SJTU-人工智能学院 赵沛霖 教授
报告生成时间：2026年8月25日
个人主页：Peilin Zhao（peilinzhao.github.io）
所属团队：上海交通大学人工智能学院（机器学习理论及应用方向）
一、学者基本信息
赵沛霖，上海交通大学人工智能学院教授，机器学习理论及应用方向的"产学研复合型"学者。他本科毕业于浙江大学数学系，2013 年在南洋理工大学（NTU）获计算机科学博士学位（导师 Steven C. H. Hoi），此后先后任职于罗格斯大学（博士后）、新加坡科技研究局（A*STAR）、蚂蚁集团与腾讯集团——其中 2017–2025 年在腾讯 AI Lab 担任 Principal Researcher（首席研究员，研究序列职称，非管理岗高管）。其研究兴趣集中在机器学习及其应用，包括大语言模型的安全对齐、强化学习、自动化学习（AutoML），以及制药 AI、新闻推荐、公益风控等落地项目，成果发表于 Nature 子刊、TPAMI、JMLR、NeurIPS、ICML、ICLR 等顶级期刊与会议。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 赵沛霖（Peilin Zhao） |
| 当前职称 | 教授（上海交通大学人工智能学院） |
| 教育背景 | 浙江大学数学系学士（2004–2008）；南洋理工大学计算机科学博士（2008–2013，导师 Steven C. H. Hoi） |
| 产业履历 | 腾讯 AI Lab Principal Researcher（2017–2025）；蚂蚁集团 AI 部门 Senior Expert（2016–2017）；A*STAR 数据分析部门 Research Scientist（2014–2016）；百度深度学习研究院访问学者（2013–2014）；罗格斯大学统计系博士后（2013–2014） |
| 研究方向 | 机器学习及应用：LLM 安全对齐、强化学习、自动化学习；AI for Science（制药 AI）、推荐系统、AI for Games |
| 代表性论文 | DUOL（NeurIPS 2009）；Online Transfer Learning（Artificial Intelligence，2014）；Nature 子刊、TPAMI、JMLR 等系列成果 |
| 学术兼职 | TPAMI 副主编（2021– ）；TMLR 副主编（2024– ）；ICLR/ICML/NeurIPS Area Chair |
| 邮箱 | peilinzhao@sjtu.edu.cn |
消歧说明（供索引）：本报告对象为上海交通大学人工智能学院教师页与个人主页（peilinzhao@sjtu.edu.cn）所对应的赵沛霖。其可唯一识别的特征组合为：浙大数学本科、NTU 计算机博士（导师 Steven C. H. Hoi，在线学习方向）、腾讯 AI Lab Principal Researcher（2017–2025）。上海交大及国内高校另有多位"赵"姓机器学习学者（如赵恒爽等），均非本报告对象。
二、教育背景与职业履历
赵沛霖 2004 年进入浙江大学数学系就读，2008 年获学士学位；同年赴新加坡南洋理工大学攻读计算机科学博士学位，师从 Steven C. H. Hoi 教授（在线学习与社会化机器学习方向的代表学者，后任教于新加坡管理大学 SMU），2013 年获博士学位。博士期间（2009 年）即以第一作者在 NeurIPS（当时称 NIPS）发表论文 DUOL（Double Updating Online Learning，与导师及 Rong Jin 合作），随后与 Hoi、Jialei Wang、Bin Li 合作的 Online Transfer Learning（AIJ 2014）成为在线迁移学习的代表性工作，被《小王爱迁移》等中文社区广泛解读——这一"NTU 在线学习谱系"是其学术身份的起点。
2013–2014 年，他同时以访问学者身份进入百度深度学习研究院（IDL，时值余凯主导的深度学习浪潮早期），并在美国罗格斯大学统计系从事博士后研究（具体合作导师公开资料未披露）。2014–2016 年，他加入新加坡科技研究局（A*STAR）数据分析部门任 Research Scientist，从事数据科学与机器学习的应用研究。2016–2017 年，他回国加入蚂蚁集团 AI 部门任 Senior Expert；2017 年转入腾讯 AI Lab 任 Principal Researcher，直至 2025 年——在腾讯的八年间，其工作从在线学习理论延展至制药 AI、新闻推荐、公益风控等大规模落地场景，近期则聚焦大语言模型的安全对齐与强化学习。2025 年前后，他离开产业界，全职加入上海交通大学人工智能学院任教授，实现从企业研究员到高校 PI 的"反向流动"。
