北大智能学院 方聪 助理教授
报告生成时间：2026年9月15日
个人主页：Cong Fang（congfang-ml.github.io）
所属团队：北京大学智能学院"机器学习"学科方向（负责人：林宙辰；骨干成员含方聪，据学院官网学科方向页）/ 林宙辰领衔的 ZERO 实验室骨干成员
一、学者基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 方聪（Cong Fang） |
| 职称 | 助理教授、研究员（新体制教研系列），博士生导师（据北京大学智能学院官网教师主页） |
| 所属单位 | 北京大学智能学院、北京大学人工智能研究院 |
| 学科归属 | 智能学院"机器学习"学科方向骨干成员（负责人林宙辰，成员：王立威、王奕森、方聪、贺笛、张牧涵、梁一韬、杨耀东、李庆） |
| 学术头衔 | 北京大学博雅青年学者；国家级青年人才（据吉林大学数学学院 2025 年学术活动嘉宾介绍） |
| 研究方向 | 深度学习理论、优化算法、因果学习（官网表述）；个人主页细分为优化与采样（凸/非凸、随机、分布式/联邦、min-max 优化与梯度采样）、深度学习理论（复杂度分析、特征/表示学习、隐式正则化）、AI 基础（数据驱动的因果学习）、具身智能（VLA、UMI 数据采集、世界模型推理）与大模型训练应用 |
| 学术产出 | 发表论文 30 余篇、专著 4 本（据官网简介），谷歌学术引用 2300 余次；代表作发表于 PNAS、COLT、NeurIPS、PIEEE、AoS、JMLR、TPAMI、IEEE T.IT 等 |
| 邮箱 | fangcong@pku.edu.cn |
二、教育背景与职业履历
方聪 2019 年在北京大学获得博士学位（专业为机器学习），博士导师为林宙辰教授——这一师承关系同时由智能学院官网教师简介（"师从林宙辰教授"）与其个人主页（"advised by Prof. Zhouchen Lin"）双重确认。其博士期间即以第一作者发表 SPIDER 随机非凸优化算法（NeurIPS 2018，与李俊驰、林宙辰、张彤合作，为首个达到近最优收敛速率的随机非凸优化方法）与非凸 SGD 逃逸鞍点的尖锐分析（COLT 2019，与林宙辰、张彤合作）等代表性成果，并与林宙辰、李欢合著 Springer 专著《Accelerated Optimization in Machine Learning: First-Order Algorithms》（2020）与《Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning》（2022），负责其中随机与分布式算法章节。其最早公开论文可追溯至 2015 年（Neurocomputing，场景文字检测方向），显示其博士阶段早期即进入林宙辰团队；其本科教育背景公开资料未披露。
博士毕业后，方聪赴美国从事博士后研究：2020 年在普林斯顿大学，合作导师为 Jason D. Lee 教授；2021 年在宾夕法尼亚大学，合作导师为 Weijie Su（苏炜杰）与 Qi Long（龙琦）教授（均见其个人主页明确记载）。博士后期间产出 Layer-Peeled Model（PNAS 2021，与何杭锋、龙琦、苏炜杰合作，按姓氏字母序）、过参数化神经网络均值场框架（COLT 2021，与 Jason Lee、杨鹏昆、张彤合作）与 PIEEE 综述《Mathematical Models of Overparameterized Neural Networks》（与张彤等）等工作。博士后结束后他回北京大学任教，现任智能学院助理教授、研究员、博士生导师；具体入职年份公开资料未见明确记载，可确认的是其自 2022 年起即以北京大学教职身份担任 ICML 领域主席。其个人主页长期声明与张彤（Tong Zhang，UIUC→香港科技大学）教授保持密切合作，并明确欢迎学生与张彤、苏炜杰等其海外导师合作。
职业履历要点（时间线）：
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 本科阶段 | 公开资料未披露 |
| 2015 年前后 | 已进入林宙辰团队开展研究（据公开成果时间线） |
