清华高性能所 韩旭 助理研究员
报告生成时间：2026年8月3日
个人主页：https://hpc.cs.tsinghua.edu.cn/info/1539/2749.htm
所属研究所：https://hpc.cs.tsinghua.edu.cn/
一、学者基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 韩旭（Xu Han） |
| 职称 | 助理研究员（Research Assistant Professor） |
| 所属单位 | 清华大学计算机科学与技术系 高性能计算研究所 |
| 邮箱 | han-xu@mail.tsinghua.edu.cn |
| 个人主页 | https://thucsthanxu13.github.io/ |
| Google Scholar | https://scholar.google.com/citations?user=rz4rOSMAAAAJ |
| GitHub | https://github.com/thucsthanxu13 |
| 研究方向 | 智能计算系统、人工智能、知识计算、自然语言处理、大模型、机器学习系统 |
| 论文数量 | 在相关领域会议及期刊发表论文数十篇（据个人主页发表记录，2019—2024年可统计的顶会/期刊论文约50余篇） |
| Google Scholar他引 | 官网记载9000余次；清华计算机系2025年TR35获奖报道更新为1.2万余次 |
| 开源贡献 | 创建大模型开源社区OpenBMB，相关项目在GitHub累计获得6万余星标 |
| 办公地址 | 清华大学FIT楼4-506室 |
韩旭是清华大学计算机系高性能计算研究所中级教职序列中的助理研究员，与渠鹏、金煜阳、闪英迪、王豪杰、赵文来同属该所"中级"岗位层级。在学术谱系上，他的根基不在传统高性能计算（并行算法、存储系统、处理器体系结构），而在自然语言处理与大模型——他师从清华自然语言处理实验室（THUNLP）的刘知远副教授攻读博士，博士后阶段在孙茂松教授指导下工作，随后以"水木学者"身份留校，被安置在性能计算研究所，承担人工智能与高性能计算交叉方向的研究角色。这一定位使他在所内具有独特的"桥梁"身份：一头连接THUNLP的大模型算法与开源生态，一头连接高性能所的系统基础设施与算力工程能力。
二、教育背景与职业履历
（一）竞赛保送与本科阶段
韩旭的学术起点可追溯至信息学竞赛。2011年高一时，他获得NOI（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）邀请赛金牌，由此被保送至清华大学计算机科学与技术系。这一竞赛背景使他自本科起即具备扎实的算法与编程功底。入读清华后，他从大一开始便进入实验室接触科研，曾与同学共同开发"微博关键词"应用，这是他接触自然语言处理的起点。本科期间，他还曾在微软"黑客马拉松"比赛中获得最佳创意奖，并获得过微软亚洲研究院（MSRA）奖学金。
（二）博士阶段（2017—2022）
2017年本科毕业后，韩旭以直博方式继续在清华大学计算机系攻读博士学位，导师为刘知远（Zhiyuan Liu）副教授。刘知远是THUNLP的核心成员之一，师从孙茂松教授，在知识表示学习、预训练语言模型方向有深厚积累。韩旭在刘知远指导下，研究轨迹从知识图谱逐步转向预训练语言模型：早期聚焦关系抽取（OpenNRE、FewRel）、实体 typing 等结构化知识获取任务，2019年后随预训练模型兴起，转向以CPM、ERNIE为代表的大规模预训练模型研究。其博士学位论文题为《开放域文本的结构化知识获取》，从远程监督降噪、长尾小样本学习、新增关系持续学习和多源异构联合学习四个方面展开研究，获清华大学2022年度优秀博士学位论文奖。博士期间累计发表近30篇顶会论文，其中2019年发表的ERNIE（Enhanced Language Representation with Informative Entities）引用量超过700次，成为知识增强预训练模型的标志性工作之一。博士期间还获得博士生国家奖学金、蒋南翔奖学金等荣誉。
