 中国人民大学《大数据分析导论》课程助教,2022 年秋季、2023 年秋季。
  • 中国人民大学《Python》课程助教,2023 年春季。

学术与研究经历

  • 南洋理工大学,访问学生,2025.09–2026.03,合作导师:刘杨教授。
  • 快手,研究实习生,2022.02–2025.06,合作导师:臧小雪、郑凯、宋阳。
  • CAIL 2022,组委会成员。
  • WWW 2024、2025,审稿人。
  • SIGIR 2024、2025,程序委员会委员。
  • TOIS,审稿人。
  • TASLP,审稿人。
  • CIKM 2023、2024,程序委员会委员。
  • NeurIPS 2025,审稿人。
  • ICLR 2026,审稿人。

报告

  • 中国人民大学首届“创新前沿·博士生国际学术研讨会”:精准且可解释的法律案例匹配。幻灯片
  • 受邀参加中关村科学城“日新青年说”论坛。报道