| 2019 | 获北京大学博士学位（机器学习专业），导师林宙辰 |
| 2020 | 普林斯顿大学博士后（合作导师 Jason D. Lee） |
| 2021 | 宾夕法尼亚大学博士后（合作导师 Weijie Su、Qi Long） |
| 博士后结束后 | 回北京大学任教（入职年份公开资料未披露；2022 年起以北大教职身份任 ICML 领域主席） |
| 至今 | 北京大学智能学院助理教授、研究员、博士生导师，北京大学博雅青年学者，国家级青年人才 |
三、学生培养情况
3.1 招生与联合指导机制
方聪为博士生导师，其个人主页长期发布博士生与实习生招生信息，明确招收"数学能力强或编程能力强"的学生，并说明学生可同时接受林宙辰教授联合指导（co-advised），且有机会与其海外合作导师（特别是张彤、苏炜杰）合作。这一"方聪 + 林宙辰"联合指导机制延续了 ZERO 实验室"1+2"师资梯队的培养传统（参见本库林宙辰报告）。其在读与毕业学生的完整名单公开资料未披露。
3.2 以学生为一作的代表性成果
从其公开论文列表可见，方聪以通讯作者（标注 *）指导的学生一作论文已形成稳定产出线，覆盖优化理论到大模型训练方向，包括：PL 函数一阶复杂度下界与弱维数依赖零阶优化（COLT 2023，一作岳鹏云，与林宙辰合作）、双重随机欠阻尼 Langevin 采样（NeurIPS 2023，一作刘元石）、异质性数据通向不变性与因果性的隐式偏置（NeurIPS 2024，一作徐洋、顾一弘）、SGD 核回归学习曲线（ICML 2025，一作张海涵等）、大模型激活压缩与低显存训练 PRAC（ICML 2026）、面向 LLM 微调的预条件加速零阶优化 PaZO（NeurIPS 2025）与梯度压缩 SEPARATE（ICLR 2025，与林宙辰合作）等。需要说明的是，上述师生关系依据"学生一作 + 方聪通讯"的署名结构及其本人招生声明整理，具体学籍归属（方聪独立指导或与林宙辰联合指导）以官方学籍信息为准，公开渠道未见逐一披露。
3.3 学生获奖与毕业去向
据智能学院官网简介，方聪的深度因果学习研究获美国统计协会（ASA）学生论文奖（该奖项为其因果学习合作线的学生论文荣誉，相关成果发表于 AoS 2025、NeurIPS 2024）。其毕业生的具体去向公开资料未披露。
四、学术合作网络
4.1 学院/实验室内部
- 林宙辰（智能学院教授、副院长，博士导师）：方聪学术网络的轴心。二人合作贯穿其博士至今：从 NeurIPS 2017/2018、COLT 2019、PIEEE 2020 到 COLT 2023、NeurIPS 2024/2025、ICLR 2025，并合著 Springer 专著两部（另有中文版）；二人联合获 2023 年度 CAAI 吴文俊人工智能自然科学奖一等奖（方聪排名第二）、第二届"祖冲之奖"突出成果奖（方聪排名第三）。方聪亦与林宙辰联合指导博士生、共同主持 2026 年北京大学机器学习与优化研讨会（与文再文、袁坤共同主持，方聪致开幕词）。
- ZERO 实验室 / 机器学习学科方向同事圈：王奕森（助理教授）、梁一韬、张牧涵（合作教授）与王立威、贺笛、杨耀东、李庆等构成学院内机器学习方向的同事网络；方聪与王立威、李彤阳合作量子有限和优化算法（ICML 2024），与杨耀东团队（杨耀东、李擎）合作多视角视频奖励塑形 MVR（ICLR 2026）与 MoE 深度强化学习 SPHERE（ICML 2026），显示其向学院内强化学习方向的横向连接。
- 跨媒体通用人工智能全国重点实验室：2026 年北京大学机器学习与优化研讨会由智能学院、数学科学学院与该实验室共同主办，方聪为主持人之一，体现其在院内学术组织中的角色。
4.2 国内合作
- 北京大学数学科学学院：与文再文（北京国际数学研究中心）共同主持 2026 年北大机器学习与优化研讨会，延续林宙辰团队与北大数院的纽带。
- 复旦大学 / 上海交通大学等优化圈：与罗洛（Luo Luo）、杨龙（Long Yang）合作广义拟凸多分布优化（NeurIPS 2024）与零阶优化（COLT 2023）；与浙江大学钱徽（Hui Qian）、黄俊洲、赵沛霖、沈泽邦合作无投影随机非凸优化（AISTATS 2019）。