（三）博士后阶段与留校（2022—至今）
2022年博士毕业后，韩旭以博士后身份继续在清华大学计算机系工作，博士后合作导师为孙茂松（Maosong Sun）教授。孙茂松是THUNLP的学术带头人、清华大学人工智能研究院常务副院长、欧洲科学院外籍院士。博士后期间，韩旭入选"博士后创新人才支持计划"（国家"博新计划"）、清华大学水木学者计划，并获评清华大学优秀博士后。此后转为助理研究员，正式入职高性能计算研究所。据高性能所官网，其个人页面发布时间为2022年11月15日，推测其入职时间在2022年下半年至2023年初之间。
从履历路径看，韩旭从本科到助理研究员的全部学术训练均在清华大学计算机系完成，是典型的"清华本土培养"学者。但他的学术归属并非传统高性能计算，而是NLP与大模型——他被安置在性能计算研究所，是清华在大模型时代打通"算法—系统"壁垒的战略布局之一。
（四）教育背景与职业履历一览
| 时间 | 经历 | 备注 |
|---|---|---|
| 2011 | NOI邀请赛金牌，保送清华大学计算机系 | 高一阶段获竞赛保送资格 |
| 2013—2017 | 清华大学计算机系本科，获学士学位 | 大一起进入THUNLP实验室接触科研 |
| 2017—2022 | 清华大学计算机系直博，获博士学位 | 导师：刘知远副教授；博士论文获校级优博 |
| 2022—约2023 | 清华大学计算机系博士后 | 合作导师：孙茂松教授；入选博新计划、水木学者 |
| 2022.11起 | 高性能计算研究所官网发布其个人页面 | 推测正式入职助理研究员在此前后 |
| 至今 | 清华大学计算机系高性能计算研究所助理研究员 | 聚焦AI与HPC交叉方向 |
三、学生培养情况
韩旭目前为助理研究员（中级教职），在清华大学的培养体系中，这一级别的教师通常不具备独立招收博士生的资格，而是以协助指导或联合指导的方式参与学生培养。从他近年论文的署名模式来看，多位频繁出现的第一作者与他存在密切的指导关系，推测这些学生由韩旭与刘知远、孙茂松联合指导，韩旭在其中承担了实际的日常指导与通讯作者角色。
从2022—2024年的论文发表记录中，可识别出以下与韩旭有密切合作且以其为通讯作者（†标注）的青年研究者：
| 人员 | 在论文中的角色 | 推测身份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 胡声鼎（Shengding Hu） | MiniCPM、ICLR 2024、COLM 2024第一作者，韩旭为通讯作者 | THUNLP研究生/团队成员 | 多篇论文以韩旭为通讯作者，指导关系明确 |
| 何超群（Chaoqun He） | OlympiadBench、UltraEval第一作者，韩旭为通讯作者 | THUNLP研究生/团队成员 | 2024年多篇ACL论文，韩旭均为通讯作者 |
| 赵炜林（Weilin Zhao） | CA-LoRA、Ouroboros第一作者，韩旭为通讯作者 | THUNLP研究生/团队成员 | 2024年ACL、EMNLP论文 |
| 张欣荣（Xinrong Zhang） | ∞Bench、Duplex Models第一作者，韩旭为通讯作者 | THUNLP研究生/团队成员 | 2024年ACL、EMNLP论文 |
