南大LAMDA 李宇峰 教授
报告生成时间： 2026年7月
个人主页： https://cs.nju.edu.cn/liyf/ DBLP： https://dblp.org/pid/72/1022-8.html（消歧名 Yufeng Li 0008，DBLP标注"Nanjing University, China"） Google Scholar： https://scholar.google.com/citations?user=5iQDMtUAAAAJ
一、学者基本信息
李宇峰，男，南京大学人工智能学院教授、博士生导师，计算机软件新技术国家重点实验室成员，LAMDA研究所核心教师。南京大学-帝国理工学院机器学习联合研究中心负责人。
教育经历： - 2002-2006，南京大学计算机科学与技术系，本科 - 2006-2013，南京大学计算机科学与技术系，博士（导师：周志华教授）
工作经历： - 2013年博士毕业后留校任教，历任南京大学计算机科学与技术系副研究员、副教授 - 2018年，作为骨干教师加入新组建的南京大学人工智能学院 - 现任南京大学人工智能学院教授、博士生导师
研究方向： 机器学习、数据挖掘。早期研究集中于半监督学习（Semi-supervised Learning）和弱监督学习（Weakly Supervised Learning），在安全半监督学习（Safe Semi-supervised Learning）方面提出了开创性方法。近年研究方向拓展至神经符号学习（Neuro-Symbolic Learning）、反绎学习（Abductive Learning）、开放环境机器学习、大模型推理与规划、LLM Agent等前沿方向。
学术荣誉： - 国家万人计划青年拔尖人才 - IJCAI 2021 Early Career Spotlight（青年成就亮点报告） - 江苏省科学技术奖一等奖 - 亚太数据挖掘"青年科技奖" - 吴文俊人工智能优博指导教师 - 华为火花奖 - 国内外优秀论文奖5项
学术服务： - IJCAI 2025 程序委员会副主席（Area Chair） - CCDM 2026 程序委员会共同主席 - CCML 2021 程序委员会共同主席 - ACML 2021/2022 Journal Track共同主席 - 《Artificial Intelligence》《Machine Learning》期刊编委 - 《Transactions on Machine Learning Research》（TMLR）Action Editor（2026年起） - 《Frontiers of Computer Science》《计算机研究与发展》青年编委 - ICML/NeurIPS/IJCAI等会议领域主席 - 中国人工智能学会机器学习专委秘书长 - 江苏省人工智能学会机器学习专委主任
代表性成果： - 安全半监督学习：提出S4VM（Safe Semi-Supervised SVM），发表于ICML 2011和IEEE TPAMI 2015，开创性地解决了"未标注数据可能伤害性能"的问题 - 安全弱监督学习：提出通用的安全弱监督学习框架（SAFEW），发表于AAAI 2018和IEEE TPAMI 2021 - WellSVM：凸且可扩展的弱标注SVM方法，发表于JMLR 2013 - LAMDA-SSL：综合半监督学习工具箱，包含30余种半监督学习算法 - LaWGPT：面向中国法律领域的开源大语言模型 - 神经符号推理、反绎学习系列成果（ICML/NeurIPS/KDD/ICLR等顶会多篇论文）
二、DBLP数据统计
2.1 发表记录总览
DBLP pid: 72/1022-8（Yufeng Li 0008），共约150条发表记录（截至2026年7月），发表类型分布：期刊论文约50篇、会议论文约90篇、预印本及其他约10篇。由于DBLP上"Yufeng Li"存在严重重名（共8个同名消歧标识），李宇峰对应的是标注"Nanjing University, China"的0008号身份。
2.2 年度产出分布
| 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2009 | 3 | 2016 | 3 | 2023 | 9 |
| 2010 | 1 | 2017 | 1 | 2024 | 18 |