- 香港科技大学 / 香港高校圈：通过张彤（时任香港科技大学教授）保持持续合作。
- 企业研究院背景合作者：博士及博士后早期与腾讯 AI Lab 体系的赵沛霖、黄俊洲（AISTATS 2019）、张瞳（Pan Zhou 等的海外合作者 Edward Chang，Neurocomputing 2018）等有论文合作。
4.3 国际合作
- 张彤（Tong Zhang，UIUC→香港科技大学）：方聪个人主页明确记载二人"长期密切合作"。合作横跨 SPIDER（NeurIPS 2018）、鞍点逃逸（COLT 2019）、均值场框架（COLT 2021）、PIEEE 综述（2021）、IEEE T.IT（2022）、NeurIPS 2023 至 JMLR 2024，是其连接国际机器学习理论圈的核心枢纽。
- 普林斯顿大学：Jason D. Lee（博士后合作导师，NeurIPS 2020、COLT 2021 合作）；并与范剑青（Jianqing Fan）团队形成深度合作——与顾一弘、Peter Bühlmann 合作的神经对抗不变性学习发表于 AoS 2025，与范剑青、张彤合作的环境不变线性最小二乘发表于 AoS 2024，与顾一弘、徐洋、郭紫剑、范剑青合作不变因果预测的计算极限研究，构成其因果学习方向的国际主线。
- 宾夕法尼亚大学：Weijie Su、Qi Long（博士后合作导师），合作产出 PNAS 2021 Layer-Peeled Model 与 RLHF 对齐算法偏置研究（JASA 2025，与肖鉴聪等合作）。
- 瑞士 ETH 苏黎世：通过 Peter Bühlmann（AoS 2025 合作者）接入欧洲统计学圈。
- 其他：与李俊驰（Chris Junchi Li，SPIDER 合作者）、何杭锋（Hangfeng He，PNAS 合作者）、杨鹏昆（Pengkun Yang）等海外青年学者保持合作。
五、业界合作关系深度分析
方聪为青年理论 PI，公开渠道未见其与企业签署横向合作项目、联合实验室或创业孵化的明确记录，其业界连接主要通过三条路径体现：
- 大模型训练效率研究的技术外溢：其近年研究重心明显向大模型训练的工程性理论问题倾斜——大模型激活压缩与低显存训练（PRAC，ICML 2026）、LLM 零阶微调（PaZO，NeurIPS 2025）、大模型梯度压缩（SEPARATE，ICLR 2025）、KV Cache 压缩（NeurIPS 2025，与林宙辰合作）与 Transformer 训练动力学（ICLR 2026）等成果，直接对应工业界大模型训练"降本增效"的核心痛点，具备向产业界转化的天然接口。其个人主页亦将"LLM Training、数据高效利用"列为应用方向。
- 企业研究院论文合作：早期与腾讯 AI Lab 研究者（赵沛霖、黄俊洲，AISTATS 2019）等的合作，以及 ICML 2026"Feasible Fusion"一文与企业背景作者的合作，显示其保持与企业研究团队的松散论文级协作。
- 人才与网络外溢：作为林宙辰团队"留校任教"的代表，其处于 ZERO 实验室向产业界输送人才的通道上（同门去向包括 Amazon AGI、CMU 等，参见本库林宙辰报告），并通过张彤（曾任腾讯 AI Lab 主任）等合作者间接连通工业界研究圈。
总体而言，其产业合作目前处于"研究议题与产业需求高度同构、但正式产业纽带有限"的阶段，符合青年理论学者的典型形态；后续其大模型训练效率方向是否演化为实质性企业合作，值得持续跟踪。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 名称/内容 |
|---|---|
| 科研奖励 | 2023 年度 CAAI 吴文俊人工智能自然科学奖一等奖（排名第二，所在团队成果为神经网络结构设计与优化算法方向）；第二届"祖冲之奖"——人工智能前沿创新奖年度突出成果奖（排名第三，成果"资源受限下的机器学习理论与方法"，第一完成人林宙辰） |
| 学生论文奖 | 深度因果学习研究获美国统计协会（ASA）学生论文奖（据智能学院官网简介） |
| 人才计划 | 北京大学博雅青年学者；国家级青年人才（据吉林大学数学学院 2025 年学术活动嘉宾介绍） |
