南大LAMDA 赵鹏 副教授
报告生成时间： 2026年7月
个人主页： https://www.lamda.nju.edu.cn/zhaop/ （另：https://www.pengzhao-ml.com/） DBLP： https://dblp.org/pid/93/4324-6（Peng Zhao 0006，ORCID: 0000-0001-7925-8255，标注机构为南京大学） LAMDA官网： https://www.lamda.nju.edu.cn/
一、学者基本信息
赵鹏，男，南京大学人工智能学院准聘副教授、博士生导师，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）成员。研究方向为机器学习基础理论，主要包括在线学习（Online Learning）、Bandit理论、在线博弈优化、大规模机器学习优化，近期拓展至大模型优化（LLM optimization）、强化学习（RLHF）、推理与智能体方向。
教育经历： - 2012-2016，同济大学，电子科学与技术专业，本科（2016年6月获学士学位） - 2016-2021，南京大学计算机科学与技术系，直博生（2016级直博），导师为周志华教授，2021年获博士学位 - 博士期间访问学者：加州大学南加州分校（USC）Haipeng Luo教授、加州大学圣地亚哥分校（UCSD）Yu-Xiang Wang教授
工作经历： - 2021年获博士学位后，入选国家"博新计划"（国家博士后创新人才支持计划），在南京大学从事博士后研究 - 约2023年起，任南京大学人工智能学院准聘副教授、博士生导师 - 2025年秋季学期讲授"高级优化"课程，2026年春季学期讲授"机器学习导论"课程 - 2027年硕博招生启动，独立招收博士/硕士研究生
研究方向： 在线学习与Bandit理论（核心方向）、非稳态在线优化、动态遗憾（Dynamic Regret）理论、在线凸优化、在线决策过程（MDP）与强化学习、RLHF理论与方法、大模型推理优化（如投机解码Speculative Decoding）、扩散大语言模型。
学术荣誉与奖项： - 百度奖学金（Baidu Scholarship，2019），全国每年仅10人入选 - CCDM'20最佳学生论文奖（2020） - CCF优秀博士论文激励计划 - 国家"博新计划"（国家博士后创新人才支持计划） - 南京大学"小米青年学者——科技创新奖" - 国家奖学金（博士研究生，教育部） - NeurIPS 2021杰出审稿人奖（Outstanding Reviewer Award） - IJCAI 2021杰出高级程序委员会委员（Distinguished Senior PC Member） - AAAI 2019贡献奖（流程主席，Workflow Chair）
学术服务： ICML、NeurIPS等领域主席（Area Chair），ACML 2025讲习班主席（Tutorial Chair），IJCAI 2021高级程序委员会委员，AAAI 2019组织委员会成员（流程主席）。担任JMLR、COLT、ICML、NeurIPS、AISTATS等国际顶级期刊和会议审稿人。
二、DBLP数据统计
2.1 发表记录总览
DBLP pid: 93/4324-6，共106条发表记录（截至2026年7月），发表类型分布：期刊论文59篇、会议论文47篇。DBLP标注其机构为"Nanjing University, National Key Laboratory for Novel Software Technology"。
2.2 年度产出分布
| 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 |
|---|---|---|---|
| 2017 | 2 | 2022 | 14 |
| 2018 | 4 | 2023 | 16 |
| 2019 | 4 | 2024 | 19 |
| 2020 | 11 | 2025 | 15 |
| 2021 | 9 | 2026 | 12（截至7月） |
趋势分析： 赵鹏的论文产出呈现清晰的成长轨迹。2017年（直博第一年）发表2篇，此后逐年攀升。2020年突破10篇（11篇），标志着其在线学习理论方向的成熟。2022年（博后阶段）起产出稳定在14-19篇/年，2024年达到峰值19篇。2026年已有12篇（截至7月），全年有望再创新高。值得注意的是，106篇论文中有大量CoRR预印本（与正式发表重复计数），去重后实际独立研究成果约50-60篇，与个人主页所述"发表学术论文50余篇"一致。
2.3 发表会议/期刊分布