| 2011 | 3 | 2018 | 5 | 2025 | 28 |
| 2012 | 2 | 2019 | 5 | 2026 | 25（截至7月） |
| 2013 | 1 | 2020 | 6 | ||
| 2014 | 0 | 2021 | 3 | ||
| 2015 | 1 | 2022 | 5 |
趋势分析： 2009-2022年（博士及任教初中期）年均产出约3篇，处于稳步积累的阶段，反映了李宇峰早期注重单篇论文质量的研究风格——其在TPAMI、JMLR等顶级期刊发表的论文篇均他引超过40次。2023年起产出显著提升至9篇，2024年跃升至18篇，2025年28篇，2026年截至7月已有25篇，近三年合计产出约71篇，占总量的近一半。这一爆发式增长与团队规模扩大、研究方向从弱监督学习向LLM推理/Agent拓展、以及郭兰哲等博士留校后形成的教师梯队密切相关。
2.3 合作者网络总览
唯一合作者总数：约120人。其中合作5次以上的约有20人，合作10次以上的约有10人。
2.4 核心合作者（Top 20，按DBLP合作频次降序）
| 排名 | 合作者（DBLP名） | 合作次数 | 合作年份 | 身份/机构 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Zhi-Hua Zhou（周志华） | ~40 | 2009-2025 | LAMDA所长、博士导师，中国科学院院士 |
| 2 | Lan-Zhe Guo（郭兰哲） | ~38 | 2018-2026 | 李宇峰博士（2022届），南大准聘助理教授，核心搭档 |
| 3 | Zhi Zhou（周植） | ~30 | 2022-2026 | 李宇峰在读博士生，开放环境ML方向 |
| 4 | Jie-Jing Shao（邵洁晶） | ~28 | 2022-2026 | 李宇峰博士生（2026届），神经符号/Agent方向 |
| 5 | Xiao-Wen Yang（杨骁文） | ~25 | 2024-2026 | 李宇峰在读博士生，神经定理证明/推理方向 |
| 6 | Lin-Han Jia（贾林瀚） | ~22 | 2022-2026 | 李宇峰在读博士生，半监督/神经符号方向 |
| 7 | Wen-Da Wei（魏文达） | ~15 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 8 | Jiang-Xin Shi（施江鑫） | ~14 | 2023-2026 | 李宇峰在读博士生，长尾学习方向 |
| 9 | Tong Wei（魏通） | ~12 | 2017-2026 | 李宇峰早期博士生，多标签/长尾学习 |
| 10 | Ding-Chu Zhang（张丁初） | ~10 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 11 | Kun-Yang Yu（余坤洋） | ~10 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 12 | Ming Yang（杨铭） | ~8 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 13 | Shi-Yu Tian（田诗宇） | ~8 | 2025-2026 | 团队成员 |
| 14 | James Kwok（郭天佑） | ~7 | 2009-2026 | 香港科技大学教授，博士期间核心合作者 |
| 15 | Ivor W. Tsang（曾伊文） | ~5 | 2009-2026 | 澳大利亚/新加坡A*STAR教授 |
| 16 | Min-Ling Zhang（张敏灵） | ~5 | 2024-2026 | 东南大学教授，弱监督学习方向 |
| 17 | Wang-Zhou Dai（戴望舟） | ~4 | 2024-2026 | 南大反绎学习方向合作者 |
| 18 | Zhi-Fan Wu（吴志帆） | ~3 | 2022 | 团队成员 |
| 19 | Yuan Jiang（姜远） | ~3 | 2025-2026 | LAMDA教授，与周志华联合合作 |
| 20 | Xiaoxing Ma（马晓星） | ~3 | 2024-2026 | 南大计算机系教授，软件工程/AI交叉 |
三、博士教育背景与导师追溯
