人大高瓴 陈旭 副教授
报告生成时间： 2026年7月
个人主页： https://gsai.ruc.edu.cn/chenxu 团队主页（AI Engine Lab）： https://ai-engine-lab.com DBLP： https://dblp.org/pid/83/6331-17.html（英文名 Xu Chen 0017） Google Scholar： https://scholar.google.com/citations?user=loPoqy0AAAAJ ORCID： 0000-0003-0144-1775
一、学者基本信息
陈旭，中国人民大学高瓴人工智能学院预聘副教授，博士生导师，国家高层次青年人才。本科毕业于北京交通大学通信工程专业，硕士就读于北京科技大学计算机科学与技术专业，博士毕业于清华大学软件学院，博士期间曾赴美国佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）CSE方向访问交流，博士毕业后赴英国伦敦大学学院（University College London）计算机科学系从事博士后研究，2020年加入中国人民大学高瓴人工智能学院，历任预聘助理教授、预聘副教授。
主要研究方向为大语言模型（尤其大模型智能体）、强化学习、信息检索和因果推断。发表高水平论文100余篇（DBLP统计266条发表记录），谷歌学术引用1.6万余次。带领团队在大模型智能体领域开展一系列国际上的早期研究，构建了基于大模型智能体的社会模拟平台"玉兰-万象"（https://www.yulan-onesim.cn/ ）。共同主持开发推荐系统工具集"伯乐"（RecBole），带领团队撰写大语言模型智能体综述《A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents》及智能体记忆机制综述，构建基于LLM Agent的用户行为模拟环境"RecAgent"。
荣誉方面，所发表论文荣获TheWebConf 2018最佳论文提名奖、CIKM 2022最佳资源论文Runner-Up奖、AIRS 2017最佳论文奖、SIGIR-AP 2023最佳论文提名奖、MM-Asia 2024最佳论文奖等；荣获中国中文信息学会钱伟长青年科技奖、人工智能学会吴文俊科技进步一等奖（排名第二）、计算机学会自然科学二等奖（排名第二）、ACM-北京新星奖等。入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。长期担任ICML、NeurIPS、ICLR等会议领域主席，担任期刊ACM Transactions on Recommender Systems（TORS）编委。主持国家自然科学基金青年科学基金项目和面上项目等。相关成果在多家企业落地，荣获华为"创新先锋总裁奖"及华为优秀校企合作项目等荣誉。
二、DBLP数据统计
2.1 身份确认
经消歧确认对应DBLP身份为 pid 83/6331-17（Xu Chen 0017），主要依据机构历史与研究方向。
2.2 发表统计
| 统计项 | 数值 |
|---|---|
| DBLP总记录数 | 266篇 |
| 期刊论文（article） | 136篇 |
| 会议论文（inproceedings） | 130篇 |
| 合作者总数 | 523人 |
| 仅合作1次的合作者 | 244人（占46.6%） |
| 2022-2026年发文量 | 193篇（占72.6%） |
| 2024-2026年发文量 | 139篇（占52.3%） |
| 2025年单年发文量 | 66篇 |
2.3 年度发文趋势
| 年份 | 篇数 | 年份 | 篇数 |
|---|---|---|---|
| 2012 | 1 | 2020 | 12 |
| 2014 | 1 | 2021 | 23 |
| 2015 | 3 | 2022 | 24 |
| 2016 | 4 | 2023 | 30 |
| 2017 | 8 | 2024 | 49 |
| 2018 | 14 | 2025 | 66 |
| 2019 | 7 | 2026 | 24 |
发文量呈现明显的加速趋势：2012-2019年（博士及博后阶段）累计仅38篇，2020年加入人大后进入快速增长期，2022年后呈爆发式增长（72.6%的论文发表于2022年之后），2025年单年产出66篇，与ChatGPT问世后大模型智能体研究热潮及其团队规模快速扩张高度吻合。
三、博士教育背景
据中国人民大学高瓴人工智能学院官方页面，陈旭的教育经历为：
- 清华大学 软件学院 博士
