SJTU-X-LANCE 陈露 副教授
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：陈露
所属团队：上海交通大学跨媒体语言智能实验室（X-LANCE）
一、学者基本信息
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 陈露（Lu Chen） |
| 现职 | 上海交通大学计算机学院副教授、博士生导师；上海创智学院全时导师 |
| 团队与平台 | 机器智能研究所、跨媒体语言智能实验室（X-LANCE）大语言模型组 |
| 研究方向 | 大语言模型的可靠性与可解释性；智能体的推理、记忆与持续学习；AI for Science，重点覆盖化学、材料等 |
| 教学 | 本科《自然语言处理》（2021—2024秋）、《知识表示与推理》（2022—2024春） |
| 公开成果概况 | 校方介绍称，其以第一作者或通讯作者（含共同）在Cell Press子刊、TPAMI、TACL、NeurIPS、ICML、ACL等发表论文60余篇；获授权专利30余项，其中10项已转化 |
| 核心开源脉络 | DFM系列对话大模型、ChemDFM、ChemDFM-X及后续科学大模型工作 |
| 学术服务 | ACL Rolling Review（ARR）Action Editor/Area Chair；并担任ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、NeurIPS、ICML等程序委员会成员；Nature、TACL、TASLP等审稿人 |
二、教育背景与职业履历
陈露现为上海交通大学计算机学院副教授、博导，并在上海创智学院担任全时导师。其个人主页显示，她在上海交大X-LANCE实验室从事大模型与AI for Science研究，并持续招收博士、硕士、本科生及博士后。
公开可交叉确认的材料表明，陈露于2020年获上海交通大学优秀博士学位论文奖，2021年获中国计算机学会优秀博士学位论文提名及ACM上海分会优秀博士学位论文奖。其博士训练与上海交大对话智能研究共同体高度关联：她与俞凯在多篇代表论文中长期共同署名，且在ChemDFM等工作中共同担任通讯作者。基于这一学术共同体关系及获奖时间，可以审慎判断其博士阶段在上海交大完成并接受俞凯团队的持续学术指导；但本次检索未发现学校或本人页面明确写出“博士导师为俞凯”的直接表述，故不将其作为已被公开材料完全证实的行政导师关系。
职业发展主线可概括为：以对话系统、语言模型和智能体为方法底座，逐步延展至科学智能与产业转化。她近年来作为技术负责人带队研发DFM系列模型：一端与思必驰联合研发东风大模型DFM-2，承接智能座舱、智能家居等对话式AI落地；另一端与苏州实验室协同研发ChemDFM及ChemDFM-X，进入化学材料科学智能场景。校方还披露，相关技术已在智能手机、汽车智能座舱和科学研究等场景推广应用。
ChemDFM体现了该脉络中“通用对话模型—领域科学模型”的关键跃迁。该模型在LLaMA-13B基础上，通过领域继续预训练与指令微调两阶段训练，使用约340亿词元化学语料和约270万条指令数据，使模型同时处理化学知识、SMILES等分子表示与自然语言交互。后续ChemDFM-X由X-LANCE与苏州实验室联合提出，采用“分编码器+统一解码器”架构，把文本与SMILES能力扩展到二维/三维分子结构、反应图片、质谱和红外光谱等多模态感知推理。该系列后来还扩展出强调可靠推理的ChemDFM-R及面向逆合成分析的RetroDFM-R。
三、学生培养情况
以下为陈露个人主页公开列出的博士毕业生。主页按“Alumni（PhD Graduates）”呈现，能够确认其为陈露所列培养/合作谱系中的博士校友；在未取得每位学生学籍导师备案信息的情况下，本报告不将全部表述为唯一导师关系。
| 学生 | 毕业年份 | 毕业去向（主页公开信息） | 代表性关联 |
|---|---|---|---|
| 陈智（Zhi Chen） | 2023 | 字节跳动Seed | 参与指令微调数据选择等大模型研究 |
| 曹睿升（Ruisheng Cao） | 2025 | 阿里巴巴Qwen | 参与PDF问答、工具可靠性等智能体/检索增强研究 |
| 许洪深（Hongshen Xu） | 2025 | 小米MiMo | 参与工具幻觉可靠性对齐、ChemDFM等工作 |
| 张丹阳（Danyang Zhang） | 2026 | 阿里巴巴Qwen | 以大语言模型作为半参数强化学习智能体等研究为代表 |