3.1 博士阶段（南京大学，2006-2013年）
李宇峰2006年在南京大学计算机科学与技术系获学士学位后，留在本校直接攻读博士学位，师从周志华教授，2013年获博士学位。博士论文研究方向为半监督学习，特别是安全半监督学习（Safe Semi-supervised Learning）的理论基础和算法设计。
博士导师：周志华（Zhi-Hua Zhou）
周志华是LAMDA研究所所长、南京大学人工智能学院创院院长、南京大学副校长，中国科学院院士（2025年），欧洲科学院外籍院士，全球首位同时入选ACM/AAAI/AAAS/IEEE/IAPR五大国际学会Fellow的华人学者，IJCAI理事会主席。周志华在DBLP上与李宇峰合作约40次，合作跨度长达16年（2009-2025年），是李宇峰学术生涯中持续时间最长、影响最深远的导师。
3.2 博士期间的学术起步与海外合作
李宇峰在博士期间的研究集中于半监督学习和弱监督学习。值得注意的是，他在博士期间建立了与香港科技大学James T. Kwok（郭天佑）教授和悉尼科技大学/A*STAR Ivor W. Tsang（曾伊文）教授的合作关系。李宇峰与Kwok、Tsang、Zhou三人在ICML 2009、AISTATS 2009、ECML 2009、AAAI 2010、JMLR 2013等顶级会议和期刊发表了多篇共同论文，这些合作奠定了他在半监督SVM和弱标注学习方向的国际影响力。
3.3 博士期间的LAMDA同门
李宇峰博士期间的LAMDA同门（均师从周志华）包括： - 俞扬（Yang Yu）：IJCAI 2011联合发表论文，现南大人工智能学院副院长、教授 - 詹德川（De-Chuan Zhan）：ICML 2009联合发表论文，现南大人工智能学院教授 - 黄圣君（Sheng-Jun Huang）：同期发表论文，现南京航空航天大学教授
四、LAMDA团队合作网络
4.1 LAMDA实验室概况
LAMDA（Learning And Mining from DatA）是周志华教授领导的机器学习与数据挖掘研究所，依托南京大学计算机软件新技术国家重点实验室。2018年南京大学成立人工智能学院后，LAMDA成为学院的核心研究团队。根据2027年LAMDA拟招生导师名单，实验室现有约19位教师（含教授、副教授、讲师、助理研究员等）。
4.2 LAMDA教师同事（按学术关联度排序）
| 教师 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 职位/方向 | 合作关系说明 |
|---|---|---|---|---|
| 周志华（Zhi-Hua Zhou） | ~40 | 2009-2025 | 教授/所长/院士 | 博士导师，持续合作 |
| 张敏灵（Min-Ling Zhang） | ~5 | 2024-2026 | 东南大学教授（前南大） | 弱监督学习方向合作，共同组织专题 |
| 姜远（Yuan Jiang） | ~3 | 2025-2026 | LAMDA教授 | 反绎学习方向合作 |
| 詹德川（De-Chuan Zhan） | ~2 | 2009 | LAMDA教授 | 博士同门 |
| 俞扬（Yang Yu） | ~1 | 2011 | LAMDA教授、副院长 | 博士同门 |
重点说明： 李宇峰与LAMDA其他教师的直接合作论文数量相对有限，反映了LAMDA各课题组研究方向相对独立的特点。李宇峰的课题组在LAMDA内部形成了以半监督学习/弱监督学习/神经符号学习为核心的独立研究方向，与周志华的合作主要集中在早期的半监督学习和近年的反绎学习（Abductive Learning）方向——反绎学习是周志华提出的"知识驱动与数据驱动融合"的新范式，李宇峰团队是这一方向的核心推进力量之一。
4.3 核心博士生/毕业生（按DBLP合作频次排序）
| 姓名 | 合作次数 | 合作年份 | 身份/去向 |
|---|---|---|---|
| 郭兰哲（Lan-Zhe Guo） | ~38 | 2018-2026 | 2022届博士→南大苏州校区准聘助理教授（特聘研究员）、博导 |
| 周植（Zhi Zhou） | ~30 | 2022-2026 | 2022级在读博士生 |
| 邵洁晶（Jie-Jing Shao） | ~28 | 2022-2026 | 2026届博士（已通过答辩），神经符号/Agent方向 |
