【科研成果】

1. 以第一作者身份发表中科院一区Top、SCI一区期刊论文1篇，研究神经网络维度坍塌与低秩平衡问题。

2. 完成大模型反编译Agent方向论文1篇，投稿ICSE 2027 Research Track（CCF-A，目前在审）。

3. 具备企业级大模型内容安全审核Agent研发经验，参与工作流设计、规则构建、风险识别、结果归因及测试优化。

4. 具备神经网络理论研究、生成式AI应用开发、代码智能实验及论文撰写投稿的完整项目经验。

【研究方向】

大方向：大语言模型智能体、代码智能与智能软件工程、神经网络表示学习、生成式人工智能。

细分方向：基于大模型的二进制反编译与程序修复、执行反馈驱动的错误诊断与迭代修复、Loop Engineering、神经网络维度坍塌与低秩表示、大模型内容安全与合规审核Agent。

【可指导区位】

以SCI二区至四区、CCF B/C类会议及相关国际会议论文为主要指导目标；对于基础较好、课题成熟且实验充分的学生，可共同冲刺SCI一区或CCF-A类会议。可指导本科生科研、低年级研究生课题子方向及人工智能、计算机相关专业的毕业论文。

【指导经验】

具备神经网络基础研究、企业级大模型Agent研发和CCF-A会议论文投稿的全流程实践经验。能够根据学生基础，将课题拆分为文献调研、基线复现、问题定义、方法设计、代码实现、实验评估和论文写作等阶段，尤其适合希望从零进入大模型Agent、代码智能或深度学习研究的本科生与低年级研究生。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

选题与创新点：结合学生基础、时间周期和目标区位筛选可落地课题，明确研究问题、技术路线与可验证的创新点。

代码与实验：协助完成基线复现、环境搭建、模型或Agent工作流实现、对比实验、消融实验及错误分析。

论文写作：围绕问题动机、方法设计、实验逻辑和结果论证，提供论文框架、图表组织、英文表达与审稿意见修改建议。

阶段化推进：通过周目标和阶段里程碑控制研究进度，优先完成可运行基线，再逐步增加方法复杂度。

理论与工程结合：既关注算法和模型原理，也强调可执行系统、真实反馈、复现实验和工程落地。

【科研成果】

1. 以第一作者身份发表中科院一区Top、SCI一区期刊论文1篇，研究神经网络维度坍塌与低秩平衡问题。

2. 完成大模型反编译Agent方向论文1篇，投稿ICSE 2027 Research Track（CCF-A，目前在审）。

3. 具备企业级大模型内容安全审核Agent研发经验，参与工作流设计、规则构建、风险识别、结果归因及测试优化。

4. 具备神经网络理论研究、生成式AI应用开发、代码智能实验及论文撰写投稿的完整项目经验。

【研究方向】

大方向：大语言模型智能体、代码智能与智能软件工程、神经网络表示学习、生成式人工智能。

细分方向：基于大模型的二进制反编译与程序修复、执行反馈驱动的错误诊断与迭代修复、Loop Engineering、神经网络维度坍塌与低秩表示、大模型内容安全与合规审核Agent。

【可指导区位】

以SCI二区至四区、CCF B/C类会议及相关国际会议论文为主要指导目标；对于基础较好、课题成熟且实验充分的学生，可共同冲刺SCI一区或CCF-A类会议。可指导本科生科研、低年级研究生课题子方向及人工智能、计算机相关专业的毕业论文。

【指导经验】

具备神经网络基础研究、企业级大模型Agent研发和CCF-A会议论文投稿的全流程实践经验。能够根据学生基础，将课题拆分为文献调研、基线复现、问题定义、方法设计、代码实现、实验评估和论文写作等阶段，尤其适合希望从零进入大模型Agent、代码智能或深度学习研究的本科生与低年级研究生。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

选题与创新点：结合学生基础、时间周期和目标区位筛选可落地课题，明确研究问题、技术路线与可验证的创新点。

代码与实验：协助完成基线复现、环境搭建、模型或Agent工作流实现、对比实验、消融实验及错误分析。

论文写作：围绕问题动机、方法设计、实验逻辑和结果论证，提供论文框架、图表组织、英文表达与审稿意见修改建议。

阶段化推进：通过周目标和阶段里程碑控制研究进度，优先完成可运行基线，再逐步增加方法复杂度。

理论与工程结合：既关注算法和模型原理，也强调可执行系统、真实反馈、复现实验和工程落地。