动态

• [10-10-2026] 获评 NeurIPS 2026 优秀领域主席。

• [09-17-2026] 论文 PhyWorld 获 DAI 2026 Oral 录用，李希君为通讯作者。 [录用信息]

• [08-23-2026] 在工信部指导的新型工业化智库论坛作“未来产业：发展方向、重点与战略布局”主题报告。 [New Industrialization Think Tank meeting]

• [08-21-2026] 论文 Cutting CPU Power Without Missing Tails for Polling-Based I/O Frameworks 被 EuroSys 2027（Spring） 录用。

• [08-13-2026] 受邀担任 ICLR 2027 领域主席（Area Chair）。

• [07-09-2026] 祝贺学生 Xiyuan 获数学科学学院“强基计划”科创实践项目。

• [20-06-2026] 祝贺 Mingrui 获致远荣誉本科学位。

• [27-05-2026] 一篇论文被 IEEE TPAMI 接收，祝贺 Haoyang。

• [14-05-2026] 获评 ICML 2026 Gold Reviewer。

• [04-03-2026] 受邀担任 NeurIPS 2026 领域主席（Area Chair）。

• [11-03-2025] 指导团队获第十九届“挑战杯”人工智能+专项赛特等奖。 [证书] [报道] [pic1] [pic2]

• [10-17-2025] 获评 NeurIPS 2025 Top Reviewer。

• [09-25-2025] 在华为组织的“大模型时代的 Learning to Optimize”研讨会作报告。 [2025 Learning to Optimize in the Era of Large ModelsFrom Algorithmic Innovation to Cross-Industry Applications]

• [09-19-2025] 三篇论文被 NeurIPS 2025 接收。

• [09-05-2025] 受邀担任 ICLR 2026 领域主席（Area Chair）。

• [08-27-2025] 获批国家自然科学基金青年科学基金 C 类项目，担任负责人。

• [06-26-2025] 获批上海市自然科学基金项目，担任负责人。

• [06-17-2025] 祝贺 Jiexiang 的本科毕业论文获上海交通大学计算机学院优秀毕业论文（前 5%）。 [Outstanding Thesis]

• [04-09-2025] 一篇论文被 IEEE TPAMI 接收，祝贺 Yufei。

• [03-20-2025] 两篇论文被 ICLR 2025 接收，祝贺 Zijie 和 Haoyang。

• [09-30-2024] 结束在华为诺亚方舟实验室的工作，并于 2024 年 10 月加入上海交通大学计算机学院任助理教授。

个人简介

李希君现任上海交通大学计算机学院助理教授、博士生导师，并担任上海市可扩展计算与系统重点实验室成员。2018—2024 年在华为诺亚方舟实验室工作，曾任主任研究员。2024 年 3 月通过华为—中科大联合培养博士项目获中国科学技术大学博士学位，导师为王杰教授；2018 年获上海交通大学硕士学位，导师为姚建国教授。研究聚焦学习优化、大模型优化与推理、具身智能，成果发表于 TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICML、KDD、ICDE、SIGMOD 等会议与期刊。曾参与华为云天筹 OptVerse AI 求解器和华为 Pangu 大模型研发，并担任 ICLR、NeurIPS 等会议领域主席。

工作经历

• 中华人民共和国科学技术部借调，2026 年 1 月至今

• 上海交通大学计算机学院助理教授，2024 年 10 月至今

• 华为诺亚方舟实验室主任研究员，2024 年 3 月至 2024 年 9 月

• 华为诺亚方舟实验室高级研究工程师 A，2022 年 3 月至 2024 年 2 月

• 华为诺亚方舟实验室高级研究工程师 B，2019 年 12 月至 2022 年 2 月

• 华为诺亚方舟实验室研究工程师，2018 年 4 月至 2019 年 11 月

• 华为诺亚方舟实验室研究实习生，2017 年 8 月至 2018 年 3 月

研究

研究方向

• 学习优化

• 具身智能

• 面向优化与推理的大语言模型

• 面向代码优化的大语言模型

• 数学规划求解器

• 强化学习

• 运筹学

• 元启发式算法

• 物流、供应链、存储系统等领域应用

学术论文

^# 表示通讯作者。

1. Bernhard Linn Hilmarsson, Vamanan Arulchelvan, Arash Tavakkol, Li Liu, Weihong Xu, Xiangyu Zhu, Xijun Li, Shai Bergman, Ji Zhang: Cutting CPU Power Without Missing Tails for Polling-Based I/O Frameworks. EuroSys 2027 (Spring)

