交叉信息院李建教授

报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：李建
所属团队：清华大学交叉信息研究院

一、学者基本信息

项目	信息
姓名	李建（Jian Li）
现任职务	清华大学交叉信息研究院长聘教授、博士生导师
所属机构	清华大学交叉信息研究院（IIIS，姚期智院士任院长）
研究方向	理论计算机科学（近似算法、计算几何、随机组合优化）、机器学习理论（深度学习理论、在线学习、优化）、金融科技（量化投资、时间序列预测）、大规模数据管理与分析（数据库、众包）
本科毕业院校	中山大学
硕士毕业院校	复旦大学
博士毕业院校	马里兰大学帕克分校（University of Maryland, College Park）
博士导师	马里兰大学计算机科学系数据库与算法方向导师
办公地址	清华大学 FIT 楼 4-608-8
联系电话	8610-62781693 Ext. 1686
邮箱	lapordge@gmail.com；lijian83@mail.tsinghua.edu.cn
论文数量	在主流国际会议和期刊发表 100 余篇论文
Google Scholar	论文主页
期刊编委	ACM Transactions on Algorithms (TALG)、International Journal of Computational Geometry & Applications (IJCGA)
知乎专栏	机器学习与量化投资（由课题组同学维护）
个人主页	https://people.iiis.tsinghua.edu.cn/~jianli/

二、教育背景与职业履历

教育背景

李建本科毕业于中山大学，随后在复旦大学获得硕士学位，之后赴美国马里兰大学帕克分校（University of Maryland, College Park）计算机科学系深造并获得博士学位。马里兰大学计算机科学系是美国顶尖的公立大学计算机系之一，在数据库、算法、人工智能等领域拥有深厚积淀，培养了大批优秀学者。李建在马里兰大学期间的研究聚焦于数据库理论与算法设计，这为他日后在理论计算机科学领域的深耕奠定了坚实基础。

本科：中山大学，获学士学位
硕士：复旦大学，获硕士学位
博士：马里兰大学帕克分校（University of Maryland, College Park），获计算机科学博士学位，研究方向涉及数据库、算法、众包等

职业履历

约2011年至今：清华大学交叉信息研究院，历任助理教授、长聘副教授，现为长聘教授、博士生导师。李建在交叉信息研究院创立了 Algorithm-Data-Learning（ADL）课题组（后简称"李建课题组"），该课题组的研究横跨理论计算机科学、机器学习理论与金融科技三大领域，由姚期智院士领导的交叉信息研究院提供了独特的跨学科研究环境。
2026年学术交流开放日：李建作为计算机学科开放日主持人，从宏观层面介绍了交叉信息院计算机学科的整体情况，涵盖导师团队、培养特色、院系资源、培养成果及校友风采等内容，体现了他在院内的核心角色。
李建主张导师应成为学生的"科研伙伴"，注重通过深度探讨激发学生研究热情。在2024年清华大学交叉信息院新导师研修交流会暨青年教师职业发展交流沙龙中，他建议青年教师观摩标杆课程和精品课程以提升教学能力，强调课堂互动技巧对提高学生参与度、认同度的作用，倡导导师发挥榜样的力量，传递科研的热情和激情。

三、学生培养情况

李建课题组（原 ADL Group，现 Li Group）是清华大学交叉信息研究院内规模较大、培养成果丰硕的研究团队之一。课题组当前的研究方向涵盖理论计算机科学、机器学习理论、金融科技和大语言模型等多个前沿领域。李建指导的学生中，已有多位进入国内外顶尖高校任教或在头部科技企业、金融机构担任核心岗位，形成了极为出色的学术传承网络。

根据课题组官网信息，李建指导的学生及团队成员主要包括：

1. 段奕潼（Yitong Duan）（博士2025届，直接指导）

段奕潼于2025年获得清华大学博士学位，研究方向涵盖机器学习、量化金融和大语言模型。毕业后入职中关村人工智能研究院（Zhongguancun AI Institute）。