| 陈纬泽（Weize Chen） | Fully Hyperbolic NN、Hyperbolic PLM等论文共同第一作者，韩旭为通讯 | THUNLP成员，已有多篇一作论文 | 合作极其频繁，推测为同组核心成员 |
| 张钇燃（Zhengyan Zhang） | CPM、CPM-2、ERNIE共同第一作者 | THUNLP核心成员，韩旭的密切合作者 | 从2019年起即与韩旭共同署名CPM系列工作 |
| 秦雨佳（Yujia Qin） | WebCPM、Recyclable Tuning等第一作者 | THUNLP成员 | 韩旭多次为通讯作者 |
需要说明的是，上述人员中多数从个人主页论文记录可确认与韩旭有极密切的合作关系（韩旭标注为通讯作者），但是否为韩旭名下正式注册的研究生，还是由刘知远/孙茂松名下学生由韩旭协助指导，公开渠道无法确认。在清华计算机系的实际操作中，助理研究员通常以"协助导师"身份参与课题组日常指导，尤其在大模型这类工程密集型方向，通讯作者往往反映实际指导深度而非行政归属。
关于已毕业学生的去向，公开渠道未检索到韩旭名下毕业生的完整去向记录。但从其合作网络推断，部分核心成员可能已进入面壁智能（ModelBest）、腾讯等业界机构，或继续在THUNLP体系内深造。
四、学术合作网络
韩旭的学术合作网络具有鲜明的"THUNLP核心圈+跨机构产业合作"特征。由于他的学术根基在自然语言处理而非传统高性能计算，其最密集的合作圈层并不在性能计算研究所内部，而是围绕THUNLP实验室展开。
（一）THUNLP核心学术圈
韩旭的学术合作网络以清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）为绝对核心。该实验室由孙茂松教授领衔，刘知远副教授为学术骨干，韩旭是其培养体系中近年最活跃的青年学者之一。从论文合作频次来看，以下学者构成韩旭的第一圈层合作者：
1. 刘知远（Zhiyuan Liu）——博士导师与核心合作者
刘知远是韩旭的博士导师，现为清华大学计算机系长聘教授、面壁智能联合创始人兼首席科学家。在韩旭的个人主页论文列表中，刘知远几乎出现在每一篇论文的作者署名中，合作频次远超其他任何学者。二人的合作覆盖了从早期的ERNIE、OpenNRE、FewRel，到中期的CPM、CPM-2、知识注入，再到近期的MiniCPM、密度法则等全周期研究。刘知远不仅是韩旭的学术导师，也是其向产业界（面壁智能）延伸的合作纽带。
2. 孙茂松（Maosong Sun）——博士后导师
孙茂松教授是THUNLP的学术带头人、欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长。作为韩旭的博士后合作导师，孙茂松在韩旭的多数论文中作为最后一位作者出现，体现了实验室学术负责人角色。2024年底，孙茂松、刘知远、韩旭三人作为共同指导者，与大模型开源社区OpenBMB合作提出大模型"密度法则"概念，指出大模型最大"能力密度"约每3.5个月翻一番。这一工作标志着韩旭已从被指导者成长为能够与导师共同引领研究方向的独立学者。
3. THUNLP核心成员群
除两位导师外，以下研究者与韩旭有极高密度的论文合作，构成THUNLP的核心研究团队：
- 张钇燃（Zhengyan Zhang）：CPM、CPM-2、ERNIE的共同第一作者，是韩旭在预训练模型方向最密切的合作伙伴之一。
- 林衍凯（Yankai Lin）：THUNLP成员，在多篇关系抽取、事件抽取、知识工程论文中与韩旭共同署名。
- 丁宁（Ning Ding）：在Few-NERD、Prompt-Learning、知识注入等方向与韩旭频繁合作。
- 肖朝俊（Chaojun Xiao）：Variator、Plug-and-play Document Modules等论文的第一作者，韩旭为通讯作者。
