汪旭鸿是上海人工智能实验室的一名青年研究员。他于2017年本科毕业于四川大学,于2022年博士毕业于上海交通大学,博士主要研究方向为图计算和知识挖掘。目前,他的研究集中在实现可自我进化的可信多模态智能体,详细的pub list请见谷歌学术主页。研究中心长期开放实习生、联培博士、算法工程师、研究员名额,欢迎邮件(wangxuhong@pjlab.org.cn)咨询。
人工智能 博士
上海交通大学
电子信息工程 本科
四川大学
[2025.11] 作为唯一通讯,在**EMNLP 2025 Main(Oral)**发表基于不确定度建模的大模型RL奖励模型(C2RM),可以大幅度提高大模型推理训练的内容思考质量。
[2025.8] 作为唯一通讯,发布了针对MoE模型优化的分布式KV Cache架构(PiKV: KV Cache Management System for Mixture of Experts)。
[2025.8] 作为唯一通讯,发布了SOTA的CoT-PRM模型(VRPRM),Best-of-N的Test-time Scaling效果逼近理论极限值Pass@K,仅用1/8的数据超越SOTA模型118%。
[2025.8] 作为通讯作者,发布了能够同时操作数字化GUI界面和现实世界导航的大一统模型NaviMaster, 查阅demo请点击。
[2025.7] 作为Core Lead,负责实验室SafeWork-R1的知识增强和“慎思模式”相关模块,相关成果发布于世界人工智能大会2025
[2025.6] 作为通讯作者,指导实习生投稿论文,收录于ICCV2025。相关成果刷新多模态检索SOTA,可为具身AI提供50万帧的精确记忆检索功能,查阅demo请点击
[2025.5] 作为第一作者,发表关于AI溯源的综述文章,收录于Artificial Intelligence Review期刊,60页两万词
[2024.10] 加入上海人工智能实验室,安全可信AI中心,负责大模型可信知识增强相关模块
[2023.10] 以第一作者发表论文,使用动态图网络演化引擎作为底层代理,进行复杂交通系统的加速仿真。
[2022.10] 入职上海人工智能实验室,青年研究员,主要负责AI安全评测系统优化以及多智能体仿真平台, 连续两年绩效评估为优秀。
[2022.11] 一作论文收录于第一届Learning on Graphs Conference,主要研究动态图的演化问题
[2022.3] 合作论文收录于Nature Machine Intelligence
[2021.9] 一作图计算论文收录于数据顶会SIGMOD 2021 Oral,是在蚂蚁集团的实习成果
[2020.2] 人生第一篇论文发表于Knowledge-Based Systems期刊