2. 王磊（Lei Wang）（博士2025届，直接指导）

王磊于2025年获得清华大学博士学位，研究方向为机器学习与量化金融。毕业后进入私募基金领域，加入 Micro Trading 从事量化交易相关工作。

3. 谭泽然（Zeren Tan）（博士2025届，直接指导）

谭泽然于2025年获得清华大学博士学位，研究方向为可解释机器学习（Interpretable Machine Learning）。毕业后进入私募基金工作。

4. 牛辉（Niu Hui）（博士2024届，直接指导）

牛辉于2024年获得清华大学博士学位，研究方向涵盖深度学习、强化学习与量化金融。毕业后加入私募基金创业公司。

5. 张天平（Tianping Zhang）（博士2023届，直接指导）

张天平于2023年获得清华大学博士学位，研究方向为机器学习、时间序列预测、特征生成与选择以及量化金融。毕业后加入千象资产管理（Qianxiang Asset Management），从事量化投资工作。

6. 曾亮（Liang Zeng）（博士2023届，直接指导）

曾亮于2023年获得清华大学博士学位，研究方向涵盖机器学习、图神经网络（GNN）和大语言模型（LLM）。毕业后加入天工 LLM 团队。

7. 周静（Jing Zhou）（博士2023届，直接指导）

周静于2023年获得清华大学博士学位，研究方向涵盖机器学习、自然语言处理和大语言模型。毕业后加入百度，目前在 Qwen 团队工作。

8. 徐金（Jin Xu）（博士2023届，直接指导）

徐金于2023年获得清华大学博士学位，研究方向涵盖机器学习、深度学习、语音识别与生成、神经架构搜索（NAS）和大语言模型。毕业后加入达摩院，目前在 Qwen 团队工作。

9. 邓思川（Shichuan Deng）（博士2022届，直接指导）

邓思川于2022年获得清华大学博士学位，研究方向为理论计算机科学与近似算法。毕业后加入达摩院。

10. 张楚衡（Chuheng Zhang）（博士2022届，直接指导）

张楚衡于2022年获得清华大学博士学位，研究方向为深度学习、强化学习与量化金融。毕业后加入微软亚洲研究院（MSRA）。

11. 曹伟（Wei Cao）（博士2018届，直接指导）

曹伟于2018年获得清华大学博士学位，研究方向为机器学习、深度学习和大数据算法，博士论文题目为《时空数据的表示学习》。毕业后在微软亚洲研究院（MSRA）从事博士后研究。

12. 金一非（Yifei Jin）（博士2018届，直接指导）

金一非于2018年获得清华大学博士学位，研究方向涵盖计算几何、近似算法、机器学习与金融。博士论文题目为《几何集合覆盖和 t-跨度图问题研究》。毕业后在清华大学计算机系从事博士后研究，现任 Xtech（一家金融科技与对冲基金创业公司）CEO。

13. 付浩（Hao Fu）（博士2018届，直接指导）

付浩于2018年获得清华大学博士学位，研究方向为近似算法与随机优化。博士论文题目为《一类随机动态规划的近似算法》。毕业后最初加入区块链创业公司，后转至鸣弘资产管理（中国最大的私募基金之一）。

14. 李志泽（Zhize Li）（博士2019届，直接指导）

李志泽于2019年获得清华大学博士学位，研究方向为字符串高效算法与优化，获清华大学优秀博士论文奖。毕业后在 KAUST 和 CMU 担任研究科学家，现任新加坡管理大学（SMU）助理教授。

15. 黄凌霄（Lingxiao Huang）（博士2017届，直接指导）

黄凌霄于2017年获得清华大学博士学位，研究方向为理论计算机科学。博士论文题目为《随机数据上的核心集构造与估计》。毕业后在 EPFL 从事博士后研究，现任南京大学副教授，入选海外优青。