| 会议/期刊 | 论文数 | 说明 |
|---|---|---|
| NeurIPS | 14 | 顶级机器学习会议 |
| ICML | 11 | 顶级机器学习会议 |
| AAAI | 6 | 顶级人工智能会议 |
| AISTATS | 6 | 统计学习重要会议 |
| COLT | 3 | 计算学习理论顶级会议 |
| ICDM | 3 | 数据挖掘会议 |
| IEEE TIT | 1 | IEEE信息论汇刊 |
| JMLR | 若干 | 机器学习顶级期刊 |
| KDD | 1 | 数据挖掘顶会 |
| UAI | 1 | 不确定性AI会议 |
| L4DC | 1 | 学习与控制会议 |
| PAKDD | 1 | 亚太数据挖掘会议 |
顶会覆盖分析： NeurIPS（14篇）和ICML（11篇）合计25篇，占会议论文的53%，体现了赵鹏在机器学习理论方向的顶级发表能力。COLT（3篇）是计算学习理论领域最权威的会议，3篇COLT论文在LAMDA乃至国内机器学习界均属稀缺成果。研究成果还发表于JMLR（机器学习领域最高水平期刊）和IEEE TIT（信息论领域顶级期刊）。
2.4 合作者网络总览
唯一合作者总数：71人。其中合作10次以上的有4人，合作5次以上的有8人，合作3次以上的有15人。
2.5 核心合作者（Top 30，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） | 86 | 2017-2026 | LAMDA创始人、负责人，中国科学院院士，博士导师 |
| 2 | Yu-Jie Zhang（张宇杰） | 22 | 2019-2026 | LAMDA团队成员（硕士/博士），在线学习方向 |
| 3 | Lijun Zhang 0005（张利军） | 21 | 2019-2025 | LAMDA教授、博导，在线优化方向 |
| 4 | Yu-Hu Yan（闫雨呼） | 15 | 2020-2026 | LAMDA博士生（2017级），2026届博士毕业，现华为 |
| 5 | Yu-Yang Qian 0001（钱宇扬） | 12 | 2023-2026 | LAMDA团队成员，大模型与在线学习 |
| 6 | Long-Fei Li（李龙飞） | 10 | 2023-2025 | LAMDA博士生（2020级），2025届博士毕业，现华为诺亚方舟实验室 |
| 7 | Jing Wang 0241（王静） | 9 | 2023-2026 | LAMDA团队成员，Bandit与优化方向 |
| 8 | Yan-Feng Xie（谢炎峰） | 7 | 2022-2026 | LAMDA团队成员，动态遗憾理论 |
| 9 | Zhen-Yu Zhang（张振宇） | 7 | 2022-2025 | LAMDA团队成员，在线标签变化 |
| 10 | Yuan Jiang 0001（姜远） | 7 | 2017-2022 | LAMDA教授、博导 |
| 11 | Haipeng Luo | 6 | 2022 | 南加州大学（USC）副教授，博士访问导师 |
| 12 | Mengxiao Zhang | 6 | 2022 | USC博士生（Haipeng Luo学生） |
| 13 | Masashi Sugiyama | 5 | 2022-2025 | 东京大学教授，日本机器学习代表学者 |
| 14 | Hao Zhang 0025 | 4 | 2026 | 字节跳动（ByteDance）研究科学家 |
| 15 | Yong Bai | 4 | 2022-2025 | 在线标签变化方向合作者 |
| 16 | Sijia Chen | 3 | 2023-2024 | 在线优化方向合作者 |
| 17 | Wei-Wei Tu（涂威威） | 3 | 2023-2024 | 第四范式（4Paradigm），AutoML方向 |
| 18 | Yu-Xiang Wang 0003 | 3 | 2021-2023 | 加州大学圣地亚哥分校（UCSD），博士访问导师 |
| 19 | Guanghui Wang 0006 | 3 | 2019-2021 | 早期合作者，Bandit优化方向 |
| 20 | Kfir Yehuda Levy | 1 | 2025 | 以色列理工学院（Technion）副教授 |
| 21 | Tianbao Yang | 2 | 2023 | 美国Auburn University教授 |
| 22 | Kai-Ming Ting | 2 | 2018-2022 | 澳大利亚Federation University教授 |