- 曾国洋（Guoyang Zeng）：BMInf、BMCook等开源工具的共同作者。
- 顾雨轩（Yuxian Gu）：PPT（Pre-trained Prompt Tuning）的共同第一作者。
- 秦雨佳（Yujia Qin）：WebCPM、Recyclable Tuning等论文第一作者。
- 高天宇（Tianyu Gao）：FewRel 2.0、Neural Snowball等论文的共同作者，后赴海外深造。
（二）高性能所内部合作关系
韩旭虽隶属于高性能计算研究所，但其在所内的学术合作与传统HPC方向教师有所不同。他的所内关系更多体现在"平台支撑"与"交叉合作"层面，而非传统并行计算/存储方向的论文合作。
高性能计算研究所现有教师20人，其中包括正高序列的郑纬民（院士）、翟季冬（教授、所长）、武永卫（教授）、陈文光（教授）、舒继武（教授）等，副高序列的章明星（副教授）等，以及与韩旭同属中级序列的渠鹏、金煜阳、闪英迪、王豪杰、赵文来等助理研究员。
从公开报道和雷峰网的深度报道来看，韩旭与所内教师的合作关系体现为以下几个层面：
与郑纬民院士的关系：郑纬民是中国工程院院士、高性能所资深学术领袖。韩旭作为所内助理研究员，在组织层面隶属于郑纬民领衔的研究所体系。2020年10月，智源研究院为研究大模型购入十台英伟达V100 GPU，正是高性能计算研究所的团队前去搭建计算集群，而韩旭作为悟道算法团队成员参与其中，切身体会了HPC在大模型训练中的关键作用。这一事件是韩旭从NLP向"AI+HPC"交叉方向转型的关键节点。
与翟季冬教授的关系：翟季冬是高性能所所长、长聘教授，研究方向涵盖并行计算性能分析、编译优化和国产智能算力。2021年10月，在智源研究院组织的"Big Model Meetup"第二期活动中，翟季冬作为特邀讲者介绍基于国产超级计算机的百万亿参数模型训练，韩旭亦在THUNLP/OpenBMB方向参与大模型加速计算技术的交流。二者的合作更多体现在"算法团队（韩旭）+系统团队（翟季冬）"的互补关系上，而非直接的论文合作。
与武永卫教授、章明星副教授的关系：武永卫教授和章明星副教授是高性能所在AI推理系统和分布式计算方向的核心力量，二人亦是趋境科技（高性能所孵化的AI Token生产服务创业公司）的首席科学家和联合发起人。韩旭与他们在"大模型训练推理系统"方向存在研究交叉，但公开渠道未检索到直接合著论文。
与同级助理研究员的关系：韩旭与渠鹏、金煜阳等同级助理研究员在所内属同一层级。渠鹏从事类脑计算与处理器体系结构研究，金煜阳从事并行程序性能分析与国产AI算力软件，方向与韩旭的NLP/大模型有所不同，但均服务于"智能计算系统"这一研究所整体方向。
（三）跨机构学术合作
与腾讯AI Lab的合作：韩旭与腾讯AI Lab有着长期且深度的学术合作。在论文署名中，腾讯方面的周杰（Jie Zhou）、李鹏（Peng Li）、谢若冰（Ruobing Xie）、谢芬（Fen Lin）、林乐宇（Leyu Lin）等频繁出现。尤其周杰作为腾讯AI Lab的资深研究者，在韩旭的多数论文中作为合作者署名，合作覆盖关系抽取、知识工程、预训练模型、大模型等多个方向。这种合作推测源于THUNLP与腾讯AI Lab的长期校企合作关系。
与北京智源研究院（BAAI）的合作：智源研究院是韩旭学术网络中的重要机构节点。OpenBMB开源社区由清华大学自然语言处理实验室和智源研究院语言大模型加速技术创新中心共同支持发起，韩旭是该项目的主要参与者之一。2020年，智源为研究大模型购入GPU集群，清华高性能所团队协助搭建，韩旭参与其中。悟道系列大模型（包括CPM作为悟道的首发主力阵容）的研发过程，是韩旭连接NLP算法与HPC系统基础设施的核心经历。