2. Chao Shen, Yunfan Zhou, Zhihai Wang, Xijun Li^#, Jianguo Yao, Haibing Guan: PhyWorld: Unified Semantic and Physical Reasoning for Physics-Native 3D Scene Generation. DAI 2026 (Oral) [accepted]

3. Haoyang Liu, Jie Wang, Yufei Kuang, Xijun Li, Yongdong Zhang, Feng Wu: Promoting Generalization for Exact Combinatorial Solvers via Adversarial Instance Augmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) [pdf]

4. Kaijun Zhou, DaPeng, Qiwei Chen, Zhiyang Li, Xijun Li, Jinyu Gu: Characterizing Vision-Language-Action Models across XPUs: Constraints and Acceleration for On-Robot Deployment. ICML 2026 [pdf]

5. Mengqi Guo, Xijun Li, Jianguo Yao: Level-Up: Iterative Optimization of Collaborative Planning and Solving Mechanism for Reasoning. CSCWD 2026 [pdf]

6. Xijun Li, Jiexiang Yang, Jinghao Wang, Bo Peng, Jianguo Yao, Haibing Guan: STRCMP: Integrating Graph Structural Priors with Language Models for Combinatorial Optimization. NeurIPS 2025 [pdf] [code]

7. Mingxuan Ye, Jie Wang, Fangzhou Zhu, Zhihai Wang, Yufei Kuang, Xijun Li, Weilin Luo, Jianye HAO, Feng Wu: Dynamic Configuration for Cutting Plane Separators via Reinforcement Learning on Incremental Graph. NeurIPS 2025 [pdf]

8. Kaijun Zhou, Xingyu Yan, Xingda Wei, Xijun Li, Jinyu Gu: Multimodal Generation Made Efficient with Speculative Diffusion and Speculative Verification. NeurIPS 2025 [pdf]

9. Yufei Kuang, Xijun Li, Jie Wang, Fangzhou Zhu, Meng Lu, Zhihai Wang, Jia Zeng, Houqiang Li, Yongdong Zhang, Feng Wu: Accelerate Presolve in Large-Scale Linear Programming via Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) [pdf]

10. Zijie Geng, Jie Wang, Xijun Li, Fangzhou Zhu, Jianye HAO, Bin Li, Feng Wu: Differentiable Integer Linear Programming. ICLR 2025 (Spotlight) [pdf]

11. Haoyang Liu, Jie Wang, Zijie Geng, Xijun Li, Yuxuan Zong, Fangzhou Zhu, Jianye HAO, Feng Wu: Apollo-MILP: An Alternating Prediction-Correction Neural Solving Framework for Mixed-Integer Linear Programming. ICLR 2025 [pdf]

12. Haoyang Liu, Jie Wang, Wanbo Zhang, Zijie Geng, Yufei Kuang, Xijun Li, Bin Li, Yongdong Zhang, Feng Wu: MILP-StuDio: MILP Instance Generation via Block Structure Decomposition. NeurIPS 2024 [pdf]

13. Jie Wang, Zhihai Wang, Xijun Li, Yufei Kuang, Zhihao Shi, Fangzhou Zhu, Mingxuan Yuan, Jia Zeng, Yongdong Zhang, Feng Wu: Learning to Cut via Hierarchical Sequence/Set Model for Efficient Mixed-Integer Programming. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) [pdf]

14. Zhihai Wang, Lei Chen, Jie Wang, Yinqi Bai, Xing Li, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Jianye HAO, Yongdong Zhang, Feng Wu: A Circuit Domain Generalization Framework for Efficient Logic Synthesis in Chip Design. ICML 2024 [pdf]