| 赵梓涵（Zihan Zhao） | 2026 | 腾讯混元 | ChemDFM、ChemDFM-X共同一作，是科学智能方向的重要青年研究者 |
| 马达（Da Ma） | 2026 | 公开主页未列具体去向 | ChemDFM共同一作，并参与大模型后训练与数据选择研究 |
从培养结构看，陈露团队呈现“基础模型方法—智能体—科学智能”三线互通的特点。赵梓涵、马达等学生在ChemDFM中承担关键一作角色；曹睿升、许洪深、张丹阳等则连接检索增强、工具可靠性、记忆与强化学习智能体研究。多名毕业生进入字节跳动、阿里巴巴、小米、腾讯等大模型团队，说明该培养网络已形成从高校研究、开源项目到产业模型研发的流动通道。
四、学术合作网络
4.1 X-LANCE内部合作
俞凯是陈露最核心、最稳定的校内合作者。俞凯为X-LANCE负责人、上海交大机器智能研究所所长，也是思必驰联合创始人兼首席科学家。二人共同署名于智能体、大模型、科学智能等多项工作；在ChemDFM和ChemDFM-X中，二人与苏州实验室陈忻共同担任通讯作者。这一关系将陈露的研究嵌入X-LANCE从智能语音、对话系统到语言基础模型的长期技术积累，并构成其连接产业界的主要组织枢纽。
吴梦玥同为X-LANCE与机器智能研究所副教授/博导，其研究聚焦计算精神健康、共情大模型、主动对话和医疗大模型安全。二人属于同一实验室和学院平台，研究主题在大模型对话与可信应用上具有互补性：陈露偏重可靠性、智能体与科学智能，吴梦玥偏重情感交互与医疗安全。公开检索未发现足以支撑“二人已共同发表特定论文”的直接材料，因此此处界定为平台内的主题互补与潜在协作关系，而不夸大为已证实的紧密论文合作。
用户关注的陈谐（Xie Chen）、吴晓宝，本次基于中英文姓名、机构和论文关键词的公开检索，未能可靠定位为陈露所在X-LANCE网络中的同名学者，亦未找到可核验的共同论文、共同项目或导师链证据。考虑同名风险，本报告不作关系归属；后续如能补充英文拼写、单位或论文题目，可进一步精确消歧。
4.2 跨机构与跨学科合作
陈露的跨机构合作以ChemDFM谱系最为清晰。与苏州实验室/苏州国家实验室的合作由陈忻（Xin Chen）牵引：ChemDFM由陈露、俞凯、陈忻共同通讯，赵梓涵与马达共同一作；ChemDFM-X则由赵梓涵和苏州实验室博士后陈博共同一作，三位机构负责人共同通讯。该机制不是单篇论文式松散协作，而是围绕数据、模型、评测和科学应用的持续联合研发。
在上海交大内部的交叉学科端，ChemDFM论文还连接了化学化工学院的李子豪（Zihao Li）等研究者，形成语言智能、化学知识与分子工程的结合。模型技术上从文本/SMILES到分子图、分子构象和光谱，体现了该合作网络对化学与材料多模态数据的共同整合。
从开放生态看，ChemDFM系列自2024年起陆续开源，包含多个参数规模模型；校方2026年材料称其已被国家实验室及化工、能源材料产业研发平台集成应用。论文、模型权重、推理代码与评测基准共同构成跨机构扩散的连接机制，而非仅依赖传统合作署名。
4.3 代表性论文与主题连接
陈露的合作网络可由三类代表成果串联：
- 大模型后训练与可靠性：如《Reducing Tool Hallucination via Reliability Alignment》（ICML 2025），由许洪深、朱子辰、潘磊等与陈露、俞凯合作，连接工具调用可靠性、对齐和智能体能力。
- 智能体与记忆/强化学习：如《Large Language Models Are Semi-Parametric Reinforcement Learning Agent》（NeurIPS 2023），张丹阳、张思拓、许洪深、赵梓涵等与陈露、俞凯合作，体现实验室成员围绕记忆和决策的协作群。
- 科学智能：ChemDFM、ChemDFM-X及SciEval把赵梓涵、马达、孙良泰、陈博、陈忻、李子豪等连接起来，形成“模型研发—化学知识—多模态数据—科学评测”的跨学科网络。
总体而言，陈露在网络中更像是“语言模型方法与垂域科学应用之间的桥接者”：既与X-LANCE内部长期协同，也通过苏州实验室、化学材料研究者和开源社区把模型能力转化为可被科学研究使用的基础设施。
五、业界合作关系深度分析
5.1 思必驰：从联合实验室到DFM产业化的主轴
思必驰是陈露业界合作中证据最充分的一环。俞凯同时担任思必驰联合创始人和首席科学家，使X-LANCE的对话式AI研究与企业平台形成长期组织连接。上海交大在ChemDFM-X新闻中明确指出，该系列工作获“上海交通大学—思必驰联合实验室”等项目支持；校方2025年材料进一步称，陈露作为技术负责人，带队与思必驰联合研发东风大模型DFM-2。
