李 健
基本信息
职称：副教授（博士生导师、硕士生导师）
研究方向：大模型信息压缩、高效智能体、教育智能体系统
电子邮箱：jli@bnu.edu.cn
个人简介
李健，北京师范大学人工智能学院副教授、博士生导师，智能媒体计算实验室（黄华教授团队）成员。2020年获中国科学院大学博士学位，2024年9月起在北京师范大学任教。主要研究大模型信息压缩与高效智能体，长期关注机器学习中的信息压缩、计算效率与泛化理论，并开展教育智能体系统研究。已发表高水平学术论文40余篇，其中以第一作者在IEEE Transactions on Information Theory（IEEE TIT）、Journal of Machine Learning Research（JMLR）、Artificial Intelligence（AIJ）、ICML、NeurIPS、AAAI等人工智能领域顶级期刊和会议发表论文十余篇。近五年主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、国家重点研发计划子课题、中国博士后科学基金、中央高校基本科研业务费等科研项目。曾入选微软亚洲研究院“铸星计划”、中国科学院特别研究助理、中科院信工所优才计划A类与B类，曾获PRICAI 2021最佳学生论文奖。
研究领域
聚焦大模型智能体在有限资源下效率与能力难以兼顾的基础问题，开展高效智能体学习与执行机制的基础研究。重点探索资源感知的智能体执行、经验记忆压缩与技能（Skill）自进化、面向智能体的小模型学习与能力保持，揭示资源消耗、信息压缩与任务能力之间的内在规律，建立高效智能体的理论基础与关键技术体系，并推动其在教育场景中的应用，构建高效、低成本且可落地的教育智能体系统。
招生说明
持续在科研一线指导学生开展全过程研究，并结合学生特点进行科研训练与职业规划。
具有博士、硕士及本科生培养经验；学生研究涵盖大模型压缩、高效智能体、教育智能体与机器学习理论等方向。
希望学生具有较强的自驱力、沟通表达与团队合作能力，以及良好的数理基础、英文读写和编程能力。
教育背景
2015年—2020年 中国科学院大学网络空间学院 网络空间安全专业 博士
2011年—2015年 东北大学软件学院 软件工程专业（英语国际班） 学士
工作经历
2024年9月-至今 北京师范大学人工智学院 副教授、博士生导师
2024年4月-2024年6月 微软亚洲研究院 “铸星计划”访问学者
2023年10月-2024年9月 中国科学院信息工程研究所 副研究员一级、优才A（预聘研究员）
2020年9月-2023年10月 中国科学院信息工程研究所 博士后研究员、优才B（青年预聘研究员）
主持和参加的科研项目
国家自然科学基金面上项目（No. 62576041），大语言模型信息压缩的数学机理分析与算法设计，2026/01-2029/12，50万元，主持。
中央高校基本科研业务费青年教师科研启动项目，面向高效推理的大语言模型基础研究，2024/10-2026/09，20万元，主持。
中国博士后科学基金特别资助项目（No. 2023T160680），面向结构化预测的深度可微高斯过程方法研究，2023/07-2024/03，18万元，主持。
国家重点研发计划子课题（2022YFB3105302.2），跨平台异质性数据聚合与协同技术，2022/12-2025/11，120万元，主持。
国家自然科学基金青年科学基金项目（No. 62106257），面向大规模结构化预测的自动谱核学习研究，2022/01-2024/12，30万元，主持。
中国科学院特别研究助理资助项目，大规模小样本数据的自动机器学习研究，2020/09-2022/09，80万元，主持。
主要学术成果
代表性论文与成果(截至2026年8月)
Jian Li, Hua Huang. Textual Stochastic Gradient Descent: Discrete Optimization of External Memory for Reasoning Language Agents. ICML 2026. （第一作者，CCF-A会议）
Zhenyu Wu, Yanxi Long, Jian Li*, Hua Huang. Geo-Code: A Code Framework for Reverse Code Generation from Geometric Images Based on Two-Stage Multi-Agent Evolution. arXiv:2602.07749, 2026.（预印本）
Mucun Xie, Yijia Xu, Jian Li*. From Redundancy to Precision: A CBR-Aligned Compressed Tree-based Case Repository for Enhancing Large Language Model Reasoning. ICCBR 2026.（通讯作者，CCF-B会议）
Xuning Zhang, Jian Li*, Rong Yin, Weiping Wang. FedNK-RF: Federated Kernel Learning With Heterogeneous Data and Optimal Rates. IEEE TNNLS 2026.（通讯作者，CCF-B/SCI一区期刊）