15. Yufei Kuang, Jie Wang, Yuyan Zhou, Xijun Li, Fangzhou Zhu, Jianye HAO, Feng Wu: Towards General Algorithm Discovery for Combinatorial Optimization: Learning Symbolic Branching Policy from Bipartite Graph. ICML 2024 [pdf]

16. Hankun Cao, Shai Bergman, Si Sun, Yanbo Albert Zhou, Xijun Li, Jun Gao, Zhuo Cheng, Ji Zhang: Answering the Call to ARMs with PACER: Power-Efficiency in Storage Servers. MSST 2024 [pdf]

17. Kecheng Huang, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Ji Zhang, Zili Shao: Joint Directory, File and IO Trace Feature Extraction and Feature-based Trace Regeneration for Enterprise Storage Systems. ICDE 2024 [pdf]

18. Yufei Kuang, Jie Wang, Haoyang Liu, Fangzhou Zhu, Xijun Li, Jia Zeng, Jianye HAO, Bin Li, Feng Wu: Rethinking Branching on Exact Combinatorial Optimization Solver: The First Deep Symbolic Discovery Framework. ICLR 2024 [pdf]

19. Chang Liu, Zhichen Dong, Haobo Ma, Weilin Luo, Xijun Li, Bowen Pang, Jia Zeng, Junchi Yan: L2P-MIP: Learning to Presolve for Mixed Integer Programming. ICLR 2024 [pdf]

20. Zijie Geng, Xijun Li, Jie Wang, Xiao Li, Yongdong Zhang, Feng Wu: A Deep Instance Generative Framework for MILP Solvers Under Limited Data Availability. NeurIPS 2023 (Spotlight) [page] [pdf] [code]

21. Yang Li, Xinyan Chen, Wenxuan Guo, Xijun Li, Wanqian Luo, Junhua Huang, Hui-Ling Zhen, Mingxuan Yuan, Junchi Yan: HardSATGEN: Understanding the Difficulty of Hard SAT Formula Generation and A Strong Structure-Hardness-Aware Baseline. KDD 2023 [pdf] [code]

22. Xijun Li, Qingyu Qu, Fangzhou Zhu, Jia Zeng, Mingxuan Yuan, Jie Wang: Accelerating Linear Programming Solving by Exploiting the Performance Variability via Reinforcement Learning. AAAI 2023 workshop on AI to Accelerate Science and Engineering [pdf] [poster] [slides] [video]

23. Xijun Li, Zhihai Wang, Jie Wang, Yufei Kuang, Mingxuan Yuan, Jia Zeng, Yongdong Zhang, Feng Wu: Learning Cut Selection for Mixed-Integer Linear Programming via Hierarchical Sequence Model. ICLR 2023 [pdf] [slides] [code (MindSpore)] [code (PyTorch)] [media]

24. Han Lu, Zenan Li, Runzhong Wang, Qibing Ren, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Jia Zeng, Xiaokang Yang, Junchi Yan: ROCO: A General Framework for Evaluating Robustness of Combinatorial Optimization Solvers on Graphs. ICLR 2023 [pdf] [code]

25. Hongduo Liu, Peiyu Liao, Mengchuan Zou, Bowen Pang, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Tsung-Yi Ho, Bei Yu: Layout Decomposition via Boolean Satisfiability. DAC 2023 [pdf] [slides]

26. Yiyuan Yang, Rongshang Li, Qiquan Shi, Xijun Li, Gang Hu, Xing Li, Mingxuan Yaun: SGDP: A Stream-Graph Neural Network Based Data Prefetcher. IJCNN 2023 [pdf] [code]

27. Wenxuan Guo, Hui-Ling Zhen, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Yaohui Jin, Junchi Yan: Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem. Machine Intelligence Research Journal [pdf]

28. Jiayi Zhang, Chang Liu, Xijun Li, Hui-Ling Zhen, Junchi Yan, Mingxuan Yuan: A Survey for Solving Mixed Integer Programming via Machine Learning. Neurocomputing Journal [pdf]