16. 徐梦婕（Mengwen Xu）（博士2017届，直接指导）

徐梦婕于2017年获得清华大学博士学位，研究方向为空间数据分析算法、机器学习和交通分析。毕业后加入华为。

17. 金凯（Jin Kai）（博士2016届，与姚期智联合指导）

金凯于2016年获得清华大学博士学位，研究方向为计算几何，由李建与姚期智院士联合指导。毕业后在香港大学从事博士后研究，现任中山大学副教授。

18. 吕凯风（Kaifeng Lyu）（本科2020届，直接指导）

吕凯风于2020年本科毕业于清华大学交叉信息研究院（姚班），研究方向为深度学习理论。毕业后赴普林斯顿大学攻读博士学位（师从 Sanjeev Arora 教授），后在加州大学伯克利分校西蒙斯计算理论研究所担任博士后研究员。现为清华大学交叉信息研究院助理教授，获 ICLR 2025 最佳论文奖。吕凯风是李建培养的本科生中最为杰出的代表之一，其从本科到博士再到回院任教的经历，充分体现了李建课题组内部的学术传承闭环。

19. 陈立杰（Lijie Chen）（本科2017届，直接指导）

陈立杰于2017年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学。在本科期间即获清华大学特等奖学金、IOI 金牌，并在 STOC、FOCS 上获最佳学生论文奖。毕业后赴 MIT 攻读博士学位（师从 Ryan Williams 教授），后任 UC Berkeley 助理教授，2026年加入 OpenAI。陈立杰是李建指导的最具影响力的姚班本科生之一，在计算复杂性理论领域取得了世界级成果。

20. 王若松（Ruosong Wang）（本科2017届，直接指导）

王若松于2017年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学。毕业后赴 CMU 攻读博士学位，现为北京大学助理教授。

21. 韩伟（Wei Zhan）（本科2017届，直接指导）

韩伟于2017年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学。毕业后赴普林斯顿大学攻读博士学位，现任普渡大学助理教授。

22. 范致远（Zhiyuan Fan）（本科2023届，直接指导）

范致远于2023年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为学习理论，获 STOC 最佳学生论文奖。毕业后赴 MIT 攻读博士学位。其本科期间与李建合作的论文发表于 COLT 2023，研究了无分离假设下的稀疏矩问题高效算法。

23. 李舟子（Zhouzi Li）（本科2023届，直接指导）

李舟子于2023年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学。毕业后赴 CMU 攻读博士学位。

24. 王梓轩（Zixuan Wang）（本科2023届，直接指导）

王梓轩于2023年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为学习理论。毕业后赴普林斯顿大学攻读博士学位。

25. 乔明达（Mingda Qiao）（本科2018届，直接指导）

乔明达于2018年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学，获 IOI 金牌和清华大学特等奖学金。毕业后赴斯坦福大学攻读博士学位，后在 Simons 研究所从事博士后研究，现为马萨诸塞大学助理教授。

26. 江昊天（Haotian Jiang）（本科2018届，直接指导）

江昊天于2018年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学、随机优化与近似算法，获 SODA 最佳学生论文奖。毕业后赴华盛顿大学攻读博士学位，现任芝加哥大学助理教授。