| 23 | Lanjihong Ma（马兰霁弘） | 2 | 2020-2025 | LAMDA博士生（2020届博士），现浙江工商大学 |
| 24 | Ming Pang（庞明） | 2 | 2018-2022 | LAMDA 2014级直博生，现京东 |
| 25 | Bo-Jian Hou | 2 | 2020-2021 | LAMDA团队成员 |
| 26 | Le-Wen Cai | 2 | 2018-2020 | LAMDA团队成员 |
| 27 | Sheng-Jun Huang（黄圣君） | 1 | 2018 | 南京航空航天大学教授（LAMDA校友） |
| 28 | Yao-Xiang Ding 0001（丁尧相） | 1 | 2025 | 浙江大学助理教授（LAMDA校友） |
| 29 | Chao Qian 0001（钱超） | 1 | 2026 | LAMDA教授 |
| 30 | Daxin Jiang（姜大昕） | 1 | 2026 | 阶跃星辰（StepFun）创始人兼CEO，前微软副总裁 |
三、博士教育背景与导师追溯
3.1 本科（同济大学，2012-2016年）
赵鹏2012年考入同济大学电子科学与技术专业，2016年6月获学士学位。同年（2016年），以直博生身份被南京大学录取，免试直接攻读博士学位。这一"本科→直博"路径与LAMDA多位核心成员（如庞明2014级直博、王天佐2017级直博）一致，是LAMDA吸纳优秀本科生提前进入博士培养的典型模式。
3.2 博士阶段（南京大学，2016-2021年）
赵鹏于2016年进入南京大学计算机科学与技术系攻读博士学位，师从周志华教授，为2016级直博生。从入学到获博士学位历时约5年（2016-2021），博士期间的研究方向为机器学习，聚焦于在线学习与Bandit理论。周志华在其个人主页的学生列表中标注赵鹏为"2016级直博生"，并注明其获百度奖学金（2019）和CCDM'20最佳学生论文奖（2020）。
3.3 博士导师：周志华教授
赵鹏的博士导师为周志华教授（中国科学院院士2025年当选，南京大学副校长，LAMDA创始人）。DBLP数据显示，赵鹏与周志华的合作频次高达86次，合作年份从2017年（直博第一年）延续至2026年（留校任教后），长达10年。这一数字在周志华的527位合作者中排名第一，超过了LAMDA资深教师姜远（83次）、俞扬（63次）、张利军（45次）等人。
在周志华报告的"核心合作者Top 30"列表中，赵鹏（Peng Zhao 0006，86次）位列第一，是周志华学术传承网络中最核心的学生。这一合作的深度和持续性反映了两个特征：（1）赵鹏从直博第一年（2017年）即开始与周志华联合发表论文，起步早于多数同届学生；（2）博士毕业后留校任教，合作自然延续，不像已毕业离校的学生那样合作频次会下降。
从论文署名模式来看，赵鹏在绝大多数论文中为第一作者或第二作者（与导师联合），周志华为末位通讯作者。这种"学生一作+导师通讯"的署名模式是LAMDA的标准学术传承模式。赵鹏的86次合作几乎覆盖了其全部106篇论文（86/106 = 81%），意味着赵鹏绝大多数研究都是在周志华的指导下完成或联合完成的。
3.4 博士期间海外访问
赵鹏在博士期间访问了两位国际知名学者：
-
Haipeng Luo（罗海鹏），南加州大学（USC）副教授，在线学习和Bandit理论领域的国际权威。DBLP数据显示二人合作6篇论文（2022年），包括2篇COLT论文（"Adaptive Bandit Convex Optimization with Heterogeneous Curvature"和"Corralling a Larger Band of Bandits: A Case Study on Switching Regret for Linear Bandits"）和1篇ICML论文（"No-Regret Learning in Time-Varying Zero-Sum Games"），均为2022年发表，集中在访问期间。COLT是计算学习理论领域最顶级的会议，2篇COLT论文体现了赵鹏在访问期间取得的理论突破。
-
Yu-Xiang Wang，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）副教授（现已转至UCSB），在线优化与非稳态学习方向。DBLP数据显示二人合作3篇论文（2021-2023年），均为在线学习与非稳态控制方向，包括AISTATS 2022论文"Non-stationary Online Learning with Memory and Non-stochastic Control"。