29. Qingyu Qu, Kexin Liu, Xijun Li, Yunfan Zhou, Jinhu Lv: Satellite Observation and Data-Transmission Scheduling using Imitation Learning based on Mixed Integer Linear Programming. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, TAES [pdf]

30. Ji Zhang, Xijun Li, Xiyao Zhou, Mingxuan Yuan, Zhuo Cheng, Keji Huang, Yifan Li: L-QoCo: learning to optimize cache capacity overloading in storage systems. DAC 2022: 379-384 (CCF A) [pdf]

31. Xijun Li, Yunfan Zhou, Jinhong Luo, Mingxuan Yuan, Jia Zeng, Jianguo Yao: Learning to Optimize DAG Scheduling in Heterogeneous Environment. MDM 2022: 137-146 (CCF C) [pdf] [video] [slides]

32. Qingyu Qu, Xijun Li, Yunfan Zhou; Yordle: An Efficient Imitation Learning for Branch and Bound. NeurIPS 2021 ML4CO Competition [pdf]

33. Xijun Li, Weilin Luo, Mingxuan Yuan, Jun Wang, Jiawen Lu, Jie Wang, Jinhu Lü, Jia Zeng: Learning to Optimize Industry-Scale Dynamic Pickup and Delivery Problems. ICDE 2021: 2511-2522 (CCF A) [pdf] [slides]

34. Yingtian Tang, Han Lu, Xijun Li, Lei Chen, Mingxuan Yuan, Jia Zeng: Learning-Aided Heuristics Design for Storage System. SIGMOD 2021: 2597-2601 (CCF A) [pdf] [video]

35. Zhenkun Wang, Hui-Ling Zhen, Jingda Deng, Qingfu Zhang, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Jia Zeng: Multiobjective Optimization-Aided Decision-Making System for Large-Scale Manufacturing Planning. IEEE Transactions on Cybernetics 52(8): 8326-8339 (2022) (CCF B) [pdf]

36. Hui-Ling Zhen, Zhenkun Wang, Xijun Li, Qingfu Zhang, Mingxuan Yuan, Jia Zeng; Accelerate the optimization of large-scale manufacturing planning using game theory. Complex & Intelligent Systems; 1-12 [pdf]

37. Xijun Li, Mingxuan Yuan, Di Chen, Jianguo Yao, Jia Zeng: A Data-Driven Three-Layer Algorithm for Split Delivery Vehicle Routing Problem with 3D Container Loading Constraint. KDD 2018: 528-536 (CCF A) [pdf] [video] [media]

38. Xijun Li, Jianguo Yao, Mingxuan Yuan, Jia Zeng: A Two-Layer Algorithmic Framework for Service Provider Configuration and Planning with Optimal Spatial Matching. CIKM 2018: 2273-2281 (CCF B) [pdf]

39. Xijun Li, Jianguo Yao, Xue Liu, Haibing Guan: A First Look at Information Entropy-Based Data Pricing. ICDCS 2017: 2053-2060 (CCF B) [pdf]

40. 李希君, 上海, 上海交通大学: 基于信息熵的数据交易定价研究 [master thesis]

科研项目

1. 负责人，国家自然科学基金青年科学基金 C 类，2026—2028，30 万元

2. 负责人，上海市自然科学基金，2025—2028，25 万元

3. 负责人，上海交通大学“AI for Engineering”赋能计划 B 类，2025—2027，50 万元

4. 负责人，上海交通大学新进教师启动计划，2024—2027

5. 负责人，空天飞行器技术航空科技重点实验室基金，2025—2026

6. 核心成员，科技创新 2030—“新一代人工智能”重大项目，2022—2025，约 600 万元

荣誉与奖励

• 第十九届“挑战杯”人工智能+专项赛特等奖（指导教师），2025，共青团中央、中国科协、教育部等 [证书]

• 战地英雄奖，2024，华为 2012 实验室 [证书]

• Pangu 大模型“四野特别攻关奖”，2024，华为 2012 实验室 [证书]

• 总裁个人奖，2023，华为 2012 实验室 [证书]