27. 胡伦嘉（Lunjia Hu）（本科2018届，直接指导）

胡伦嘉于2018年本科毕业于清华大学姚班，研究方向为理论计算机科学与学习理论。毕业后赴斯坦福大学攻读博士学位，现任东北大学助理教授。

28. 许海克（Haike Xu）（本科2022届，直接指导）

许海克于2022年本科毕业，研究方向为理论计算机科学，获清华大学特等奖学金。毕业后赴 MIT 攻读博士学位。

29. 罗轩远（Xuanyuan Luo）（硕士2022届，直接指导）

罗轩远于2022年获得清华大学硕士学位，研究方向为学习理论，获清华大学优秀硕士论文奖。毕业后加入 Google。

30. 王润泽（Runze Wang）（本科2021届，直接指导）

王润泽于2021年本科毕业，研究方向为深度学习理论。毕业后赴普林斯顿大学攻读博士学位。

31. 刘道高（Daogao Liu）（本科2021届，直接指导）

刘道高于2021年本科毕业，研究方向为理论计算机科学。毕业后赴华盛顿大学攻读博士学位。

此外，李建还指导或合作指导了多位优秀的本科生和研究生，其中包括现为斯坦福大学助理教授的吴佳俊（Jiajun Wu，清华大学特等奖学金获得者）、现为加州大学圣地亚哥分校助理教授的刘奇鹏（Qipeng Liu）等。李建课题组的毕业生去向极为优异，大量学生进入 MIT、Stanford、Princeton、CMU、UW 等顶尖高校攻读博士学位，或进入微软亚洲研究院、百度、达摩院、Google 等头部科技企业，以及私募基金、资产管理公司等金融机构。

四、学术合作网络

李建的学术合作网络建立在理论计算机科学、机器学习理论与金融科技三大研究方向的交叉之上，以下从多个维度分析其学术合作网络。

4.1 博导师承与学术根基

李建在美国马里兰大学帕克分校获得计算机科学博士学位。马里兰大学计算机科学系在数据库理论、算法设计和数据管理领域拥有国际领先地位，其数据库组（Database Group）是全美最活跃的数据库研究团队之一。李建在博士期间的研究涉及数据库、众包和算法设计，其博士阶段的工作获得了 VLDB 2009 最佳论文奖，这一奖项是数据库领域最高荣誉之一，充分说明了其博士阶段研究的卓越质量。

4.2 姚期智院士与交叉信息院平台

李建在清华大学交叉信息研究院的工作直接得益于图灵奖得主姚期智（Andrew Yao）院士创建的学术平台。交叉信息研究院以"最优秀的本科生和最优秀的本科教育"著称，其姚班（清华学堂计算机科学实验班）汇聚了全国最顶尖的计算机科学本科生。李建作为交叉信息院的全职教授，直接参与姚班的教学工作，长期讲授《算法》（Algorithms）本科课程和《高级理论计算机科学专题》（ATCS）研究生课程。ATCS 课程聚焦"学习、预测与优化中的精选专题（及其在金融中的应用）"，体现了李建将理论研究与金融应用相结合的独特教学理念。

李建与姚期智院士之间还存在直接的学术合作关系——两人在计算几何领域联合指导了博士生金凯（Jin Kai，博士2016届），金凯现任中山大学副教授。这一合作关系将李建纳入了姚期智院士的学术传承网络。

4.3 与交叉信息院同事的院内合作

李建在交叉信息院内与多位教师保持密切的合作与交流关系：

黄隆波（Longbo Huang）：交叉信息院教授，研究方向为随机网络优化。两人在2013年春季学期联合讲授了 ATCS《随机网络优化》研究生课程。
吕凯风（Kaifeng Lyu）：李建培养的本科生（2020届），现为交叉信息院助理教授。吕凯风在普林斯顿大学师从 Sanjeev Arora 教授获得博士学位，获 ICLR 2025 最佳论文奖，研究深度学习和大模型相关的理论问题。吕凯风回归交叉信息院任教，形成了李建课题组的学术传承闭环。
郑书然（Shuran Zheng）：李建培养的本科生（2017届），在哈佛大学获得博士学位后回归交叉信息院任助理教授。

4.4 国际学术合作网络

李建在国际学术界拥有广泛的合作网络。从其论文发表情况来看，他与以下学者和机构存在合作关系：

Piotr Indyk（MIT）：理论计算机科学领域的顶尖学者，在近似算法、流式算法和稀疏恢复领域享有盛誉。李建的研究方向与 Indyk 的工作在计算几何和近似算法领域有显著交集。
与斯坦福大学、MIT、CMU、普林斯顿大学等顶级高校的间接连接：李建培养的大量本科生进入这些高校攻读博士学位，本身就是一种深度的学术连接。例如，陈立杰在 MIT 师从 Ryan Williams，吕凯风在普林斯顿师从 Sanjeev Arora，王若松在 CMU 师从 Ruslan Salakhutdinov 等。
与海外学者的直接合作：李建曾与 Periklis Papakonstantinou（现任教于 Rutgers University）联合讲授课程，与 Dominik Scheder（ETH Zurich）合作组织课程。