Steven C. H. Hoi（NTU → SMU；在线学习/社会化机器学习）
└── 赵沛霖（NTU 博士 2013；历任 A*STAR、蚂蚁、腾讯 AI Lab；现任 SJTU 人工智能学院教授）
├── 在读学生：公开资料未披露（个人主页长期招募实习生、研究生与博士后）
└── 产业期合作网络：腾讯 AI Lab / 蚂蚁集团 / A*STAR 等机构内部团队
关键时间线：
- 2004–2008 年：浙江大学数学系本科
- 2008–2013 年：南洋理工大学计算机科学博士（导师 Steven C. H. Hoi）
- 2013–2014 年：罗格斯大学统计系博士后；百度 IDL 访问学者
- 2014–2016 年：A*STAR 数据分析部门 Research Scientist
- 2016–2017 年：蚂蚁集团 AI 部门 Senior Expert
- 2017–2025 年：腾讯 AI Lab Principal Researcher
- 2025 年前后至今：上海交通大学人工智能学院教授
三、学生培养情况
赵沛霖 2025 年前后才完成从产业界到学界的全职切换，其高校教师生涯尚处起步阶段，目前公开渠道未见其名下已毕业或在读研究生的系统名单，个人主页亦以招募公告为主（"We are looking for interns, graduate students, Postdocs"）。
可确认的培养相关事实包括：
- 招生状态：面向实习生、硕士生、博士生与博士后长期开放招募，方向覆盖机器学习理论、大模型安全对齐、强化学习与制药 AI（个人主页 Notice 栏）。
- 腾讯 AI Lab 时期：其 Principal Researcher 身份期间大概率指导过企业内研究员与联合培养学生（腾讯 AI Lab 与多所高校有联合培养机制），但具体名单与师承关系公开资料未披露，本报告不以论文署名推定。
- 师承输出前景：以 NTU—SMU 在线学习谱系与腾讯 AI Lab 的应用工程经验双重背景，其在 SAI 的学生培养预期以"理论+产业落地"复合模式为主，具体有待后续观察。
四、学术合作网络
DBLP / Scholar 说明：DBLP 检索"Peilin Zhao"，其主条目与本报告对象的 NTU—A*STAR—腾讯—上海交大轨迹一致；Google Scholar 账号（个人主页关联）收录其完整发表记录。检索中未见严重的同名合并问题，但不排除同名条目零星混入，引用其论文清单时应以个人主页与 Scholar 为准。
4.1 NTU 师承根系（学术起点）
| 合作者 | 机构 | 关系与代表合作 |
|---|---|---|
| Steven C. H. Hoi | NTU（后至 SMU） | 博士导师；DUOL、Online Transfer Learning 及一系列在线学习/FTRL 方向工作 |
| Rong Jin | 密歇根州立大学（时） | DUOL（NeurIPS 2009）合作者，在线学习算法方向 |
| Jialei Wang | 中国科学技术大学（现，待核实） | Online Transfer Learning（AIJ 2014）合作者 |
| Bin Li | — | Online Transfer Learning 合作者 |
这一谱系以在线凸优化、在线迁移学习与 bandit 类算法为核心，是 2009–2015 年前后在线学习领域的重要力量。
4.2 跨机构合作（境内产业界为主）
- 腾讯集团（2017–2025）：其最主要的产业合作网络载体。依据 SAI 官方简介，其在腾讯期间领导/参与了制药 AI、新闻推荐、公益风控等落地项目，近期扩展至大语言模型安全对齐与强化学习。腾讯 AI Lab 内部具体合作者名单（如与哪些研究员联合发文）公开资料未系统披露，本报告不作逐人列举。
- 蚂蚁集团（2016–2017）：AI 部门 Senior Expert 经历，涉及风控等金融科技场景，为其后续"公益风控"方向埋下伏笔。
- A*STAR（2014–2016）：新加坡国家科研体系的合作网络，数据分析方向的产业与政府项目连接。
- 百度 IDL（2013–2014）：早期中国深度学习运动的短期参与，与产业界的最初连接。
4.3 国际合作