• 总裁个人奖，2023，华为供应链部门 [证书]

• 战地英雄奖，2022，华为 2012 实验室 [证书]

• 质量之星奖，2021，华为 2012 实验室 [证书]

• 金牌团队奖，2020，华为 2012 实验室 [certificate1] [certificate2]

• 创新先锋奖，2020，华为 2012 实验室 [证书]

• 优秀新员工，2018，华为 2012 实验室 [证书]

• 上海交通大学优秀毕业生，2018 年 6 月，上海交通大学 [证书]

• 国家奖学金（全体学生前 5%），2017，教育部 [证书]

• 国家奖学金（全体学生前 5%），2014，教育部 [证书]

• 创维企业奖学金一等奖（前 5%），2015，创维集团 [证书]

• 美国大学生数学建模竞赛 Meritorious Award，2014，美国数学及其应用联合会 [证书]

专利

1. CN122308802A 一种面向Xilinx FPGA环境的端到端FPGA可执行程序生成方法：李希君，王添雨，姚建国

2. CN120996196A 开放具身环境融合模型和符号求解器的长程规划方法及系统：李希君，朱晔，姚建国

3. CN120578395A 面向组合优化问题的结构可感知的代码生成方法及系统：李希君，姚建国

4. CN116661676A 一种带宽控制方法、数据处理系统及相关设备：李希君，周云帆，李文思，张霁，袁明轩

5. CN111738409A 一种资源调度的方法及其相关设备：李希君，罗威林，陆佳文，袁明轩

6. CN116468099A 一种模型结构的优化方法及装置：李希君，朱方舟，甄慧玲，付小津，陆梦，曾嘉，袁明轩

7. CN115496247A 一种业务数据的处理方法以及装置：李希君，郝晓田，袁明轩，郝建业，曾嘉

8. CN117370715A 基于云计算技术的目标函数求解方法、装置和计算设备：李希君，李建树，王治海，曾嘉

9. 92041897CN02 一种数学规划实例生成的方法、系统和电子设备：李希君，安志武，朱方舟，耿子介，王杰

10. CN117371674A 目标规划问题的求解方法、选择节点的方法及装置：李希君，杨沐明，匡宇飞，曾嘉

11. CN116933908A 一种计算机任务处理方法及其相关设备：陆梦，甄慧玲，李希君，朱方舟，袁明轩，曾嘉

12. CN111915060A 组合优化任务的处理方法以及处理装置：甄慧玲，王振坤，李希君，张青富，袁明轩

13. CN114237835A 一种任务求解方法及其装置：朱方舟，罗万千，甄慧玲，李希君，袁明轩，曾嘉

14. CN112818280B 一种信息处理方法以及相关设备：甄慧玲，王振坤，张青富，李希君，韩雄威

15. CN114117715A 多目标任务优化的方法与装置：王振坤，甄慧玲，李希君，张青富，袁明轩

16. CN116050522A 预求解配置方法及装置：罗威林，庞博文，李希君，刘畅，严骏驰，曾嘉

17. CN116483633A 一种数据增广方法及相关装置：黄俊华，罗万千，李希君，甄慧玲，郦洋，严骏驰

18. CN117422206B 提升工程问题决策和调度效率的方法、设备及存储介质：王杰，刘昊洋，匡宇飞，李希君，张勇东，吴枫

19. CN121387435A 面向区块链即服务的跨虚拟机协同并行计算的方法及系统：姚建国，涂冰洁，罗世才，金炜，李希君

20. CN122734452A 基于受控仿真的航天器复合故障事件级样本构建方法：何仁军，刘琪，李希君，于明睿，房元鹏，朱江雷，陈欢，张杰，刘物己，李婷

21. CN122734602A 面向航天器故障的证据约束多阶段诊断与审计分流方法：何仁军，于明睿，李希君，刘琪，房元鹏，朱江雷，陈欢，张杰，刘物己，李婷

预印本

1. Xijun Li, Qingyu Qu, Fangzhou Zhu, Jia Zeng, Mingxuan Yuan, Kun Mao, Jie Wang: Learning to Reformulate for Linear Programming. [arxiv]