4.5 学术会议与期刊服务网络

李建长期活跃于国际学术服务领域，担任众多顶级会议的程序委员会成员或主席，这构成了其学术影响力网络的重要组成部分：

PC Co-Chair：IJTCS 2022、IJTCS 2020、NCTCS 2021（全国理论计算机年会）、China Theory Week 2014
Senior PC / Area Chair：AAAI 2022、IJCAI 2022、AAAI 2021、IJCAI 2021、ACML 2021
PC Member：SODA 2025、TAMC 2023、IJTCS 2021、IJCAI 2020（AI-in-Fintech Track）、TAMC 2020、ICML 2020、SoCG 2020、AAAI 2020、FAW 2019、DASFAA 2019、AAAI 2018、NIPS 2017、ICML 2017、WAOA 2017、AAAI 2017、ICML 2016、ICDE 2016、ICALP 2016、WAIM 2015、WiOpt 2015、WAIM 2014、COCOON 2014、ISAAC 2013、TAMC 2013、COCOON 2013、CIKM 2012 等
期刊编委：ACM Transactions on Algorithms (TALG)、International Journal of Computational Geometry & Applications (IJCGA)

这些学术服务使李建与全球理论计算机科学、机器学习和数据库领域的核心学术圈保持紧密联系。

4.6 清华-麻省理工-港中文理论计算机科学联合研究中心

李建所在的交叉信息研究院与 MIT CSAIL 和香港中文大学 ITCSC 联合成立了"清华-MIT-港中文理论计算机科学研究中心"（Tsinghua-MIT-CUHK Research Center for Theoretical Computer Science），由姚期智院士和 Silvio Micali 教授（MIT，图灵奖得主）共同担任主任。这一平台为李建提供了与国际理论计算机科学顶尖学者交流合作的通道。

五、业界合作关系深度分析

李建的业界合作网络横跨金融科技和人工智能两大领域，形成了独特的"理论-应用-产业"三位一体的合作格局。

5.1 金融科技与量化投资领域的深度产业合作

李建是清华大学交叉信息研究院中最具金融科技产业影响力的教授之一。他的研究兴趣明确包含"ML and Finance"方向，并维护了一个名为"机器学习与量化投资"的知乎专栏（由课题组同学维护）。其 ATCS 课程自2017年起每年开设，专题聚焦"学习、预测与优化（及其在金融中的应用）"，将理论计算机科学和机器学习的最新研究成果与量化投资实践相结合。

李建主持和参与了多项企业级合作项目，涵盖了金融科技领域的主要参与者：

蚂蚁金服：中国最大的金融科技公司之一，李建与蚂蚁金服的合作涉及机器学习在金融风控和量化投资中的应用。
华泰证券：中国头部券商，李建与华泰证券在量化交易和金融数据分析方面存在合作关系。
易方达基金：中国最大的公募基金管理公司之一，李建与易方达的合作涉及机器学习在基金投资和资产管理中的应用。
Xtech（金融科技与对冲基金创业公司）：由李建的博士毕业生金一非（Yifei Jin）创立，金一非现任 CEO。Xtech 同时也是李建课题组多名毕业生的就业去向（如陈铮 Chen Zheng, Ms 2022），体现了课题组在金融科技创业领域的独特影响力。
千象资产管理（Qianxiang Asset Management）：毕业生张天平（Tianping Zhang, PhD 2023）的就业去向，是一家知名的量化私募基金。
鸣弘资产管理：毕业生付浩（Hao Fu, PhD 2018）的当前任职单位，是中国最大的私募基金之一。
中关村人工智能研究院（Zhongguancun AI Institute）：毕业生段奕潼（Yitong Duan, PhD 2025）的就业去向。