其国际合作以 NTU/新加坡—美国通道为主：博士期的 Rong Jin（密歇根州立大学）、罗格斯大学统计系博士后经历（统计学习理论社区），以及 A*STAR 期间的新加坡国际科研合作。尚无证据显示其与欧美实验室存在长期固定的联合课题组，其国际网络更多通过 NeurIPS/ICML/ICLR 的 Area Chair 服务与论文评审共同体维系。
五、业界合作关系深度分析
赵沛霖是 SAI 教师序列中少见的"十二年产业界全职经历"学者，其业界关系具有深度嵌入而非项目制合作的特征：
- 腾讯 AI Lab（2017–2025，八年 Principal Researcher）：腾讯 AI Lab 是腾讯的企业级基础研究实验室，覆盖数字内容、医疗健康、AI for Science 等方向。赵沛霖在该体系内的定位是研究序列的最高职称之一（Principal Researcher），而非管理岗高管——这一区分对理解其"研究员型"而非"管理者型"的产业身份很重要。其领导的落地项目包括制药 AI（AI 制药是腾讯 AI Lab 重点方向之一）、新闻推荐与公益风控，并延伸至 LLM 安全对齐——这与腾讯 2023 年后转向大模型与智能体的战略节奏一致。
- 蚂蚁集团（2016–2017）：AI 部门 Senior Expert，金融科技风控场景的算法研究。
- A*STAR（2014–2016）：新加坡国家级科研机构的产学研项目经验。
- 转化前景：加入 SAI 后，其"企业级研究 + 理论功底"的组合预期将转化为校企联合实验室、横向课题与研究生联合培养等模式；截至本报告生成时，其与腾讯、蚂蚁等既有雇主的正式学术合作安排公开资料未披露。
六、重要奖项与学术兼职
赵沛霖的公开履历中未披露个人荣誉性奖项（如人才计划、科学奖），其学术声望主要建立在发表记录与顶级 venues 的长期服务上：
| 类别 | 内容 |
|---|---|
| 副主编 | IEEE TPAMI（2021– ）；TMLR（2024– ）；Neurocomputing（2018–2024） |
| Area Chair | ICLR 2024–2026；ICML 2023–2026；NeurIPS 2021–2025；AAAI 2022；IJCAI 2021 |
| Senior PC | IJCAI 2020、2022；AAAI 2019、2021 |
| 委员会 | AAAI-22 最佳论文奖委员会 |
| 个人奖项 | 公开资料未披露 |
| 发表亮点 | Nature 子刊、TPAMI、JMLR、NeurIPS、ICML、ICLR 等期刊会议系列成果 |
七、Connection圈层总结
第一圈层：NTU—SMU 在线学习师承谱系。 导师 Steven C. H. Hoi 及 Rong Jin、Jialei Wang、Bin Li 等早期合作者构成其学术身份的内核，DUOL 与 Online Transfer Learning 是这一谱系的标志性产出。该圈层随其转向产业界而重心内移，但理论训练持续定义其研究品味。
第二圈层：产业界研究网络（腾讯/蚂蚁/A*STAR）。 2014–2025 年间，其合作网络主体从学术共同体切换为企业研究体系：腾讯 AI Lab 八年 Principal Researcher 经历是绝对重心，覆盖制药 AI、推荐、风控、LLM 安全对齐等场景；蚂蚁与 A*STAR 的经历提供金融科技与国家科研体系的两翼。这一圈层是其区别于学院内多数"纯学术"教师的最大特色。
第三圈层：上海交大 SAI 平台。 2025 年全职加入 SAI 后，他与学院内机器学习理论（如李帅的在线学习方向）与大模型应用方向的教师存在天然的学术邻近性；具体的校内合作项目公开资料尚未披露。SAI"学院-算法院-工研院"三位一体架构为其产业经验提供了再发挥的舞台。
第四圈层：学生与后继网络（在建）。其高校培养体系刚刚起步，实习生/研究生/博士后招募持续开放；NTU 在线学习谱系叠加腾讯级工程经验的"复合血统"，使其学生网络的成型值得跟踪观察。
参考来源
- 上海交通大学人工智能学院，《赵沛霖教师页》。
- Peilin Zhao，《个人主页》（含工作经历、教育经历与服务列表；早期主页见 peilinzhao.weebly.com）。
- Peilin Zhao，《Google Scholar》。
- Zhao, Hoi, Jin，《DUOL: A Double Updating Approach for Online Learning》（NIPS 2009，SMU Ink 库）。
- Zhao, Hoi, Wang, Li，Online Transfer Learning，《Artificial Intelligence》216:76–102, 2014（经 NSTL 收录页核验）。