2. Xijun Li, Yunfan Zhou, Ji Zhang: PASCAL - A Learning-aided Cooperative Bandwidth Control Policy for Hierarchical Storage Systems. [arxiv]

3. Jie Wang, Zijie Geng, Xijun Li, Jianye Hao, Yongdong Zhang, Feng Wu: G2MILP: Learning to Generate Mixed-Integer Linear Programming Instances for MILP Solvers [techrxiv]

4. Yunfan Zhou, Xijun Li, Qingyu Qu: Offline Reinforcement Learning with Adaptive Behavior Regularization. [arxiv]

5. Qingyu Qu, Xijun Li, Yunfan Zhou, Jia Zeng, Mingxuan Yuan, Jie Wang, Jinhu Lv, Kexin Liu, Kun Mao: An Improved Reinforcement Learning Algorithm for Learning to Branch. [arxiv]

6. Zhihai Wang, Lei Chen, Jie Wang, Xing Li, Yinqi Bai, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Jianye Hao, Yongdong Zhang, Feng Wu: A Circuit Domain Generalization Framework for Efficient Logic Synthesis in Chip Design [arxiv]

7. Haoyang Liu, Yufei Kuang, Jie Wang, Xijun Li, Yongdong Zhang, Feng Wu: Promoting Generalization for Exact Solvers via Adversarial Instance Augmentation. [arxiv]

8. Wenxuan Guo, Hui-Ling Zhen, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Yaohui Jin, Junchi Yan: Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem. [arxiv]

9. Jiayi Zhang, Chang Liu, Xijun Li, Hui-Ling Zhen, Junchi Yan, Mingxuan Yuan: A Survey for Solving Mixed Integer Programming via Machine Learning. [arxiv]

10. Jianye Hao, Jiawen Lu, Xijun Li, Xialiang Tong, Xiang Xiang, Mingxuan Yuan, Hankz Hankui Zhuo: Introduction to The Dynamic Pickup and Delivery Problem Benchmark–ICAPS 2021 Competition. [arxiv]

11. Xinyan Chen, Wenxuan Guo, Yang Li, Wanqian Luo, Hui-Ling Zhen, Xijun Li, Mingxuan Yuan, Junchi Yan: Proceedings of SAT Competition 2022: Solver and Benchmark Descriptions [pdf] [link]

竞赛

1. SAT Competition 2023 并行赛道第 3 名 [结果] [方案]

2. NeurIPS 2021 ML4CO Competition Dual Track 学生榜第 1 名 [结果] [报道] [方案]

3. 美国大学生数学建模竞赛 Meritorious Award，2014 [证书]

软件与系统

1. OptVerse AI 求解器中的机器学习：设计原则与应用 [页面]

2. AI 助力求解性能持续全面突破，诺亚方舟助力天筹求解器登顶 5 项权威榜单 [页面]

教学

1. 主讲：GE6001 科学写作、学术规范与伦理，上海交通大学，2025—2026 秋季学期

2. 主讲：CAMP1205-01 计算导论，上海交通大学，2024—2025 夏季学期

3. 主讲：Python 程序设计导论，上海交通大学，2024—2025 秋季学期

4. 助教：SE3332 机器学习导论，上海交通大学，2024—2025 春季学期

受邀报告

• “将图结构先验与语言模型结合用于组合优化”，2025 大模型时代 Learning to Optimize：从算法创新到跨行业应用研讨会 [2025 Learning to Optimize in the Era of Large ModelsFrom Algorithmic Innovation to Cross-Industry Applications]

• “天筹 AI 求解器及运筹优化落地实践”，国防科技大学 AI4OR 研讨会 [National Univesrity of Defense Technology]

• “顺序很重要：以机器学习技术提升数学规划求解器”，MOS2023 中国运筹学会会议 [MOS2023 中国运筹学会] [slides (updated)]

• “顺序很重要：以机器学习技术提升数学规划求解器”，香港中文大学（深圳）与深圳市大数据研究院 [CUHKSZ 香港中文大学 (深圳)] [SRIBD 深圳大数据研究院] [幻灯片] [视频]

