香港理工大学数据科学与人工智能系导师介绍

本期老师就来为大家介绍香港理工大学数据科学与人工智能系 DrXinyi Yang。

博导信息

Dr.Xingyi Yang

Assistant Professor in the Department of Data Science and Artificial Intelligence (DSAI

导师主页：

https://adamdad.github.io/

导师介绍

我在新加坡国立大学攻读博士学位，师从Prof. Xinchao Wang。在博士期间，我曾赴牛津大学（University of Oxford）访问交流，与英国皇家学会院士 Prof. Philip Torr 合作研究。我本科毕业于东南大学计算机学院，随后在加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）获得电子与计算机工程硕士学位。这些经历让我深刻体会到，顶尖学术环境中思想的交流与碰撞，往往能激发出非凡的创新火花。

我的研究聚焦于生成式 AI、多模态学习与高效学习，及其在 3D/4D 视觉与物理世界建模中的交叉应用。相关成果已发表在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV 等人工智能与计算机视觉领域的顶级会议与期刊，并获得 NeurIPS 2022 最佳论文提名奖、2023 国家优秀自费留学生奖学金、2024 世界人工智能大会青年优秀论文提名奖、百度奖学金 Finalist 等多项荣誉。

研究方向

选择一个长期且有意义的研究方向并不容易。我希望我们的研究能聚焦于生成式人工智能的核心问题，努力构建更聪明、更高效、更能理解和交互物理世界的AI系统。主要方向包括：

生成式人工智能（Generative AI）：研究结构化生成模型（如扩散模型、LLM），及其在内容生成、场景建模与理解中的应用。
多模态学习（Multimodal Learning）：融合文本、图像、视频与3D数据，构建能理解、生成并与物理世界交互的智能系统。
高效人工智能（Efficient AI）：关注模型计算效率、参数/能耗优化，以及预训练大模型的压缩、适配与重用。
智能体系统（Agentic AI）：探索可感知、规划、协作的AI Agent，通过模块化与组合性设计实现复杂任务的自主完成。

这四个方向彼此支撑，互为阶梯：生成模型提供通用基础能力，多模态扩展其对现实世界的理解，高效学习确保模型实用落地，最终，我们希望将这一切凝聚成具备自主行为与反馈能力的智能体系统。

招生项目

目前，项目组计划招收2–3 名 2026 年春季或秋季入学的博士生 (Ph.D.)。PolyU每年有1/5/9月三个入学时间点。春季（1月）入学申请的截止日期是 9 月 30 日。学校也支持联合培养或双学位博士项目。如果你条件优秀，也非常欢迎申请香港博士奖学金（HKPFS），我会提供所需帮助。

我预计招收 1–2 位博士后（Postdoc）和研究助理（RA），岗位常年开放，薪资优厚，入职时间可灵活协商。

此外，我希望为本科生或在读硕士提供科研培养机会。欢迎有兴趣的同学申请科研实习（主要针对2026年春季或夏季，也欢迎其他时间段的实习咨询）。

招生要求 (Candidate Requirements)

我们欢迎对科研有真正热情、主动性强、有思考力和执行力的同学或研究人员加入团队。希望你具备以下部分或全部特点：