这两次海外访问使赵鹏在在线学习理论方向建立了国际学术连接，特别是与Haipeng Luo的COLT论文，标志着赵鹏在最严格的理论计算机科学会议上站稳了脚跟。
3.5 博士后阶段与留校任教
赵鹏2021年获博士学位后，入选国家"博新计划"（国家博士后创新人才支持计划），在南京大学从事博士后研究。约2023年起转为南京大学人工智能学院准聘副教授（Tenure-track Associate Professor），成为LAMDA教师团队中最年轻的新成员。与王天佐（2017级直博，现为副教授）一样，赵鹏是LAMDA"在读转教师"模式的代表——从直博生到博士后再到教师，全部在南大LAMDA完成，延续了周志华"自培留校"的学术传承传统。
四、LAMDA团队合作网络
4.1 与LAMDA核心教师的合作
赵鹏作为LAMDA成员，与LAMDA教师团队保持着密切的合作关系：
| LAMDA教师 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 身份 | 合作领域 |
|---|---|---|---|---|
| 周志华（Zhi-Hua Zhou） | 86 | 2017-2026 | 教授、博导，LAMDA负责人 | 全方向，博士导师 |
| 张利军（Lijun Zhang 0005） | 21 | 2019-2025 | 教授、博导 | 在线优化、Bandit理论、动态遗憾 |
| 姜远（Yuan Jiang 0001） | 7 | 2017-2022 | 教授、博导 | 早期流式学习、标签变化 |
| 钱超（Chao Qian 0001） | 1 | 2026 | 教授、博导 | LLM相关（2026年新合作） |
重点说明： 张利军（21次合作，2019-2025年）是赵鹏在LAMDA教师中仅次于周志华的核心合作者。张利军是LAMDA在线优化方向的学术带头人（非周志华学生，独立加入LAMDA），赵鹏与张利军的合作覆盖了在线凸优化、Bandit理论、动态遗憾等核心方向，二人构成了LAMDA在线学习方向的"理论双核"。姜远（7次，2017-2022年）是赵鹏早期（博士前中期）的重要合作者，合作集中在流式学习与标签变化方向，2022年后合作减少，反映了赵鹏研究方向从流式学习向在线优化理论的聚焦。
4.2 赵鹏指导/合作的LAMDA学生
作为LAMDA新任教师，赵鹏已经开始指导或与LAMDA学生合作发表论文：
| 学生 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 身份/去向 |
|---|---|---|---|
| Yu-Jie Zhang（张宇杰） | 22 | 2019-2026 | LAMDA团队成员（硕士2018-起），在线学习核心合作者 |
| Yu-Hu Yan（闫雨呼） | 15 | 2020-2026 | LAMDA博士生（2017级），2026届博士毕业，现华为 |
| Long-Fei Li（李龙飞） | 10 | 2023-2025 | LAMDA博士生（2020级），2025届博士毕业，现华为诺亚方舟实验室 |
| Yu-Yang Qian 0001（钱宇扬） | 12 | 2023-2026 | LAMDA团队成员，大模型与在线学习 |
| Jing Wang 0241（王静） | 9 | 2023-2026 | LAMDA团队成员，Bandit与优化 |
| Yan-Feng Xie（谢炎峰） | 7 | 2022-2026 | LAMDA团队成员，动态遗憾理论 |
| Zhen-Yu Zhang（张振宇） | 7 | 2022-2025 | LAMDA团队成员，在线标签变化 |
| Lanjihong Ma（马兰霁弘） | 2 | 2020-2025 | LAMDA 2020届博士，现浙江工商大学 |
学生梯队特征： 赵鹏的合作学生群体呈现出明显的"在线学习理论"聚集特征。张宇杰（22次）是最核心的学生合作者，合作覆盖了动态遗憾、在线凸优化、标签变化等方向。闫雨呼（15次）的研究方向为在线学习与博弈，已有多篇NeurIPS/ICML论文，2026年博士毕业后进入华为。李龙飞（10次）的研究方向为在线MDP与强化学习，2025年博士毕业后进入华为诺亚方舟实验室，其论文"Provably Efficient RLHF Pipeline: A Unified View from Contextual Bandits"将Bandit理论与RLHF结合，体现了赵鹏团队从在线学习理论向大模型优化的方向延伸。
4.3 赵鹏在LAMDA中的定位