| 杨骁文（Xiao-Wen Yang） | ~25 | 2024-2026 | 2025级在读博士生，神经定理证明/LLM推理 |
| 贾林瀚（Lin-Han Jia） | ~22 | 2022-2026 | 2024级在读博士生，半监督/神经符号学习 |
| 魏文达（Wen-Da Wei） | ~15 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 施江鑫（Jiang-Xin Shi） | ~14 | 2023-2026 | 2023级在读博士生（硕转博），长尾学习 |
| 魏通（Tong Wei） | ~12 | 2017-2026 | 早期博士生，多标签/长尾学习 |
| 张丁初（Ding-Chu Zhang） | ~10 | 2024-2026 | 2026届硕士（已通过答辩） |
| 余坤洋（Kun-Yang Yu） | ~10 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 杨铭（Ming Yang） | ~8 | 2024-2026 | 团队成员 |
| 田诗宇（Shi-Yu Tian） | ~8 | 2025-2026 | 团队成员 |
| 侍蒋鑫 | - | 2023- | 2023级在读博士生 |
| 王韬涛 | - | 2025- | 2025级在读博士生 |
| 张甲 | - | 2025- | 2025级在读博士生 |
当前团队规模： 根据LAMDA实验室成员页面（2026年数据），李宇峰课题组现有博士生6人（周植2022级、侍蒋鑫2023级、贾林瀚2024级、王韬涛2025级、杨骁文2025级、张甲2025级）、硕士生约6人（王子康2023级、成子健2024级、吕松霖2024级、马天驰2024级等）。团队规模在2024-2025年显著扩张，与其晋升教授和研究方向向LLM推理/Agent拓展同步。
毕业生代表性去向： - 留校任教： 郭兰哲（2022届博士→南大苏州校区准聘助理教授，2021年百度奖学金获得者） - 企业去向： 部分硕士毕业生进入互联网/AI企业
五、业界合作关系深度分析
5.1 华为——华为火花奖与大模型合作
李宇峰曾获华为火花奖，这是华为授予高校合作教授的研究奖项，用于表彰对华为技术生态有重要贡献的合作研究。在2024年江苏互联网大会上，李宇峰以"大模型时代下的人工智能"为题发表主题演讲，明确介绍了南京大学与华为在大模型可信、稳健、效率三方面的合作探索。
DBLP论文数据中，Guo-Hao Cai（蔡国豪，华为诺亚方舟实验室）和Zhen-Hua Dong（董振华，华为诺亚方舟实验室）出现在2026年ICLR论文ChinaTravel中，该论文由李宇峰团队（邵洁晶、杨骁文等）与华为诺亚方舟实验室联合完成，研究方向为LLM Agent的旅行规划基准测试。
华为还通过CCF-华为火花基金、实习生项目等渠道与李宇峰团队保持合作关系。
5.2 滴滴出行——弱监督学习在出行场景的落地应用
李宇峰团队与滴滴出行有明确的合作论文记录。其博士生郭兰哲在AAAI 2020发表论文"Weakly-Supervised Learning Meets Ride-Sharing User Experience Enhancement"，合作者包括滴滴出行的Nan Ma（马楠）和Xiao-Hu Qie（邱小虎），将弱监督学习方法应用于网约车用户体验优化场景。该论文是李宇峰"安全弱监督学习"理论在工业界的直接落地实践。
郭兰哲留校后继续作为CCF-滴滴盖亚青年学者基金获得者与滴滴保持合作关系。
5.3 百度——百度松果基金与百度奖学金
李宇峰团队与百度的合作主要通过以下渠道： - 郭兰哲获CCF-百度松果基金资助，开展弱监督/半监督学习相关研究 - 郭兰哲于2021年获百度奖学金（每年全球仅10名中国AI博士生入选），是该年度唯一来自LAMDA的获奖者 - 李宇峰团队开源的LaWGPT（法律领域大模型）体现了将大模型技术应用于垂直领域的产学研探索
5.4 帝国理工学院——南京大学-帝国理工学院机器学习联合研究中心
李宇峰担任南京大学-帝国理工学院机器学习联合研究中心负责人。该中心连接了南大LAMDA与帝国理工学院Stephen H. Muggleton院士（归纳逻辑编程奠基人，现南大全职教授）的研究团队，合作方向包括符号机器学习和智能推理。郭兰哲兼任该联合中心秘书长。这一国际合作平台为李宇峰团队在神经符号学习方向提供了重要的国际学术资源。