李建课题组在金融科技领域的毕业生去向尤为值得关注。大量博士毕业生选择进入私募基金、资产管理公司或金融科技创业公司，而非传统的学术界或大型科技公司。这一模式表明李建在将学术研究转化为金融产业实践方面具有独特的导引能力，其课题组已形成了从理论算法到量化交易策略的完整转化链条。

5.2 人工智能与科技企业合作网络

除了金融科技领域，李建还与多家科技巨头保持着密切的产学合作关系：

微软（Microsoft）：李建参与了与微软的企业合作项目。毕业生罗轩远（Xuanyuan Luo, Master 2022）毕业后加入 Google，而曹伟（Wei Cao, PhD 2018）在微软亚洲研究院从事博士后研究。
百度：李建与百度有企业级合作项目。毕业生周静（Jing Zhou, PhD 2023）毕业后加入百度，目前在 Qwen 团队工作。
滴滴出行：李建参与了与滴滴出行的合作项目，涉及大规模数据分析和交通优化算法。
微软亚洲研究院（MSRA）：李建课题组多名毕业生进入微软亚洲研究院工作，包括张楚衡（Chuheng Zhang, PhD 2022）和张博文（Bowei Zhang, Ms 2022），MSRA 是中国最具影响力的工业界研究机构之一。
达摩院（DAMO Academy）：毕业生邓思川（Shichuan Deng, PhD 2022）和徐金（Jin Xu, PhD 2023）先后加入达摩院，徐金后转至 Qwen 团队。
天工 LLM：毕业生曾亮（Liang Zeng, PhD 2023）加入天工 LLM 团队，从事大语言模型相关工作。

5.3 大语言模型研究方向的前沿拓展

近年来，李建将研究重心向大语言模型（LLM）理论方向拓展，这既是学术前沿的自然延伸，也具有重要的产业意义。2025年1月，李建在清华大学 AIR 学术沙龙上做了题为《Understanding LLM Behaviors via Compression: Data Generation, Knowledge Acquisition and Scaling Laws》的深度报告，探讨了大语言模型的理论基础问题。

李建特别强调了尺度缩放定律（Scaling Law）所呈现的特定指数形式与传统统计机器学习理论收敛率之间的显著偏离，以及当前针对大语言模型现象的理论工作存在的局限性——理论模型多为简化模型，相互兼容性差，且一般只能解释单一现象，难以解释多个现象。这一研究方向将理论计算机科学的分析工具引入大语言模型的机理理解，具有重要的学术价值和产业应用前景。

课题组当前在读学生（如王少文 Shaowen Wang 研究大语言模型，潘志轩 Zhixuan Pan 研究学习理论与大语言模型，朱坦升 Tansheng Zhu 研究学习理论与大语言模型）的研究方向也反映了对大语言模型理论的系统性投入。

六、重要奖项与学术兼职

重要奖项与荣誉

VLDB 2009 最佳论文奖：VLDB（International Conference on Very Large Data Bases）是数据库领域三大顶级会议之一（CCF A类），李建于2009年获此最佳论文奖，标志着其在数据库领域做出了突破性贡献。
ESA 2010 最佳论文奖：ESA（European Symposium on Algorithms）是欧洲算法年会，是算法领域的国际顶级会议之一。李建于2010年获此最佳论文奖，进一步证明了其在算法设计领域的国际领先地位。
ICDT 2017 最佳新人奖：ICDT（International Conference on Database Theory）是数据库理论领域的顶级会议。李建于2017年获此最佳新人奖（Best Newcomer Award），彰显了其在数据库理论领域的持续影响力。
国家级青年人才计划入选者：李建入选国家级青年人才计划，这是中国对青年学者的重要人才支持项目，标志着其学术水平获得了国家级认可。
清华221基础研究青年人才支持计划：清华大学面向基础研究领域的青年人才支持计划，体现了清华大学对李建基础研究能力的高度认可。
多篇论文入选口头报告或亮点论文：李建的多篇论文在国际顶级会议上被选为口头报告（Oral）或亮点论文（Spotlight/Highlight），包括指导的本科生范致远（Zhiyuan Fan）获 STOC 最佳学生论文奖。
清华大学优秀博士论文奖：李建指导的博士生李志泽（Zhize Li, PhD 2019）获清华大学优秀博士论文奖。
清华大学优秀硕士论文奖：李建指导的硕士生罗轩远（Xuanyuan Luo, Master 2022）和郭建波（Jianbo Guo, Master 2019）均获清华大学优秀硕士论文奖。
学生获清华大学特等奖学金：李建指导的多位本科生获清华大学特等奖学金（清华大学最高荣誉），包括陈立杰（2016年）、乔明达（2018年）、许海克（2022年）等。