| 学术兼职 | ICML 2022/2025、NeurIPS 2022–2025 领域主席（Area Chair）；ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning 编委；《北京大学学报》编委（据智能学院官网简介） |
| 学术组织 | 2026 年北京大学机器学习与优化研讨会共同主持人（与林宙辰、文再文、袁坤），并致开幕词 |
| 专著 | 《Accelerated Optimization in Machine Learning: First-Order Algorithms》（Springer 2020，负责第 5、6 章）；《Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning》（Springer 2022，负责随机算法章节；另有中文版）等共 4 本（据官网简介） |
| 科研项目 | 主持国家自然科学基金面上项目一项、国家自然科学基金重大研究计划培育项目一项（据官网简介） |
七、Connection 圈层总结
- 核心圈（林宙辰—ZERO 实验室）：方聪是林宙辰"亲传弟子留校"的标志性节点——博士师承林宙辰（双重官方来源确认），留校后与导师构成"师生 + 同事"复合纽带，联合指导学生、合著专著、共享奖项（吴文俊一等奖排名第二、祖冲之奖排名第三）、共同主办学术会议，并与王奕森共同构成 ZERO 实验室的青年 PI 梯队。
- 师承延伸圈（国际统计学与机器学习理论圈）：经普林斯顿（Jason Lee、范剑青）与宾大（苏炜杰、龙琦）两段博士后经历，加上与张彤的长期合作，方聪将林宙辰团队的"优化"传统接入了美国统计学与机器学习理论的核心圈层，并在因果学习方向与范剑青、Bühlmann 形成独立成线的国际合作。
- 学院同事圈：作为智能学院"机器学习"学科方向骨干成员，与王立威、王奕森、杨耀东、李庆等院内同事形成从理论到强化学习的横向合作网，并通过共同主持研讨会参与学院学术组织工作。
- 学生培育圈：以"方聪通讯 + 学生一作"模式持续产出 COLT/NeurIPS/ICML 级别成果，学生可与林宙辰联合指导、与张彤和苏炜杰等海外导师合作，形成"国内留校 PI + 海外博士后导师"的跨境联合培养雏形；其完整学生名单与毕业去向公开资料尚未系统披露。
总体来看，方聪的学术网络呈现"内核极稳（林宙辰轴心）、外联精准（普林斯顿—宾大—港科大统计理论圈）"的结构特征，是北大智能学院机器学习方向"优化与深度学习理论"子谱系承上启下的关键节点；其网络资本正从"理论合作网络"向"大模型训练效率"这一产业高需求方向迁移，后续连接价值的增长空间主要取决于学生培养规模与产业合作纽带的实质化程度。
主要资料来源
- 北京大学智能学院教师主页：方聪（sai.pku.edu.cn/info/1362/2708.htm，含职称、师承、获奖、学术兼职）
- 北京大学智能学院"学科方向—机器学习"页（负责人林宙辰，骨干成员含方聪；sai.pku.edu.cn/xkjs/xkfx.htm 及 cis.pku.edu.cn/info/1087/2309.htm）
- 方聪个人主页及完整论文列表（congfang-ml.github.io，含博士后导师、招生声明、论文与专著）
- 北京大学智能学院新闻：林宙辰教授荣获第二届"祖冲之奖"突出成果奖（完成人含方聪；cis.pku.edu.cn/info/1088/3443.htm）
- 北京大学智能学院新闻：2026 年北京大学机器学习与优化研讨会成功举办（方聪共同主持并致开幕词；cis.pku.edu.cn/info/1082/9385.htm）
- 吉林大学数学学院 2025 年系列学术活动第 192 场嘉宾介绍（方聪：助理教授、博导、国家级青年人才、博雅青年学者；math.jlu.edu.cn/info/1555/16488.htm）
- 北京大学信息科学技术学院"E席谈"青年学术沙龙第二十九期报道（方聪主讲"如何从事AI理论研究"；eecs.pku.edu.cn/info/1040/6909.htm）
- 本库已有报告：《北大智能学院 林宙辰 教授》（pku_sai_linzhouchen_network.md）、《北大智能学院 王立威 教授》（pku_sai_wangliwei_network.md）