与微软亚洲研究院（MSRA）的关系：韩旭在博士期间曾获得MSRA奖学金，与MSRA存在学术交流关系。但从论文合作来看，与MSRA研究者的直接合著频次较低。
与面壁智能（ModelBest）的关系：面壁智能是由刘知远（韩旭的博士导师）联合创办的大模型创业公司，2022年8月成立，核心团队至今仍与THUNLP保持密切联动。MiniCPM系列端侧大模型既是OpenBMB社区的开源项目，也是面壁智能的商业化产品。韩旭作为OpenBMB的创建者和MiniCPM系列论文的通讯作者，与面壁智能存在深度的学术-产业联结。2026年7月，面壁智能确认MiniCPM系列为三星Galaxy Z Fold8旗舰手机的Galaxy AI提供端侧模型能力，这标志着韩旭参与的开源工作已进入全球产业落地。
五、业界合作关系深度分析
韩旭的产业合作网络具有"开源社区驱动+校企联合研究+成果商业化落地"的三层结构，这与其导师刘知远和孙茂松构建的"学术—产业"双向赋能模式高度一致。
（一）OpenBMB开源社区与大模型生态
韩旭创建的OpenBMB（Open Lab for Big Model Base）是其产业合作网络的核心枢纽。该社区由清华大学自然语言处理实验室和智源研究院语言大模型加速技术创新中心共同支持发起，专注于大模型的开放研究工作。OpenBMB产出的核心开源项目包括：
- CPM：中国首个大规模中文预训练语言模型（2020年12月发布），后成为悟道系列大模型的首发主力阵容。
- CPM-2：大规模成本高效的预训练语言模型。
- ERNIE：知识增强预训练语言表示，引用量超700次，成为知识计算方向的里程碑工作。
- OpenNRE：开源神经关系抽取工具包。
- BMInf：大模型推理与微调高效工具包。
- BMCook：任务无关的大模型压缩工具包。
- MiniCPM系列：小型端侧大模型，包括MiniCPM5-1B等，达到1B级开源SOTA。
这些项目在GitHub累计获得6万余星标，形成了从训练框架、推理工具到压缩技术的完整大模型开源工具链。MiniCPM系列尤其具有重要意义：它提出了"能力密度"概念，揭示大模型最大能力密度约每3.5个月翻一番的规律，为端侧大模型的高效化发展提供了理论指引。
（二）与腾讯的产学研合作
腾讯AI Lab是韩旭论文合作中最频繁出现的产业机构。周杰、李鹏、谢若冰、谢芬、林乐宇等腾讯研究者长期参与THUNLP的研究项目，合作覆盖关系抽取（OpenNRE、FewRel、Neural Snowball）、知识工程（CokeBERT、知识继承）、预训练模型（CPM、CPM-2）、大模型应用（WebCPM）等多个方向。这种合作模式属于典型的"校企联合研究"，腾讯提供研究经费和工程资源，THUNLP提供算法和人才，韩旭在其中扮演了重要的技术贡献者和项目协调者角色。
（三）与英特尔（Intel）的合作
韩旭获英特尔中国学术成就奖（第三完成人），表明其与英特尔存在学术合作或受到英特尔学术资助。英特尔在高性能计算和AI加速硬件领域与清华高性能所有着长期合作关系，韩旭作为"AI+HPC"交叉方向的青年学者，与英特尔的合作推测集中在AI计算系统优化和大模型训练推理效率方向，但具体合作项目公开渠道未检索到详细信息。
（四）与面壁智能的深度联结
面壁智能（ModelBest）是韩旭产业网络中最重要的商业化节点之一。该公司由韩旭的博士导师刘知远联合创办，核心团队与THUNLP保持极其密切的联动。韩旭创建的OpenBMB社区产出的MiniCPM系列既是开源学术成果，也是面壁智能的核心商业产品。2026年，MiniCPM系列为三星Galaxy Z Fold8旗舰手机提供端侧模型能力，面壁智能在新一轮融资中估值超200亿元。韩旭虽未在公开报道中被列为面壁智能的创始团队成员，但作为OpenBMB的创建者和MiniCPM系列论文的通讯作者，其在面壁智能的技术源头中扮演了不可或缺的角色。