• “Learning to Optimize 前沿”，港中深—华为计算数学论坛与中国科学技术大学 MIRA Lab 学术讲座 [CUHKSZ-HUAWEI Computing Mathematic Forum 港中深-华为计算数学论坛] [MIRA Lab Seminar of USTC 中国科学技术大学 MIRA Lab 学术讲座] [幻灯片]

教育经历

• 中国科学技术大学，电子工程与信息科学博士，2019 年 9 月—2024 年 3 月

• 上海交通大学，计算机软件工程硕士，2015 年 9 月—2018 年 3 月

• 华南理工大学，应用数学学士，2011 年 9 月—2015 年 6 月

学术服务

领域主席与程序委员会

• International Conference on Learning Representations (ICLR) 2027

• International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

• Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2026

会议审稿

• The Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML) 2026 (Gold Reviewer)

• The Thirty-nineth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025 (Top Reviewer)

• International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

• The AAAI 2024 Workshop on Artificial Intelligence for Operations Research

• The ACM Web Conference 2024 (formerly known as International World Wide Web Conference, abbreviated as WWW)

• International Conference on Learning Representations (ICLR) 2024

• The AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2024

• The Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2023

• The International Conference on Data Engineering (ICDE) 2023

• The ACM Web Conference 2023 (formerly known as International World Wide Web Conference, abbreviated as WWW)

• The AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2023

• The International Conference on Data Engineering (ICDE) 2022

• The IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM) 2021, Industry Track

期刊审稿

• The IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

• The IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence

• Transportation Research Part E

指导与共同指导学生

• Yunfan Zhou (博士生)

• Tianyu Wang (博士生)

• Chao Shen (博士生)

• Qi Liu (博士生)

• Jiexiang Yang (硕士生 , NeurIPS 2025, Outstanding Thesis, 第十九届挑战杯“人工智能+”专项赛特等奖) [cert. 1] [cert. 2] [news]

• Jinghao Wang (硕士生, NeurIPS 2025, 第十九届挑战杯“人工智能+”专项赛特等奖) [news]

• Zhengdong He (硕士生, 第十九届挑战杯“人工智能+”专项赛特等奖) [news]

• Ye Zhu (硕士生, 第十九届挑战杯“人工智能+”专项赛特等奖) [news]

• Junqing Song (硕士生, 第十九届挑战杯“人工智能+”专项赛特等奖) [news]

• Mingrui Yu (硕士生, Zhiyuan Honors Bachelor Degree (致远荣誉本科学位))

• Jiabo Xu (硕士生)

• Xinyuan Li (本科生, 强基计划)

毕业生

• Mengqi Guo (硕士， CSCWD 2026, 毕业去向：中国航空工业集团)

实习生与合作者

• Dr. Weilin Luo (博士毕业于 Beihang University)

• Dr. Qingyu Qu (博士毕业于 Beihang University, 优秀实习生 of Huawei Noah's Ark Lab of 2021H2) [证书]

• Dr. Xiaotian Hao (博士毕业于 Tianjin University, 优秀实习生 of Huawei Noah's Ark Lab of 2022H1) [证书]

• Dr. Yufei Kuang (博士毕业于 University of Science and Technology of China, 优秀实习生 of Huawei Noah's Ark Lab of 2023H1) [证书]

• Dr. Zhihai Wang (博士毕业于 University of Science and Technology of China)

• Yunfan Zhou (硕士毕业于 Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), 本科毕业于 Peking University, 优秀实习生 of Huawei Noah's Ark Lab of 2022H2) [证书]

• Yiyuan Yang (博士生，就读于 University of Oxford, 本科毕业于 Tsinghua University)

• Kecheng Huang (博士生，就读于 Chinese University of Hong Kong, 本科毕业于 Shandong University)

• Yingtian Tang (硕士生，就读于 University of Pennsylvania, 本科毕业于 UESTC)

• Zijie Geng (博士生，就读于 University of Science and Technology of China)