- 美国佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）CSE 访问学者
- 北京科技大学 计算机科学与技术 硕士
- 北京交通大学 通信工程 学士
早期论文轨迹
据DBLP记录，陈旭的最早论文发表于2012年（KDD，与Mingyuan Zhou和Lawrence Carin合作，方向为主题模型），推测为其佐治亚理工学院访问期间的工作。2015年起，其论文开始集中于推荐系统方向，核心合作者为清华大学软件学院的 Zheng Qin（秦振） 和 Yongfeng Zhang（张永锋）。
四、导师/师承分析
4.1 博士阶段（清华大学软件学院，约2014-2019年）
据DBLP早期论文（2015-2019年）的合著者分析，陈旭在清华博士期间的核心合作者如下：
| 姓名 | 现任职/背景 | 合作论文数 | 合作年份 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Zheng Qin（秦振） | 清华大学软件学院教授 | 20次 | 2015-2021 | 博士阶段最核心的合作者，早期推荐系统论文（SIGIR 2016、AIRS 2017、CIKM 2017等）几乎全部共同署名，推断为博士导师 |
| Yongfeng Zhang（张永锋） | 清华大学（现圣母大学计算机系副教授） | 37次 | 2016-2024 | 博士阶段核心合作者，长期持续合作至今。2016-2018年合作最为密集，推测为博士阶段的联合指导或实验室资深成员/导师 |
| Wenhui Yu | 清华大学 | 13次 | 2017-2024 | 博士阶段同实验室成员 |
陈旭博士期间的研究方向集中在推荐系统（Learning to Rank for Recommendation、Bayesian Personal Ranking、协同过滤等），与后期转向大语言模型和智能体有明显的方向演进。其TheWebConf 2018最佳论文提名奖和AIRS 2017最佳论文奖均出自博士阶段。
关于博士导师： 秦振（清华大学软件学院教授）推断为博士导师，基于其与陈旭20次合作（2015-2021年）及同属清华软件学院。陈旭个人主页未明确写明博士导师姓名。张永锋的持续高频合作（37次，贯穿博士至人大阶段）表明其可能为联合指导或长期学术伙伴。
4.2 博士后阶段（英国伦敦大学学院 UCL，约2019-2020年）
| 姓名 | 现任职/背景 | 合作论文数 | 合作年份 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Jun Wang（汪军） | 伦敦大学学院教授（现已加入香港城市大学） | 22次 | 2020-2025 | UCL博士后导师，强化学习与推荐系统方向，合作持续至2025年 |
汪军是国际知名强化学习与信息检索学者，陈旭在UCL博士后期间加入其团队，这为其后续在强化学习和大模型智能体方向的发展奠定了重要基础。两人合作从2020年（陈旭加入人大当年）持续至2025年，表明博后阶段的学术纽带得到了良好延续。
五、现单位团队与核心合作者
5.1 AI Engine Lab团队（中国人民大学）
陈旭在人大高瓴人工智能学院组建了AI Engine Lab研究团队，团队主页（ai-engine-lab.com）显示研究方向涵盖大语言模型、因果推断和推荐系统。据DBLP高频合作者数据及团队主页News信息，核心成员如下：
| 姓名（英文/DBLP） | 合作论文数 | 合作年份 | 身份与方向 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Zeyu Zhang（张泽宇） | 39次 | 2022-2026 | 博士生 | 大模型智能体记忆机制、个性化方向核心成员；TOIS'25综述一作、NeurIPS'25两篇一作 |
| Lei Wang（王磊） | 34次 | 2022-2026 | 博士生 | LLM Agent综述一作（FCS'24）、TheWebConf'24、AAAI'24 oral、TOIS'24 |
| Jiakai Tang（唐嘉凯） | 31次 | 2022-2026 | 博士生 | 推荐系统方向，2026年KDD 3篇+TKDE+TOIS，团队最高产学生 |
| Rui Li（李睿） | 27次 | 2023-2026 | 博士生 | 知识图谱、RAG方向，ICML'24、NeurIPS'25、KDD'25 |
| Jingsen Zhang（张景森） | 25次 | 2021-2026 | 博士生 | 可解释推荐方向，NeurIPS'23 D&B Track、KDD'24 |