（五）大模型时代的HPC桥梁角色
韩旭在产业网络中最独特的定位是"AI算法与HPC系统之间的桥梁"。据雷峰网2025年深度报道，韩旭曾向媒体描述了大模型时代HPC的战略意义：从GPU集群搭建、系统软件优化、大规模参数的存储与计算分摊，到机器间通信问题的解决，每一步都属于高性能计算的知识范畴。2020年国庆前后，清华高性能所团队协助智源搭建GPU集群，韩旭作为悟道算法团队成员参与其中，训练了中国最早的大规模预训练语言模型CPM。这一经历使他从纯NLP研究者转型为理解"算力—系统—算法"全栈的交叉型学者，也是他被安置在性能计算研究所的战略原因。
高性能所自身也在进行产业布局。2025年，由高性能所孵化的趋境科技（专注于AI Token生产服务）在半年内完成超10亿元融资，中国工程院院士郑纬民担任首席科学顾问，武永卫教授任首席科学家，章明星副教授任联合发起人。韩旭虽未在趋境科技的公开报道中被提及，但作为所内AI方向的助理研究员，其研究路径与趋境科技的"训练是成本项，推理才是赚钱项"定位存在交叉，未来可能形成更紧密的所内产业协作。
六、重要奖项与学术兼职
（一）重要奖项
韩旭近年获得的重要奖项可分为"成果完成人奖"和"个人荣誉"两类：
作为成果完成人获得的奖项（均为第三完成人）：
| 奖项名称 | 完成人排位 | 推测关联成果 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 教育部自然科学一等奖 | 第三完成人 | 推测为预训练语言模型/知识计算相关成果 | 第一、二完成人推测为孙茂松、刘知远，韩旭作为核心成员。具体获奖年份和项目名称公开渠道未检索到完整公告信息。 |
| 世界互联网大会领先科技奖 | 第三完成人 | 推测为悟道大模型或CPM系列相关成果 | 世界互联网大会领先科技成果奖每年在世界互联网大会上颁发，悟道2.0曾作为中国首个万亿大模型获此殊荣。 |
| 英特尔中国学术成就奖 | 第三完成人 | 推测为AI计算系统优化相关成果 | 英特尔与清华高性能所在AI加速硬件方向有长期合作。 |
个人荣誉与人才计划：
| 荣誉/计划名称 | 时间 | 说明 |
|---|---|---|
| 《麻省理工科技评论》"35岁以下科技创新35人"中国区榜单 | 2025年 | MIT Technology Review TR35 China，涵盖AI、信息技术等新兴技术领域。清华计算机系刘知远副教授及校友陈丹琦此前亦曾获此殊荣。 |
| CCF优博激励计划 | — | 中国计算机学会优秀博士论文激励计划，面向全国优秀博士学位论文获得者 |
| 博士后创新人才支持计划（"博新计划"） | 2022年前后 | 国家级博士后人才计划，每年资助名额有限，竞争激烈 |
| 清华大学水木学者计划 | 2022年前后 | 清华大学高层次青年人才引进计划 |
| 清华大学优秀博士后 | 2022年前后 | 清华大学博士后最高荣誉 |
| 清华大学优秀博士学位论文奖 | 2022年 | 博士论文《开放域文本的结构化知识获取》获评 |
| 博士生国家奖学金 | 博士期间 | — |
| 蒋南翔奖学金 | 博士期间 | 清华大学最高荣誉奖学金之一 |
| 微软亚洲研究院（MSRA）奖学金 | 博士期间 | — |
| NOI邀请赛金牌 | 2011年 | 高一阶段获竞赛保送资格 |
（二）学术兼职
