AI新星系列報道之十三 | 唐曉瑩：基礎算法創新賦能多領域應用
在人工智能迅猛發展的浪潮中，香港中文大學（深圳）理工學院助理教授唐曉瑩憑借其扎實的算法理論基礎和廣泛的應用研究，成功架起了AI與社會需求之間的橋梁。她的研究領域涵蓋大模型（多模態、MOE）、聯邦學習、充電網絡智能等多個前沿方向，在人工智能實際場景應用方面展現出卓越的洞察力。
多模態大模型：讓視頻理解更智能
唐曉瑩教授參加ICLR 2025（左：唐曉瑩教授；中：斯坦福大學教授Prof. Christopher D. Manning；右：耶魯大學應智韜教授）
唐曉瑩課題組聯合騰訊PCG團隊，近期在機器學習頂會ICLR 2025上發表了突破性的研究成果——TRACE技術。該技術通過因果事件建模，為視頻理解大模型提供精準的時間定位能力，不僅改善了傳統視頻檢索效率低下的問題，更為長視頻內容管理開辟了新路徑。
傳統視頻檢索方法多采用逐幀分析，存在效率低、泛化能力差等局限。而TRACE技術通過將視頻內容拆解為“時間戳-顯著性分數-文本描述”三元組，顯著提升了時序理解與定位精度。以足球比賽為例，TRACE技術能夠在兩小時的視頻中快速定位射門或絕殺瞬間，為用戶節省大量時間。這一突破不僅革新了視頻處理范式，更為廣告植入、智能剪輯、視頻檢索等場景提供了技術支撐。
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聯邦學習：方向多樣成果斐然
唐曉瑩教授入職港中大（深圳）后帶領第一批學生主攻的課題之一為聯邦算法框架研發與深度理論分析，具體方向包括最優用戶采樣、個性化聯邦、公平性、聯邦遺忘等，相關論文發表于ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、AISTATS等AI頂級會議。
最優聯邦采樣算法DELTA與現有算法的理論收斂速率對比，發表于頂會NeurIPS 2023
魯棒分類聯邦框架FedRC實驗對比，發表于頂會ICML 2024
聯邦遺忘FedOSD算法流程圖，發表于頂會AAAI 2025
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車網互動：AI賦能能源轉型
在智慧能源領域，唐曉瑩教授與南方電網展開合作，探索AI優化在車網互動中的應用。她指出，電動汽車的規模化充電既是機遇也是挑戰。課題組在中科院一區期刊 IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII)上發表了最新個性化聯邦學習充電框架，提出了基于個性化聯邦-深度強化學習的充電算法，大幅提升充電網絡在線動態調度與定價機制的效率。同時結合用戶行為心理學，引導電動車用戶科學充電，緩解電網負荷壓力。例如，基于前景理論來建模用戶的“里程焦慮”充電行為，繼而提出最優動態充電調度策略和定價機制，以引導用戶充電行為，避免電網因集中充電而崩潰。
個性化聯邦學習充電框架，發表于中科院一區期刊 IEEE TII
唐曉瑩教授強調：“車網互動的核心是如何通過合理的商業模式實現車主、充電設施運營商和電網企業的共贏，我們的研究通過智能算法預測用戶行為，優化充電負荷曲線。”該研究成果為構建可持續的電力系統提供了技術支撐，并推動了新能源與電網的協同發展。
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產學研統合：與騰訊共探AI+優化
唐曉瑩教授的項目“考慮復雜約束優化的拍賣機制設計與基于因果預測的廣告效果評估框架研究”成功入選“2024騰訊廣告犀牛鳥專項研究計劃”。該項目設計基于因果推斷的技術框架，提出復雜自動拍賣環境下的最優出價策略，分析廣告主行為與廣告效果之間的因果關系，最大化平臺收益，并提高廣告效果預測模型的準確性和可解釋性。
值得一提的是，2024騰訊犀牛鳥專項及專題吸引了超100所高校近400位學者的申報，其中985等頭部高校學者占比86%，課題入選率僅為約14%。唐曉瑩團隊憑借在用戶分析、商業模型設計和人工智能優化領域的深厚積累成功脫穎而出。這不僅是對其團隊科研實力的認可，更彰顯了AI+優化在實踐應用中的廣闊前景。
唐曉瑩教授始終強調基礎研究的重要性。無論是多模態大模型還是聯邦學習，底層算法的突破更能推動行業的整體進步。她帶領團隊致力于輕量化部署，以更少的參數和計算資源實現高效能模型，為AI技術的廣泛應用奠定基礎。
唐曉瑩教授主持深圳人工智能獎頒獎典禮活動
在人才培養方面，唐曉瑩教授指出，香港中文大學（深圳）注重學生的綜合素質與社會責任感。她認為，人工智能領域的研究不僅需要扎實的數理基礎，還需要學生具備抗壓能力和吃苦耐勞的精神，以應對科研的高強度競爭。在AI迅猛發展的時代，扎實的基礎研究才是應對技術浪潮的底氣，正如她所言：“科研沒有一蹴而就，只有不斷試錯后的厚積薄發。”
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青年教授簡介
唐曉瑩
港中大（深圳）理工學院助理教授
唐曉瑩博士，香港中文大學（深圳）理工學院助理教授、博導、校長青年學者，兼深圳市人工智能學會理事。主要研究方向為聯邦學習、大模型、可信人工智能、電動車充電網絡優化與博弈等。近年來在ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、AISTATS、EMNLP、IEEE SmarGridComm、TMC、TII、TSG、TPWRS、TMLR、IOTJ等國際期刊和會議發表學術論文60余篇，以第一作者獲得IEEE通信協會智能電網旗艦會議IEEE SmartGridComm 2013年度唯一最佳論文獎，并獲IEEE/ACM ASE 2023杰出論文獎、IEEE SmartGridComm 2024年度最佳論文獎、IEEE ICCT 2024最佳海報報告獎等，以第一作者在國際知名出版社Springer出版科研專著 1 部，現擔任JCR一區期刊IOTJ副編輯，并擔任Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ICLR等國際期刊或會議審稿人。入選2024騰訊犀牛鳥專項研究計劃、廣東省青年人才計劃，擔任IEEE PES中國區電動汽車技術委員會委員、電動汽車與能源交通系統融合技術分委會常務理事、廣東省計算機學會移動與邊緣計算專委會常務委員、深圳市人工智能學會理事。獲四川省國際“互聯網+”大學生創新創業大賽優秀指導教師獎、香港中文大學（深圳）理工學院2023年度杰出貢獻獎等。作為項目負責人主持多項中國南方電網、騰訊等知名頭部企業項目。