DFM（Dialogue Foundation Model）面向行业对话模型：在通用语言能力之外，强调私域知识、领域理解和可定制化。思必驰公开资料显示，DFM及全链路对话技术已应用于汽车、IoT智能终端，以及会议办公、金融等场景。对陈露而言，这意味着其研究不仅停留于模型论文，而是能借助企业的车载、家居和办公终端验证模型的可靠性、知识适配与人机交互问题；反过来，真实场景也为可靠对齐、工具调用、记忆和智能体研究提供需求牵引。
应当区分的是：公开资料能够确认陈露参与DFM-2联合研发及相关技术负责人角色，但不足以细化其在每一项企业产品工程中的个人职责或商业收益。因此，本报告将该关系界定为有明确项目和技术链条支撑的产学研合作，而不延伸为未经披露的经营职务关系。
5.2 科学智能产业协同：苏州国家实验室与材料化工应用端
第二条业界/应用协同主线是苏州国家实验室—化学材料产业研发平台。ChemDFM由X-LANCE、苏州国家实验室和思必驰共同发表；其中，思必驰提供DFM基座大模型的关键技术与部分算力支持，苏州实验室提供科学问题、研究人员和跨模态数据协同，上海交大团队则贡献语言模型、智能体和科学智能方法。这是一种典型的“三方耦合”结构：高校负责方法创新与学生培养，国家实验室将模型接入科学任务，企业补足基础模型与算力/工程支持。
成果转化已出现可观察信号：ChemDFM系列模型在HuggingFace等社区开源；校方材料称，系列模型已被国家实验室、化工和能源材料领域的产业智能研发平台集成应用，并支撑上海交大材料学院生成式人工智能教育专用大模型建设。该路径的价值在于，模型不只回答化学问题，也逐渐服务于分子表示、性质预测、逆合成和多模态科研信息理解。
这一合作也存在应持续关注的边界：科学大模型在可靠性、可解释性和实验验证方面要求更高。陈露团队提出ChemDFM-R、RetroDFM-R等后续工作，正显示其合作重点正从“领域知识注入”走向“推理可信与任务闭环”。未来网络的关键不只是扩大合作机构数量，而是能否在材料实验、数据库和模型推理之间建立可复现的验证链。
六、重要奖项与学术兼职
重要奖项与荣誉。 个人主页列出：2022年全国多媒体会议（NCMMSC）最佳论文奖；2021年中国计算机学会优秀博士学位论文提名；2021年ACM上海分会优秀博士学位论文奖；2020年上海交通大学优秀博士学位论文奖；2018年COLING Area Chair Favorites。校方简介另载，其一项已转化专利获第二十三届中国专利奖优秀奖。2026年，ChemDFM论文入选Cell Reports Physical Science 2025年度优秀论文（Advisory Board Picks / Best of 2025）；该项为团队成果荣誉，应与个人奖项区分。
学术兼职与服务。 陈露长期担任ARR Action Editor/Area Chair；个人主页列出的程序委员会服务覆盖ACL（含主会和Demo）、NAACL、EMNLP、AAAI、NeurIPS、ICML；期刊审稿服务包括Nature、TACL与IEEE/ACM TASLP。此类服务表明其在自然语言处理及大模型研究共同体中承担了评审与组织职责，也与其可靠大模型和对话智能研究方向相匹配。
七、Connection圈层总结
陈露的学术关系网络可概括为四个相互贯通的圈层。
第一圈层：X-LANCE核心学术共同体。 俞凯构成最关键的学术与组织连接点；二人通过对话系统、语言基础模型、智能体和ChemDFM持续合作。吴梦玥等同实验室教师在可信对话、医疗健康和情感智能等方向构成互补平台，但对具体论文合作应保持证据边界。
第二圈层：学生与青年研究者网络。 赵梓涵、马达、曹睿升、许洪深、张丹阳、陈智等把可靠性、工具调用、检索增强、记忆智能体和科学大模型连成连续研究链，并向字节跳动、阿里巴巴、小米、腾讯等产业团队扩散。
第三圈层：跨机构、跨学科科学智能联盟。 苏州国家实验室/苏州实验室、陈忻团队以及上海交大化学化工研究者，将语言模型能力与化学材料数据、分子表示、光谱及科研任务对接。ChemDFM-X的共同通讯与共同一作结构，是这一圈层最具代表性的可核验证据。
第四圈层：产业化与开放生态。 思必驰及上海交大—思必驰联合实验室连接DFM-2、智能座舱和IoT应用；开源模型、评测基准和国家实验室/产业研发平台集成，则将合作从单一企业项目延伸至开放科学与材料化工应用生态。
因此，陈露的网络特点并非传统意义上仅以论文共著为中心，而是以“对话基础模型”为共同技术底座，向可靠智能体、AI for Science和产业终端三端扩展。其最强连接在俞凯—X-LANCE—思必驰与陈忻—苏州实验室两条主线上；学生流向和开源生态则为网络带来持续外溢能力。对陈谐、吴晓宝等信息不足或信息不足节点，应在获得可消歧资料前维持审慎，不将其纳入已证实关系链。