关于韩旭的学术兼职（如期刊编委、会议程序委员等），公开渠道未检索到相关信息。从其论文发表记录和OpenBMB社区组织活动来看，他曾在OpenBMB论文速读系列中进行论文领读讲解（如ACL 2022的PPT论文），并参与组织Big Model Meetup等学术社区活动。此外，他作为通讯作者在ACL、EMNLP、ICLR、ICML、NeurIPS、COLM等顶级会议上有大量论文发表，推测担任过相关会议的审稿人或程序委员，但具体任职信息未在公开渠道检索到。
七、Connection圈层总结
韩旭的学术关系网络可按距离与重要性分为四个圈层：
第一圈层：导师与核心合作圈（THUNLP内核）
这一圈层以刘知远（博士导师）和孙茂松（博士后导师）为核心，涵盖THUNLP实验室的核心成员。刘知远不仅是韩旭的学术导师，更是其在学术和产业方向最重要的合作者和引路人——从知识图谱、预训练模型到MiniCPM、密度法则，二人的合作贯穿韩旭整个学术生涯。孙茂松作为实验室学术领袖和博士后导师，为韩旭提供了宏观视野和资源支撑。张钇燃、陈纬泽、林衍凯、丁宁、肖朝俊等THUNLP核心成员构成韩旭日常科研中最密切的合作团队，这一群体共同完成了CPM、ERNIE、OpenBMB等标志性工作。韩旭在多篇论文中担任通讯作者，表明他已从被指导者成长为团队中承担实际指导责任的核心节点。
第二圈层：高性能所同事与所内协作圈
韩旭被安置在性能计算研究所，其所在单位同事构成第二圈层。郑纬民院士作为所内学术领袖，为韩旭提供了研究所层面的组织归属和平台支撑。翟季冬教授（所长）在国产超算和大模型训练系统方向与韩旭的算法研究形成互补。武永卫教授、章明星副教授在AI推理系统和分布式计算方向的积累，与韩旭的大模型研究存在交叉空间。同级助理研究员渠鹏（类脑计算）、金煜阳（并行性能分析）、王豪杰等虽方向不同，但共同服务于研究所"智能计算系统"的整体布局。这一圈层的特点是"平台型合作"——韩旭的NLP/大模型能力为所内AI方向提供算法支撑，所内HPC基础设施为他提供系统层支撑，形成双向赋能。
第三圈层：产业合作与开源生态圈
这是韩旭关系网络中最具产业影响力的圈层。腾讯AI Lab（周杰、李鹏、谢若冰等）是论文合作最频繁的产业机构，合作覆盖知识工程到预训练模型的全链条。智源研究院（BAAI）是OpenBMB社区的共同发起方和悟道大模型的发布平台，韩旭在此扮演了大模型开源生态的核心建设者角色。面壁智能（ModelBest）由刘知远联合创办，MiniCPM系列既是OpenBMB开源成果也是面壁商业产品，韩旭通过OpenBMB与面壁智能形成深度学术-产业联结。英特尔（Intel）通过学术成就奖体现了在AI计算系统方向的产学合作。2026年MiniCPM被三星Galaxy AI采用，进一步扩展了其产业影响力至全球手机厂商生态。
第四圈层：开源社区与全球大模型生态
韩旭创建的OpenBMB开源社区，以GitHub 6万余星标的影响力，构建了一个超越传统学术合作和单一校企合作的全球性大模型开源生态。这一生态连接了从清华THUNLP、智源研究院到面壁智能的技术供给链，也连接了从学术研究者到全球开源贡献者、从端侧设备厂商到云服务提供商的需求端。韩旭在这一圈层中的角色，已超越普通高校助理研究员的定位，成为中国大模型开源生态的关键组织者之一。
圈层特点总结：韩旭的关系网络呈现出鲜明的"学术根基在NLP、产业影响在大模型开源、组织归属在HPC"的三维交叉特征。他是清华在大模型时代布局"算法—系统"协同的关键棋子——以THUNLP的算法积累为根，以OpenBMB的开源生态为干，以高性能所的系统能力为枝，以面壁智能等商业化路径为叶。这种定位使他在所内同事中具有不可替代的桥梁价值：当所内传统HPC研究者需要理解大模型算法需求时，韩旭是翻译者；当THUNLP需要大规模算力支撑时，韩旭是连接者。这一独特定位，加上其导师刘知远和孙茂松的学术背书，使其在年仅30岁出头的阶段即积累了Google Scholar超万次引用、TR35中国区入选等量级的学术声誉。