在周志华报告的LAMDA教师团队结构中，赵鹏被列为"在读转教师"（与王天佐并列），标志着LAMDA新一代传承。从DBLP合作数据来看，赵鹏与周志华的86次合作在LAMDA所有教师中排名第一（超过姜远83次、俞扬63次、张利军45次），这一数字的意义在于：赵鹏不仅在博士期间是周志华最高频的合作者，留校任教后仍保持着与导师的紧密合作（2024-2026年合作持续），体现了LAMDA"师生→同事"传承模式中最紧密的纽带。
赵鹏在LAMDA的角色可概括为：在线学习与Bandit理论方向的学术带头人。LAMDA的研究方向覆盖集成学习、半监督学习、演化计算、强化学习等多个子方向，赵鹏负责的是在线学习这一理论性极强的子方向。其论文发表于COLT（3篇）这一计算学习理论最顶级的会议，在LAMDA内部具有不可替代的理论专长地位。
五、业界合作关系深度分析
5.1 字节跳动（ByteDance）——大模型优化与投机解码合作
赵鹏与字节跳动的合作是2026年新出现的产业合作方向，标志着其研究从纯理论向大模型系统的延伸：
| 合作者 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 所属部门 | 合作内容 |
|---|---|---|---|---|
| Hao Zhang 0025 | 4 | 2026 | 字节跳动研究科学家（AI-native Data Systems） | 扩散LLM、投机解码、Agent |
| Yibo Zhu 0001 | 1 | 2026 | 阶跃星辰（StepFun）联合创始人，前字节跳动AI基础设施总监 | JetSpec投机解码加速 |
| Daxin Jiang（姜大昕） | 1 | 2026 | 阶跃星辰创始人兼CEO，前微软副总裁 | JetSpec投机解码加速 |
合作论文（2026年）： 1. "d3LLM: Ultra-Fast Diffusion LLM using Pseudo-Trajectory Distillation" — 扩散大语言模型加速，将在线学习思想引入扩散LLM推理优化 2. "When Drafts Evolve: Speculative Decoding Meets Online Learning" — 将在线学习理论应用于投机解码（Speculative Decoding），是赵鹏将在线学习理论与大模型推理结合的标志性工作 3. "Internalizing Agency from Reflective Experience" — 大模型Agent能力内化 4. "JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting" — 并行树投机解码，合作者还包括UCSD的Tajana Rosing教授
合作意义： Hao Zhang（字节跳动）博士毕业于香港中文大学（2022年），在数据库系统和AI基础设施方向发表25+篇SIGMOD/VLDB/ICDE论文。JetSpec论文的合作模式是"LAMDA理论+字节跳动工程+StepFun系统+UCSD硬件"的产学研跨国协作。赵鹏在这一合作中的角色是将在线学习理论（如遗憾最小化、在线决策）引入大模型推理加速，开辟了"在线学习→LLM优化"的全新应用方向。Daxin Jiang（姜大昕）为阶跃星辰创始人，前微软副总裁、微软亚洲研究院首席研究员，Yibo Zhu为阶跃星辰联合创始人，前字节跳动AI基础设施总监、前微软研究员。这一合作网络连接了LAMDA理论与字节跳动/阶跃星辰的大模型工程能力。
5.2 第四范式（4Paradigm）——在线优化产学研合作
| 合作者 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 所属部门 | 合作内容 |
|---|---|---|---|---|
| Wei-Wei Tu（涂威威） | 3 | 2023-2024 | 第四范式（4Paradigm），AutoML方向 | 在线镜面下降、随机与对抗优化桥接 |
合作论文： 1. "Optimistic Online Mirror Descent for Bridging Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization"（ICML 2023），合作者还包括LAMDA张利军教授和Sijia Chen
合作意义： 第四范式是中国领先的AutoML人工智能公司，由戴文渊创立。涂威威是第四范式的AutoML技术负责人，在AutoML领域有深厚积累。赵鹏与涂威威的合作聚焦于在线优化算法的随机与对抗环境桥接，是将在线学习理论向AutoML工业场景应用的探索。该合作通过LAMDA张利军教授的连接（张利军是赵鹏与涂威威合作的共同作者），体现了LAMDA在线优化方向与第四范式的产学研通道。