5.5 香港科技大学——James Kwok教授的长期合作
James T. Kwok（郭天佑）是香港科技大学计算机科学与工程学系教授、IEEE Fellow，研究方向包括核方法、半监督学习等。李宇峰与Kwok的合作始于博士期间（2009年），两人在半监督SVM、最大间隔聚类、弱标注SVM等方向共同发表了多篇高影响力论文（ICML 2009、AISTATS 2009、AAAI 2010、AAAI 2016、JMLR 2013）。这一合作关系延续至今——2026年DBLP数据显示，Kwok出现在李宇峰团队的最新预印本中（"Activation Compression in LLMs"和"Lifting Traces to Logic"，均涉及LLM方向），合作跨度长达17年。
5.6 澳大利亚/新加坡——Ivor W. Tsang教授的合作
Ivor W. Tsang（曾伊文）是国际知名机器学习学者，曾任悉尼科技大学教授，现任新加坡A*STAR首席科学家。李宇峰与Tsang的合作同样始于博士期间，两人在AISTATS 2009和JMLR 2013发表联合论文。2026年DBLP数据显示，Tsang出现在李宇峰团队ICML 2026论文"Lifting Traces to Logic"中，合作延续至今。
5.7 华为诺亚方舟实验室——LLM Agent方向的前沿合作
李宇峰团队近年在LLM Agent方向与华为诺亚方舟实验室形成了新的合作通道。2026年ICLR论文ChinaTravel是一篇以LLM Agent为旅行规划进行基准测试的工作，华为诺亚方舟实验室的蔡国豪和董振华为共同作者。同一方向的后续工作"Mind the Gap to Trustworthy LLM Agents"获得AAAI 2026 Trust Agent Workshop最佳学生论文奖。
5.8 华为——ICLR 2025神经定理证明合作
李宇峰团队博士生杨骁文在ICLR 2025发表的论文"CARTS: Advancing Neural Theorem Proving with Diversified Tactic Calibration and Bias-Resistant Tree Search"中，合作者包括华为诺亚方舟实验室的Aoxue Li（李傲雪）、Hui Jin（金辉）和Zhenguo Li（李正国，华为诺亚方舟实验室主任/首席科学家），体现了李宇峰团队与华为在AI数学推理方向的深度合作。
六、Connection圈层总结
第一圈层——博士导师与学术传承： 周志华（~40次合作）是李宇峰学术生涯的奠基人，合作横跨16年（2009-2025年）。李宇峰作为周志华的博士生，在LAMDA体系中成长并留校任教，继承了周志华在弱监督学习方面的研究传统，并将其发展为独具特色的"安全半监督/弱监督学习"和"反绎学习"方向。两人在反绎学习（Abductive Learning）这一周志华提出的新范式上有密切合作。
第二圈层——课题组核心搭档（留校学生）： 郭兰哲（~38次合作，2022届博士→准聘助理教授）是李宇峰在LAMDA内最紧密的学术搭档。郭兰哲2017年加入李宇峰课题组读博，2022年毕业留校后在南大苏州校区独立建组，但仍与李宇峰保持极高频合作。郭兰哲的研究能力突出——2021年获百度奖学金，入选2024年度江苏省自然科学百篇优秀论文，主持国家自然科学基金青年项目和科技部重点研发计划子课题。两人构成了李宇峰课题组在半监督学习/开放环境学习/LLM Agent方向的"双核心"。
第三圈层——博士生梯队（团队核心生产力）： 周植（~30次）、邵洁晶（~28次，2026届博士）、杨骁文（~25次）、贾林瀚（~22次，入选2026 CCF博士资助计划）等在读博士是2024年以后论文爆发式增长的直接贡献者。邵洁晶的博士论文被评为南京大学计算机科学学院优秀博士论文。施江鑫（~14次）在长尾学习方向的论文发表于TPAMI、ICML、KDD等顶级期刊和会议。团队研究方向从半监督学习拓展到LLM推理、Agent规划、神经定理证明等前沿领域，反映了李宇峰对新研究浪潮的敏锐把握。
第四圈层——博士期间的国际合作网络： James Kwok（~7次，香港科技大学，17年持续合作，2009-2026年）和Ivor W. Tsang（~5次，A*STAR/新加坡，2009-2026年）是李宇峰博士期间建立并持续至今的国际合作伙伴。两人均为机器学习领域知名学者，与李宇峰在半监督SVM、核方法等方向有深厚的合作基础，且近年合作已拓展至LLM方向。