| Xueyang Feng（冯雪阳） | 21次 | 2023-2026 | 博士生 | LLM Agent方向，WWW'26、NAACL'25、EMNLP'24 |
| Zexu Sun（孙子渃） | 16次 | 2023-2026 | 博士生 | 因果推断与RL方向，ICLR'25、ICLR'26两篇、NeurIPS'23 |
| Xiaohe Bo（薄小荷） | 15次 | 2023-2026 | 博士生 | LLM Agent方向，NeurIPS'24、ICLR'26 |
| Chen Ma（马晨） | 14次 | 2023-2026 | 博士生 | LLM Agent综述合著者 |
| Zihang Tian（田子杭） | 12次 | 2025-2026 | 博士生 | 近期加入，TOIS'26 |
| Hao Yang（杨浩） | 12次 | 2023-2026 | 博士生 | 公平性推荐方向，RecSys'23、TOIS'24 |
| Haoran Tan（谭浩然） | 11次 | 2024-2026 | 硕士生 | 大模型智能体方向，ACL'26、ACL findings'26 |
| Heyang Gao（高鹤洋） | 9次 | 2023-2026 | 博士生 | ICLR'26 |
| Zhenlei Wang（王振磊） | 8次 | 2021-2024 | 硕士生 | 可解释推荐，TheWebConf'23 |
团队规模与产出趋势： 据AI Engine Lab主页News统计，2023年以来团队每年接收论文数量呈爆发式增长：2023年约8篇、2024年约15篇、2025年约25篇、2026年（截至6月）已约20篇。核心博士生集中在2022-2023年入学，目前正处于产出高峰期。团队研究方向经历了从推荐系统/因果推断（2020-2022年）到大模型智能体（2023年至今）的明显转向，其中RecAgent（用户行为模拟）、LLM Agent综述、玉兰-万象社会模拟平台是代表性成果。
5.2 人大高瓴学院校内合作者
| 姓名 | 现任职 | 合作论文数 | 合作年份 | 关系 |
|---|---|---|---|---|
| Ji-Rong Wen（文继荣） | 高瓴人工智能学院执行院长、教授 | 53次 | 2020-2026 | 学院领军人物，全网络最高频合作者，提供学术方向引领与资源整合 |
| Wayne Xin Zhao（赵鑫） | 高瓴人工智能学院教授 | 21次 | 2017-2024 | 校内核心同事，RecBole共同开发者，推荐系统方向深度合作 |
| Yankai Lin（林衍凯） | 高瓴人工智能学院助理教授 | 20次 | 2023-2025 | LLM Agent综述共同通讯作者 |
| Jun Xu（徐君） | 高瓴人工智能学院教授 | 18次 | 2022-2026 | 推荐系统方向，长期合作 |
| Hongteng Xu（徐洪磊） | 高瓴人工智能学院副教授 | 17次 | 2017-2025 | 因果推断与推荐交叉方向 |
| Ruihua Song（宋睿华） | 高瓴人工智能学院副教授 | 17次 | 2022-2025 | 多模态方向 |
| Haoxuan Li（李昊轩） | 高瓴人工智能学院助理教授 | 14次 | 2024-2026 | 近期合作 |
| Zhewei Wei（魏哲巍） | 高瓴人工智能学院副院长、教授 | 9次 | 2023-2025 | 图学习方向交叉合作 |
| Yushuo Chen（陈宇硕） | 高瓴人工智能学院 | 8次 | 2020-2025 | RecBole团队成员 |
文继荣以53次合作位居全网络之首，这一模式与赵鑫团队高度一致（赵鑫网络中文继荣合作373次），反映出人大高瓴学院以文继荣为核心的学术组织结构。
六、业界合作关系深度分析
陈旭团队的产学研合作网络极为广泛，是人大高瓴学院中产业合作最为活跃的团队之一。以下按合作深度分级分析。
6.1 核心产业合作方：华为诺亚方舟实验室（最深度绑定）
华为是陈旭团队最重要的产业合作方，合作深度远超其他企业。
| 华为方合作者 | 合作论文数 | 合作年份 | 方向 |
|---|---|---|---|
| Zhenhua Dong（董振海） | 43次 | 2021-2026 | 推荐系统、大模型智能体，华为诺亚方舟实验室 |
| Quanyu Dai（戴全宇） | 41次 | 2021-2026 | 推荐系统、大模型，华为诺亚方舟实验室 |