学术兼职与服务

期刊编委：
ACM Transactions on Algorithms (TALG)——ACM 算法领域旗舰期刊
International Journal of Computational Geometry & Applications (IJCGA)——计算几何与应用国际期刊
会议 PC Co-Chair：
IJTCS 2022（国际理论计算机科学大会）
IJTCS 2020（国际理论计算机科学大会）
NCTCS 2021（全国理论计算机年会）
China Theory Week 2014
会议 Senior PC / Area Chair：
AAAI 2022、2021（Senior PC）
IJCAI 2022（Senior PC）、2021（Area Chair）、2020（AI-in-Fintech Track）
ACML 2021（Senior PC）
会议 PC Member：SODA 2025、TAMC 2023、IJTCS 2021、TAMC 2020、ICML 2020、SoCG 2020、AAAI 2020/2018/2017、NIPS 2017、ICML 2017/2016、WAOA 2017、ICDE 2016、ICALP 2016、WAIM 2015/2014、WiOpt 2015、COCOON 2014/2013、ISAAC 2013、TAMC 2013、CIKM 2012、FAW 2019、DASFAA 2019 等
学术组织兼职：中国工业与应用数学学会金融科技与算法专委会学术委员（2022年起）
教学经历：自2011年至今，持续在清华大学交叉信息研究院讲授《算法》（本科）和《ATCS：学习、预测与优化精选专题（及其在金融中的应用）》（研究生）课程，2016年曾在 Duke-Tsinghua Machine Learning Summer School 担任讲师

七、Connection圈层总结

李建的学术与产业网络呈现出"理论根基深厚、跨学科融合突出、学术传承卓越、产业转化多元"的特征，可以从以下圈层来理解：

第一圈层：核心学术圈

博士师承：李建在马里兰大学帕克分校获得计算机科学博士学位，师承马里兰大学数据库与算法方向的学术传统。马里兰大学计算机科学系在数据库理论和算法领域是美国顶尖的研究机构，李建在博士阶段即获 VLDB 2009 最佳论文奖，充分展示了其深厚的理论功底。这一师承关系将李建置于全球数据库理论与算法设计的学术族谱中。
姚期智院士平台：李建在清华大学交叉信息研究院的工作直接依托姚期智院士创建的学术平台。交叉信息研究院以姚班为核心，汇聚了中国最优秀的计算机科学本科生。李建作为全职教授直接参与姚班教学，并与姚期智院士联合指导博士生（金凯），这使他能够接触到全国最顶尖的本科生资源。
院内核心同事：黄隆波教授（随机网络优化方向，曾联合授课）、吕凯风助理教授（李建培养的本科生，现已回院任教）、郑书然助理教授（李建培养的本科生，现已回院任教）等，构成了李建在交叉信息院内的核心学术圈。

