陈旭 长聘副教授
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陈旭，中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授，博士生导师，国家高层次青年人才。主要研究方向为大语言模型、强化学习、信息检索和因果推断等，发表高水平论文100余篇，谷歌引用1.7万余次。带领团队在大模型智能体领域开展一系列国际上的早期研究，构建基于大模型智能体的社会模拟平台“玉兰-万象”（https://www.yulan-onesim.cn/）。所发表论文荣获多项著名国际会议的最佳论文奖或提名（TheWebConf 2018，CIKM 2022 Resource，SIGIR-AP 2023，MM-Asia 2024，AIRS2017等），荣获中国中文信息学会钱伟长青年科技奖，人工智能学会吴文俊科技进步一等奖，计算机学会自然科学二等奖等，长期担任 ICML、NeurIPS、ICLR等会议领域主席，担任期刊ACM Transactions on Recommender Systems的编委，主持国家自然科学基金青年科学基金项目（B类，C 类）和面上项目等
教育经历
清华大学 软件学院 博士
美国佐治亚理工学院 (Georgia Institute of Technology) CSE 访问学者
北京科技大学 计算机科学与技术 硕士
北京交通大学 通信工程 学士
工作经历
中国人民大学 高瓴人工智能学院 预聘副教授
中国人民大学 高瓴人工智能学院 预聘助理教授
英国伦敦大学学院 (University College London) Computer Science 博士后研究员
研究方向
大模型：大模型智能体、大模型和社会科学的交叉研究
强化学习：基于模型的强化学习、连续时间强化学习
因果推断：因果效应估计、主动因果发现
推荐系统：可解释推荐系统、基于用户主动反馈的推荐算法
更多详细介绍请参考：
小组主页：ai-engine-lab.com
谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=loPoqy0AAAAJ&hl=zh-CN
知乎主页：https://www.zhihu.com/people/ruc-ai-engine
微信公众号：RUC AI Engine
小红书：RUC AI Engine Lab
研究成果
学生要求
热爱科研，热爱生活，具有较强的数学和编程基础。
教授课程
本科生课程：概率论与数理统计、推荐算法
研究生课程：推荐系统研讨课