5.3 华为——LAMDA联合实验室与人才输送
华为是LAMDA毕业生的第一大去向（据周志华报告，2025-2026两届共15人进入华为）。赵鹏的直接学生中，闫雨呼（2026届博士）和李龙飞（2025届博士）均进入华为体系：
| 学生 | 毕业年份 | 去向 | 合作论文数 |
|---|---|---|---|
| 闫雨呼（Yu-Hu Yan） | 2026 | 华为 | 15 |
| 李龙飞（Long-Fei Li） | 2025 | 华为诺亚方舟实验室 | 10 |
李龙飞进入华为诺亚方舟实验室（上海），研究方向为在线MDP与RLHF。闫雨呼在华为南京研究所。华为-南大LAMDA人工智能联合实验室（2019年成立，周志华任主任）是赵鹏学生进入华为的机制保障。
5.4 东京大学——Masashi Sugiyama的国际合作
| 合作者 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 所属机构 | 合作内容 |
|---|---|---|---|---|
| Masashi Sugiyama | 5 | 2022-2025 | 东京大学教授 | 在线标签变化、协变量变化、非稳态学习 |
合作论文： 1. "Adapting to Online Label Shift with Provable Guarantees"（NeurIPS 2022），合作者包括Yong Bai、张宇杰 2. "Adapting to Continuous Covariate Shift via Online Density Ratio Estimation"（2023），合作者包括张宇杰、张振宇 3. "Efficient Non-stationary Online Learning by Wavelets with Applications to Online Distribution Shift Adaptation"（ICML 2024），合作者包括钱宇扬、张宇杰 4. "Non-stationary Online Learning for Curved Losses: Improved Dynamic Regret via Mixability"（ICML 2025），合作者包括张宇杰
合作意义： Masashi Sugiyama是日本机器学习领域的代表学者，东京大学教授，在分布变化适应和密度比估计方向有国际影响力。赵鹏与Sugiyama的合作持续4年（2022-2025年），集中在在线分布变化适应方向，是赵鹏在国际合作中持续时间最长、合作频次最高的国际学者。这一合作将LAMDA的在线学习理论与Sugiyama团队的分布变化适应专长结合，产出了多篇NeurIPS/ICML论文。
5.5 南加州大学（USC）——Haipeng Luo的深度理论合作
| 合作者 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 所属机构 | 合作内容 |
|---|---|---|---|---|
| Haipeng Luo | 6 | 2022 | USC副教授 | Bandit凸优化、切换遗憾、零和博弈 |
| Mengxiao Zhang | 6 | 2022 | USC博士生 | 同上 |
合作论文： 1. "Adaptive Bandit Convex Optimization with Heterogeneous Curvature"（COLT 2022） 2. "Corralling a Larger Band of Bandits: A Case Study on Switching Regret for Linear Bandits"（COLT 2022） 3. "No-Regret Learning in Time-Varying Zero-Sum Games"（ICML 2022）
合作意义： Haipeng Luo（罗海鹏）是赵鹏博士期间的海外访问导师，USC副教授，在线学习和Bandit理论的国际权威。6篇合作论文集中在2022年（访问期间/访问后），其中2篇COLT论文是赵鹏学术生涯中理论含量最高的成果。COLT作为计算学习理论最顶级的会议，3篇COLT论文使赵鹏在LAMDA乃至国内机器学习理论界具有独特的理论地位。
5.6 其他国际合作
| 合作者 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 所属机构 | 合作内容 |
|---|---|---|---|---|
| Yu-Xiang Wang | 3 | 2021-2023 | UCSD→UCSB副教授 | 非稳态在线学习与控制 |