| Xiuqiang He（何秀强） | 8次 | 2020-2026 | 推荐系统，华为诺亚方舟实验室 |
Zhenhua Dong和Quanyu Dai的合作频次分别位列陈旭全网络第2和第3位（仅次于文继荣），合作从2021年持续至今且呈逐年增长态势。代表性联合成果包括：
- 大模型智能体记忆机制系列（TOIS 2025综述、NeurIPS 2025 MemSim、TheWebConf 2025 MemEngine）：人大-华为联合聚焦LLM Agent记忆能力，形成"综述+数据集+工具包"完整研究体系，是国际上该方向的早期系统性工作。
- 推荐系统公平性与去偏系列（WWW 2023 P-MMF、TOIS多篇）：面向工业落地的推荐算法优化。
- 陈旭公开简历提及"荣获华为创新先锋总裁奖及华为优秀校企合作项目"，表明该合作获得了华为最高级别的认可。
6.2 百度
| 百度方合作者 | 合作论文数 | 合作年份 | 方向 |
|---|---|---|---|
| Dawei Yin（殷大伟） | 10次 | 2020-2025 | 推荐系统、信息检索，百度搜索架构师 |
殷大伟是百度搜索首席架构师，与陈旭的合作主要集中在推荐系统去偏和因果推断方向，持续5年。
6.3 微软亚洲研究院（MSRA）
| MSRA方合作者 | 合作论文数 | 合作年份 | 方向 |
|---|---|---|---|
| Xing Xie（谢幸） | 8次 | 2023-2025 | 大模型智能体、社会模拟 |
谢幸是MSRA首席研究员，合作集中在2023年后的大模型智能体与社会模拟方向，与陈旭"玉兰-万象"社会模拟平台的研究主线高度契合。
6.4 腾讯
陈旭于2021年获得CCF-腾讯犀牛鸟科研基金资助。其人大同事黄文炳曾在腾讯AI Lab担任高级研究员，学院层面与腾讯有长期合作关系。DBLP数据中直接的腾讯方联合论文相对较少，但CCF-腾讯基金和学院级合作构成了稳定的合作渠道。
6.5 阿里巴巴/阿里妈妈
人大高瓴学院与阿里妈妈联合举办技术节（2023年7月），陈旭作为学院核心教师参与。赵鑫团队与阿里巴巴达摩院（Yaliang Li等）有深度合作，陈旭亦参与部分联合研究。魏哲巍教授发表列表显示与陈旭、阿里巴巴（Yaliang Li、Bolin Ding）有联合论文。
6.6 快手
陈旭主持了快手与人大高瓴学院联合成立的"未来媒体智能联合实验室"的WWW 2023论文分享会，快手技术副总裁江鹏出席。该联合实验室聚焦多模态AI大模型和智能算法推荐。
6.7 小米
人大高瓴学院与小米集团技术委员会AI实验室联合举办大模型研讨会（2023年11月），陈旭主持部分环节并做"LLM Agent与用户行为模拟"报告。小米AI实验室大模型算法负责人刘伟等参会。
6.8 蚂蚁集团
陈旭于2022年获得CCF-蚂蚁绿色计算专项科研基金资助，项目为《大规模算力分配能耗ROI预估与全链路实时弹性算力分配》。
6.9 学生毕业去向工业界统计
据AI Engine Lab主页信息及DBLP合作者单位推断，团队学生的工业界去向主要包括华为诺亚方舟实验室（多位学生在华为实习并发表联合论文）、百度、阿里巴巴等头部企业。由于团队组建较晚（2020年），目前尚无大规模博士毕业生数据。
6.10 业界合作总结
| 企业 | 合作深度 | 代表合作者 | 合作论文数 | 主要方向 |
|---|---|---|---|---|
| 华为诺亚方舟实验室 | 极深 | Zhenhua Dong、Quanyu Dai、Xiuqiang He | 合计92次 | 推荐系统、大模型智能体记忆 |
| 百度 | 较深 | Dawei Yin | 10次 | 推荐系统去偏 |
| 微软亚洲研究院 | 中等 | Xing Xie | 8次 | 大模型智能体、社会模拟 |
| 腾讯 | 基金合作 | CCF-腾讯犀牛鸟基金 | — | 推荐系统 |
| 阿里巴巴/阿里妈妈 | 学院合作 | Yaliang Li、Bolin Ding | 少量 | 信息检索 |
| 快手 | 联合实验室 | 江鹏等 | — | 推荐与多模态 |
| 小米 | 研讨合作 | 刘伟等 | — | 大模型 |
| 蚂蚁集团 | 基金合作 | CCF-蚂蚁基金 | — | 绿色计算 |
七、Connection圈层总结
第一圈层（学术领路人）： 文继荣（53次，全网络最高频）——作为人大高瓴人工智能学院执行院长，文继荣是陈旭加入人大后最核心的学术合作者与资源整合者，为陈旭团队在推荐系统、大模型方向的崛起提供了学术平台和产业资源支撑。两者构成了人大高瓴学院中信息检索/推荐系统方向的重要合作轴心。