第二圈层：学生传承网络

李建课题组是交叉信息研究院中培养成果最为丰硕的研究团队之一，其学生网络尤为引人注目：

学术新星群：李建培养的本科生中已有多位成为国际理论计算机科学领域的新星。陈立杰（UC Berkeley 助理教授，2026年加入 OpenAI，IOI 金牌，STOC/FOCS 最佳学生论文）、吕凯风（交叉信息院助理教授，ICLR 2025 最佳论文）、王若松（北京大学助理教授）、韩伟（普渡大学助理教授）、江昊天（芝加哥大学助理教授）、胡伦嘉（东北大学助理教授）、乔明达（马萨诸塞大学助理教授）、李志泽（新加坡管理大学助理教授）等。这一群体构成了李建学术网络中最为闪亮的部分。
博士毕业生网络：李建的博士毕业生广泛分布于学术界和产业界。学术界的代表包括黄凌霄（南京大学副教授，海外优青）和金凯（中山大学副教授，与姚期智联合指导）；产业界则覆盖了微软亚洲研究院、百度、达摩院、Google 等头部科技企业，以及大量量化私募基金和资产管理公司。
"回环任教"现象：吕凯风和郑书然作为李建培养的本科生，在海外获得博士学位后回归交叉信息院任教，形成了完整的学术传承闭环。这一现象充分说明了李建课题组的学术吸引力和传承能力。

第三圈层：金融科技产业生态

李建在金融科技领域的产业网络是其最具特色的"Connection"：

量化金融生态：李建课题组形成了从学术研究到量化投资的完整转化链条。毕业生金一非创立了 Xtech（金融科技与对冲基金创业公司），后续毕业生陈铮、张天平等分别加入千象资产管理等机构，付浩加入鸣弘资产管理（中国最大私募基金之一），段奕潼加入中关村人工智能研究院。大量毕业生选择进入金融产业而非传统科技企业，形成了独特的"李建系量化金融人"网络。
金融机构合作：蚂蚁金服、华泰证券、易方达基金等金融行业领军企业均为李建的企业合作项目伙伴，覆盖了公募基金、券商、金融科技平台等金融科技产业链的关键节点。
课程与知识传播：李建的 ATCS 课程自2017年起每年开设，聚焦"学习、预测与优化及其在金融中的应用"，知乎专栏"机器学习与量化投资"由课题组同学维护，构成了将学术研究传播至产业界的知识通道。

第四圈层：人工智能与大模型前沿

近年来，李建将研究重心向大语言模型理论方向拓展，形成了新的学术-产业连接：

大模型理论前沿：李建在清华 AIR 学术沙龙上的报告《Understanding LLM Behaviors via Compression》聚焦 Scaling Law、思维链和推理能力等大模型核心理论问题，将理论计算机科学的分析视角引入大语言模型机理理解。
毕业生进入大模型团队：曾亮加入天工 LLM 团队，周静和徐金先后加入 Qwen 团队（百度/达摩院），体现了课题组在大语言模型产业方向的人才输出能力。
科技公司合作网络：微软、百度、滴滴等科技巨头均为李建的企业合作项目伙伴，MSRA 更是多名毕业生的就业去向。

总结

李建的 Connection 圈层结构可概括为：以马里兰大学博士师承为学术根基，以姚期智院士和交叉信息研究院为核心平台，以理论计算机科学和机器学习理论为学术双核，以金融科技为产业特色，以大语言模型理论为新前沿的多元化网络。他在理论计算机科学领域拥有 VLDB 最佳论文、ESA 最佳论文、ICDT 最佳新人奖等顶级荣誉，在学生培养方面更是硕果累累——培养了多位如今在 MIT、Stanford、Princeton、CMU 等顶尖高校攻读或已获博士学位并在国际一流高校任教的学生，以及大量活跃在量化金融和人工智能产业界的毕业生。李建课题组的独特之处在于"理论深度"与"产业广度"的罕见结合：一方面在近似算法、计算几何、学习理论等纯理论方向保持国际领先，另一方面又将机器学习理论系统性地应用于量化投资和金融科技，形成了从理论算法到金融实践的完整转化链条。这种"理论-应用-产业"三位一体的模式，使李建成为清华大学交叉信息研究院中连接学术理论与产业实践最具特色的教授之一。

交叉信息院 李建 教授