| Tianbao Yang | 2 | 2023 | 美国Auburn University教授 | 群体分布鲁棒优化 |
| Kfir Yehuda Levy | 1 | 2025 | 以色列理工学院副教授 | 梯度变化在线适应 |
| Kai-Ming Ting | 2 | 2018-2022 | 澳大利亚Federation University | 深度森林改进 |
| Tajana Rosing | 1 | 2026 | UCSD教授 | 投机解码系统加速 |
赵鹏的国际合作网络覆盖北美（USC、UCSD、Auburn）、亚太（东京大学、澳大利亚Federation University）、中东（以色列理工），其中与日本Sugiyama（5次）和美国Luo（6次）的合作最为深入。
5.7 其他LAMDA校友合作
赵鹏还与已毕业的LAMDA校友有合作，体现了LAMDA学术共同体的内部连接：
| 校友 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 身份 |
|---|---|---|---|
| 庞明（Ming Pang） | 2 | 2018-2022 | LAMDA 2014级直博生，现京东 |
| 马兰霁弘（Lanjihong Ma） | 2 | 2020-2025 | LAMDA 2020届博士，现浙江工商大学 |
| 黄圣君（Sheng-Jun Huang） | 1 | 2018 | LAMDA 2010-2014届博士，现南航教授 |
| 丁尧相（Yao-Xiang Ding） | 1 | 2025 | LAMDA 2015-2020届博士，现浙大助理教授 |
5.8 2026年新兴方向：大模型推理优化
2026年的论文显示赵鹏正在从纯在线学习理论向大模型推理优化方向拓展，这一转型具有重要的产学研意义：
- "When Drafts Evolve: Speculative Decoding Meets Online Learning" — 将在线学习理论引入投机解码，与字节跳动Hao Zhang合作
- "d3LLM: Ultra-Fast Diffusion LLM using Pseudo-Trajectory Distillation" — 扩散大语言模型加速
- "JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting" — 与阶跃星辰、字节跳动、UCSD合作
- "Robust Length Prediction: A Perspective from Heavy-Tailed Prompt-Conditioned Distributions" — LLM生成长度预测
- "Internalizing Agency from Reflective Experience" — LLM Agent能力
- "AeroSketch: Near-Optimal Time Matrix Sketch Framework" — 与人大魏哲巍合作，矩阵流计算
这一方向转型体现了赵鹏将在线学习理论（在线决策、遗憾最小化）应用于大模型推理加速的学术创新，也是LAMDA在线学习方向与产业大模型需求对接的标志性进展。
六、Connection圈层总结
第一圈层——博士导师周志华与核心理论合作者： 周志华（86次，2017-2026年）是赵鹏的博士导师和最核心的学术伙伴，86次合作在周志华全部527位合作者中排名第一。张利军（21次，2019-2025年）是LAMDA在线优化方向的学术搭档，二人构成LAMDA在线学习理论的"双核"。张宇杰（22次，2019-2026年）是最核心的学生合作者，贯穿赵鹏从博士生到教师的全过程。
第二圈层——LAMDA学生梯队： 闫雨呼（15次）、钱宇扬（12次）、李龙飞（10次）、王静（9次）、谢炎峰（7次）、张振宇（7次）等构成了赵鹏的在线学习研究团队。这些学生毕业后主要去向为华为（闫雨呼、李龙飞），体现了LAMDA向华为的人才输送通道。姜远（7次，2017-2022年）是赵鹏早期合作者，代表了LAMDA内部教师间的学术连接。
第三圈层——海外学术合作网络： - Haipeng Luo（6次，USC副教授）——博士访问导师，2篇COLT论文是赵鹏理论含量最高的成果 - Masashi Sugiyama（5次，东京大学教授）——持续4年的在线分布变化适应合作 - Yu-Xiang Wang（3次，UCSD/UCSB副教授）——博士访问导师，非稳态在线控制 - Tianbao Yang（2次，Auburn教授）——群体分布鲁棒优化 - Kfir Yehuda Levy（1次，Technion副教授）——梯度变化在线适应 - Kai-Ming Ting（2次，Federation University教授）——深度森林改进