第二圈层（博士与博后师承）： - 博士阶段：Zheng Qin（秦振，清华大学软件学院教授，20次，2015-2021）——推断为博士导师，奠定了陈旭在推荐系统方向的研究根基。Yongfeng Zhang（张永锋，37次，2016-2024）——清华同门/合作者，长期持续合作至今，是陈旭学术生涯中合作时间最长的高频合作者之一。 - 博后阶段：Jun Wang（汪军，UCL，22次，2020-2025）——UCL博士后导师，为陈旭引入了强化学习的理论视角，是其后续转向大模型智能体研究的重要学术桥梁。
第三圈层（AI Engine Lab自主培养梯队）： Zeyu Zhang（39次）、Lei Wang（34次）、Jiakai Tang（31次）、Rui Li（27次）、Jingsen Zhang（25次）、Xueyang Feng（21次）等一批博士生构成了团队产出的主力军。团队规模约15-20名在读硕博生，核心学生集中于2022-2023年入学，目前正处于产出爆发期（2024-2026年贡献了52.3%的论文）。团队研究主线清晰：从早期的推荐系统/因果推断，经RecAgent（2023年）转向大模型智能体，并进一步拓展至社会模拟（玉兰-万象平台），形成了"LLM Agent + 社会科学"的鲜明特色。
第四圈层（产学研深度合作网络）： 华为诺亚方舟实验室是陈旭团队最核心的产业合作方，Zhenhua Dong（43次）和Quanyu Dai（41次）分别位列全网络第2和第3位，三者合计合作论文超过90篇，涵盖了从推荐系统到大模型智能体记忆机制的完整研究谱系。这一绑定关系使陈旭团队成为人大高瓴学院中产业合作最为深入的团队之一，华为"创新先锋总裁奖"的获得进一步印证了该合作的战略级别。此外，百度（Dawei Yin，10次）、微软亚洲研究院（Xing Xie，8次）等也构成了稳定的合作渠道。
第五圈层（校内协同网络）： 与赵鑫（21次）、林衍凯（20次）、徐君（18次）、徐洪磊（17次）、宋睿华（17次）、魏哲巍（9次）等学院同事的广泛合作，构成了人大高瓴学院大模型研究方向的协同网络。尤其值得注意的是，陈旭与赵鑫在RecBole推荐系统工具集上的长期合作，以及与林衍凯在LLM Agent综述上的共同通讯，体现了学院内部"推荐系统→大模型智能体"方向演进中的学术接力。
产出规模与趋势： 266篇DBLP记录中，2022年以后占72.6%，2025年单年66篇，加速趋势与赵鑫团队（574篇、2025年112篇）处于同一量级但起步更晚（2020年加入人大 vs 2014年）。合作者总数523人中仅合作1次的有244人，覆盖SIGIR、CIKM、KDD、TheWebConf、ACL、NeurIPS、ICML、ICLR等信息检索与机器学习顶会的广泛协作网络。与赵鑫团队相比，陈旭团队的鲜明特色在于：产业合作（尤其华为）占比更高、大模型智能体方向布局更早且更聚焦、博士阶段师承（清华软件学院）与赵鑫（北大计算机所）形成互补的学术脉络。
八、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: 83/6331-17，266条发表记录，523位合作者的共著统计），并结合中国人民大学高瓴人工智能学院官网、AI Engine Lab团队主页（ai-engine-lab.com）、智源社区（hub.baai.ac.cn）、人大高瓴学院新闻公告等信息源。Google Scholar引用数据（1.6万余次）引自官方页面。
局限性说明：
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博士导师身份：秦振作为博士导师的判断系基于DBLP合著模式推断（20次合作、2015-2021年、同属清华软件学院），陈旭个人主页未明确写明博士导师姓名。张永锋合作频次更高（37次），但时间跨度超出博士阶段，更可能是长期学术伙伴或联合指导。
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博士毕业年份：陈旭个人主页未注明具体博士毕业年份，推测博士阶段约为2014-2019年，UCL博后约为2019-2020年。
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团队学生毕业去向：AI Engine Lab成立于2020年，首批博士生尚处于在读阶段，目前缺乏完整的毕业生去向统计数据。
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DBLP覆盖范围：DBLP主要收录计算机科学领域正式发表的会议和期刊论文，可能未涵盖部分中文期刊或最新预印本。