第五圈层——产学研合作网络（业界核心连接）： - 华为： 华为火花奖获得者，与华为诺亚方舟实验室在LLM Agent（ChinaTravel）和神经定理证明（CARTS）方向有联合论文，大模型合作在江苏互联网大会上公开展示 - 滴滴出行： 弱监督学习在网约车场景的落地合作（AAAI 2020），CCF-滴滴盖亚青年学者基金支持 - 百度： CCF-百度松果基金资助，博士生郭兰哲获百度奖学金 - 帝国理工学院： 南大-帝国理工机器学习联合研究中心负责人，连接Muggleton院士的符号AI团队
第六圈层——LAMDA实验室内部网络： 作为LAMDA的核心教师之一，李宇峰与俞扬、詹德川等教授为博士同门关系（均师从周志华），与张敏灵（东南大学，前南大）在弱监督学习方向有学术合作和专题编辑合作。李宇峰的课题组在LAMDA内部形成了半监督学习/弱监督学习/神经符号学习的独立研究方向，近年向LLM推理与Agent方向拓展，与LAMDA其他课题组的研究方向（强化学习、计算机视觉、在线学习等）形成互补。
产出规模与趋势： 约150篇发表记录中，2024年以后占比近一半（约71篇），2025年单年产出28篇为历史最高。合作者总数约120人，覆盖ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI、KDD、CVPR、EMNLP等顶级会议。李宇峰的学术成长轨迹呈现出典型的"厚积薄发"特征：前十余年深耕半监督/弱监督学习理论，发表少而精的高影响力论文（TPAMI×2、JMLR×1等）；2023年以后随着团队规模扩大和研究方向拓展，进入高产爆发期，论文覆盖面从传统机器学习理论扩展到LLM推理、Agent、神经符号AI等前沿领域。
七、数据来源与局限性说明
本报告主数据来自DBLP官方作者消歧记录（pid: 72/1022-8，Yufeng Li 0008，约150条发表记录），并结合以下信息源：
- 李宇峰个人主页（https://cs.nju.edu.cn/liyf/）
- LAMDA实验室成员页面（https://www.lamda.nju.edu.cn/CH.People.ashx）
- 百度百科"李宇峰"词条
- X-MOL学术主页（https://m.x-mol.com/faculty/detail/411277）
- 河南师范大学计算机学院讲学报道（2025年2月）
- 江苏互联网大会报道（2024年）
- 郭兰哲个人主页（https://www.lamda.nju.edu.cn/guolz/）及百度百科"郭兰哲"词条
- 施江鑫个人主页（https://www.lamda.nju.edu.cn/shijx/）
- 贾林瀚个人主页（https://www.lamda.nju.edu.cn/jialh/）
- 2027年LAMDA拟招生导师名单
局限性说明：
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DBLP严重重名问题： "Yufeng Li"在DBLP上存在8个同名消歧标识（0001-0008），李宇峰对应的是"Yufeng Li 0008"（标注"Nanjing University, China"），与其个人主页上的Google Scholar和ORCID信息一致。早期部分论文可能存在分配到其他同名者的情况。
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合作频次为估算值： 由于DBLP XML数据量大且包含大量预印本（CoRR），本报告中的合作频次为基于XML数据的估算值（标记"~"），可能与精确计数存在小幅偏差。
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2024年职称变动： 李宇峰在百度百科中仍标注为"副教授"，但2027年LAMDA招生名单和最新讲学报道中已标注为"教授、博导"，本报告采用最新信息。
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产业合作信息有限： 李宇峰的产业合作主要通过华为火花奖、CCF企业基金（百度松果、滴滴盖亚）、联合论文等渠道体现，但具体合作项目的规模和细节未在公开渠道充分披露。