赵鹏的国际合作网络覆盖北美、东亚、中东、大洋洲，其中与USC的Haipeng Luo和东京大学的Sugiyama合作最为深入。
第四圈层——业界产学研合作网络（新兴方向）： - 字节跳动（ByteDance）：Hao Zhang（4次，2026年），研究科学家，大模型推理加速与Agent - 阶跃星辰（StepFun）：Daxin Jiang（1次）+ Yibo Zhu（1次），创始人姜大昕为前微软副总裁，联合创始人Yibo Zhu为前字节跳动AI基础设施总监。JetSpec论文是LAMDA在线学习理论与阶跃星辰/字节跳动大模型工程能力的标志性协作 - 第四范式（4Paradigm）：Wei-Wei Tu（3次，2023-2024年），AutoML方向，通过LAMDA张利军教授建立的合作通道 - 华为：通过华为-南大LAMDA联合实验室，赵鹏的两位博士毕业生（闫雨呼、李龙飞）进入华为体系
第五圈层——LAMDA校友网络： 庞明（2次，京东）、马兰霁弘（2次，浙江工商大学）、黄圣君（1次，南航）、丁尧相（1次，浙大）等已毕业的LAMDA校友构成学术圈内的持续连接。
产出规模与趋势： 106篇发表记录，71位合作者。年均产出从2017年的2篇增长至2024年的19篇（峰值），2026年已有12篇（截至7月）。NeurIPS（14篇）+ICML（11篇）+COLT（3篇）的顶会覆盖在LAMDA乃至国内机器学习理论界均属顶尖水平。赵鹏作为LAMDA最年轻的教师成员（在读转教师），其论文绝大多数为第一作者或与导师联合，体现的是个人独立研究产出而非团队规模效应。2026年向大模型推理优化方向的转型，标志着赵鹏正在将在线学习理论从纯学术研究向产业应用延伸，与字节跳动、阶跃星辰等大模型企业的合作为这一转型提供了产业支撑。
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: 93/4324-6，106条发表记录，71位合作者），并结合以下信息源：
- 赵鹏个人主页（https://www.lamda.nju.edu.cn/zhaop/ 及 https://www.pengzhao-ml.com/）
- 周志华个人主页学生列表（https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/student-postdoc.htm）
- 桂林电子科技大学赵鹏学术报告会预告页面（2025年5月，含详细个人简介）
- LAMDA实验室官网成员页面与论著页面
- LAMDA团队成员个人主页（李龙飞、闫雨呼、钱宇扬等）
- Hao Zhang个人主页（h20zhang.github.io，字节跳动）
- Yibo Zhu个人主页（yibozhu.com，阶跃星辰/StepFun）
- 学术媒体报道（腾讯云、博客园等关于涂威威/第四范式的报道）
局限性说明：
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工作经历时间线不精确： 赵鹏从博士后转为准聘副教授的确切时间未在公开渠道明确披露，本报告基于"国家博新计划"通常为期2年的惯例推断为约2023年转副教授。
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Yong Bai身份未确认： Yong Bai（4次合作，2022-2025年）在DBLP中无机构标注，公开渠道未找到明确身份信息。其合作论文均与Masashi Sugiyama联合发表，可能为Sugiyama实验室成员或其他机构研究者。
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部分合作者身份推断： Guanghui Wang 0006（3次合作，2019-2021年）在DBLP中无机构标注，Lei Guo 0001（1次合作，2021年）的精确身份亦未完全确认。
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DBLP重复计数： 106条发表记录中包含大量CoRR预印本与正式发表的重复记录，实际独立研究成果约50-60篇，与个人主页"50余篇"的表述一致。
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业界合作尚处初期： 赵鹏与字节跳动、阶跃星辰的合作均集中于2026年，代表的是新兴的产业合作方向而非已成熟的产学研体系。这些合作能否持续并产出更多成果有待观察。