喜报！计算机学院6名学子获批国家自然科学基金！

计算机学院计算机科学与技术专业

2023级本科生

导师为张宇伦副教授，研究方向为高效人工智能，以共同第一作者身份在国际顶级会议 ICLR 2025 发表论文1篇，申请第一作者发明专利5项，授权软件著作权1项。曾获本科生国家奖学金、校A等奖学金、校三好学生标兵等荣誉，作为项目负责人获第十九届“挑战杯”主体赛全国特等奖。

面向高效部署的大模型二值化压缩方法研究

针对大语言模型规模庞大、端侧部署受限的关键技术瓶颈，本项目围绕面向高效部署的二值化技术展开研究，旨在突破现有方法训练开销高、硬件适配弱及精度损失显著等关键难题。项目拟构建自适应跳层训练策略，设计硬件友好的补偿结构，并探索面向具体应用任务的轻量化微调方法，形成一套兼具高压缩比、精度保持能力与工程可部署性的完整二值化框架。在揭示超低比特量化的性能保持机制与结构适配规律的基础上，进一步构建可在端侧高效运行的大模型压缩系统，为大模型在算力受限环境下的自主部署提供可行路径与理论支撑。

计算机学院软件工程专业

2023级本科生（致远工科荣誉计划）

导师为李政道研究所梅华林副教授，研究方向聚焦于粒子物理与人工智能的交叉前沿。以第一作者身份在国际粒子物理探测器领域的权威期刊《JINST》发表论文一篇。曾受邀在2024年MilliQan国际合作组会上报告原创性科研成果，并在第39届国际宇宙线大会（ICRC 2025）上以海报形式展示了主导研发的深海缪子探测器项目成果。

深海粒子探测与新物理探索：基于像素化有机闪烁体阵列的高精度三维粒子径迹探测器研究

针对我国下一代中微子望远镜“海铃”计划对缪子本底精确测量的迫切需求，以及粒子物理学前沿“缪子谜题”带来的挑战，本项目旨在研制并部署一套具备高精度三维径迹“成像”能力的新一代深海粒子探测器。项目创造性地提出将深海本身作为天然的能量筛选器，并深度融合前沿人工智能算法，为“海铃”计划提供关键的外部校准数据，也为破解“缪子谜题”开辟一条由数据与人工智能共同驱动的全新探索路径。

计算机学院信息安全与密码学研究所

2022级博士生（致远荣誉计划）

研究方向为公钥密码学，导师为刘胜利教授。目前已发表7篇论文，以第一作者身份在Eurocrypt、Asiacrypt等密码学顶级会议发表论文5篇。曾获欧宝app官方网站下载杨嘉墀奖学金。所设计的混合口令密钥协商协议的框架被国际标准草案采用。同时入选2025年中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。

后量子安全的口令密钥协商协议的设计与证明

口令密钥协商协议(PAKE)是互联网安全认证的核心技术。而量子计算的发展将打破传统PAKE协议的安全性，威胁用户数据安全，后量子密码标准化迫在眉睫。本项目旨在提出高效高安全的后量子PAKE协议，并形成后量子PAKE协议的标准化草案。为此，本项目将构建后量子密码算法和协议设计新范式，实现密码算法和协议安全性向后量子高效高安全迁移，并针对拥有量子计算能力的敌手实现可证明安全。

计算机学院计算机应用研究所

2022级博士生

导师为易冉副教授。主要研究图像、视频的可控生成。在CVPR、NeurIPS、ICLR等CCF-A/清华A类期刊会议上发表一作论文9篇，共计发表CCF-A/清华A类论文18篇。入选首届中国电子学会-腾讯混元博士生激励计划，获研究生国家奖学金、欧宝app官方网站下载致远杰出学生奖学金等。

面向实时与高可控的可交互世界模型研究

项目面向当前世界模型在长时序一致性、因果交互与实时性上存在的难题，提出研发实时高可控的动态世界模型，有望实现从被动内容复现到主动世界构建的突破，使智能体能理解并执行复杂指令，为具身智能、自动驾驶等领域提供核心仿真训练平台。

计算机学院先进人工智能研究所

2024级博士生

导师为张宇伦副教授，研究方向为图像复原与模型轻量化，共发表CCF-A/CAAI-A类论文16篇，其中第一作者8篇（含2篇亮点论文），谷歌学术引用1100余次；申请国家发明专利5项（公开）。曾获研究生国家奖学金，并入选2025年中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。

端侧轻量化高效图像复原方法研究

项目面向现有高性能图像复原模型计算与存储开销大、难以在端侧设备高效部署的问题，围绕在保证复原质量前提下实现轻量化与高效推理展开，从模型、硬件与应用三个层面递进设计：通过轻量化混合自注意力与硬件友好算子降低模型复杂度，结合面向异构设备的自适应混合精度量化提升能效，并针对超高分辨率图像引入分块重构与全局约束机制，实现高质量、低延迟的端侧图像复原。

计算机学院通用人工智能研究所

2024级博士留学生

导师为赵海教授。研究方向为人工智能在医学领域的交叉应用。目前已在 JCR 1 区（中科院 1-2 区）、CCF-B等高水平期刊发表论文17篇，其中第一作者论文4篇。担任多个国际期刊与会议的编辑，包括Journal of Psychological Medicine、Biomedical Engineering Communications 等，同时担任 IEEE JBHI 、Computers in Biology and Medicine 等多个知名期刊的审稿人。曾获中南大学国际教育学院学术讲座主讲人认证、Elsevier 期刊优秀审稿人等荣誉，参编欧洲 Eliva Books 出版专著《A Stroke Guide: Understanding, Factors, and Lifestyle Management》。

Key Research on Clinician-Assisted LLM for Personalized Illness diagnosis and Management

本项目提出一种临床医生辅助的多模态大型语言模型（LLM）框架，旨在同时提升临床诊断与长期疾病管理规划能力。与现有系统假设完整患者数据并生成冗长晦涩推理链不同，该框架专为处理不完整、碎片化或完整的多模态患者信息而设计，涵盖病历叙述、实验室检测结果及影像资料。本项目通过以下关键贡献推动医疗人工智能与自然语言处理发展：首先，引入疾病图谱这一结构化可解释框架，将多模态且常不完整的患者数据（包括病历叙述、实验室结果和影像资料）整合为自适应推理路径。其次，开创性地采用“临床医生闭环”方法，使LLM生成透明模块化的推理过程，便于医师即时验证，确保与真实临床工作流程的契合。第三，开发主动识别诊断不确定性的证据搜寻机制，并推荐针对性确诊检查，使LLM从被动预测工具转变为主动临床决策辅助工具。在产业层面，该系统提供了一种实用的医师辅助工具，旨在增强而非替代临床专业能力。通过优先保障透明度、适应性及长期适用性。

国家自然科学基金青年学生基础研究项目于2023年首次试点设立。该项目旨在支持青年学生在国家自然科学基金资助范围内自主选题，开展基础研究工作，着力培养其独立开展科学研究的能力，增强科研兴趣，激发创新思维，提升科学素养，为其踏上科研之路打下坚实基础，为构建高水平基础研究队伍提供高质量人才储备。

国家自然科学基金外籍优秀博士生支持专项于2024年试点设立，支持优秀外籍博士研究生在国家自然科学基金资助范围内开展基础研究工作，助力其独立开展科学研究的能力，开拓基础科学领域的科研领域。