Zhenyu Wu, Jian Li*, Hua Huang. MAGMA-Edu: Multi-Agent Generative Multimodal Framework for Text-Diagram Educational Question Generation. arXiv:2511.18714, 2025.（预印本）
Zhaoqi Xu, Yingying Zhang, Jian Li*, Jianwei Guo, Qiannan Zhu, Hua Huang. Towards Efficient VLMs: Information-Theoretic Driven Compression via Adaptive Structural Pruning. arXiv:2511.19518, 2025.（预印本）
Xunyu Zhu, Jian Li*, Yong Liu, Can Ma, Weiping Wang. A Survey on Model Compression for Large Language Models. TACL 2024.（通讯作者，CCF-B/SCI一区期刊）
Xunyu Zhu, Jian Li*, Yong Liu, Can Ma, Weiping Wang. Distilling Mathematical Reasoning Capabilities into Small Language Models. Neural Networks 2024.（通讯作者，CCF-B/SCI一区期刊）
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Rates for Agnostic Distributed Learning. IEEE TIT 2023.（第一作者，CCF-A/SCI一区期刊）
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Convergence Rates for Distributed Nyström Approximation. JMLR 2023.（第一作者，CCF-A/SCI一区期刊）
JianLi, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Convergence Rates for Agnostic Nyström Kernel Learning. ICML 2023.（第一作者，CCF-A会议）
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Convolutional Spectral Kernel Learning with Generalization Guarantees. Artificial Intelligence（AIJ）2022.（第一作者，CCF-A/SCI二区期刊）
Jian Li, Yong Liu, Rong Yin, Hua Zhang, Lizhong Ding, Weiping Wang. Multi-Class Learning: From Theory to Algorithm. NeurIPS 2018.（第一作者，CCF-A会议）
奖励与荣誉
2024年，微软亚洲研究院“铸星计划”
2023年，中科院信工所优才计划A类（预聘正高）
2021年，PRICAI 2021最佳学生论文奖
2020年，中国科学院特别研究助理
2020年，中科院信工所优才计划B类（青年预聘正高）
2020年，北京市优秀毕业生
2020年，中国科学院大学优秀毕业生
2018年、2019年，博士研究生国家奖学金（2次）
2019年，朱李月华优秀博士生奖
2019年，中科院院长优秀奖
学术与社会服务
专委会：CCF人工智能与模式识别专委会委员；中国数学会数学与人工智能专业委员会委员。
学术论坛组织：VALSE 2025“大模型基础理论——从理论视角看待大模型技术发展”、2026年CSIG青年科学家论坛“大模型基础理论”。
会议程序委员：ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、MM、KDD等会议。
期刊服务：MDPI Mathematics（SCI一区）专刊客座编辑；TPAMI、JMLR、Pattern Recognition、《自动化学报》《计算机学报》《软件学报》等期刊审稿人。
指导硕、博研究生毕业去向
已毕业博士研究生：康艺霖（紫金山实验室）、朱勋宇（国家电投中央研究院）。
已毕业硕士研究生：韦博舰（中国银行总行管培生）、张旭宁（字节跳动）。
指导学生项目
吴镇宇（硕士研究生，2024/09-至今）：可交互教学资源生成与出题智能体；相关成果包括MAGMA-Edu（arXiv:2511.18714）和Geo-Code（arXiv:2602.07749）。
谢沐村（硕士研究生，2025/09-至今）：高效智能体记忆；相关成果“From Redundancy to Precision: A CBR-Aligned Compressed Tree-based Case Repository for Enhancing Large Language Model Reasoning”发表于ICCBR 2026。
谭棕友（硕士研究生，2025/09-至今）：教育智能体系统。
徐照琦（2025年本科毕业设计，答辩优秀）：面向多模态大模型高效推理的模型压缩；相关成果已形成arXiv预印本（arXiv:2511.19518）。
叶晓尧（2026年本科毕业设计，计算机科学与技术）：基于信息论度量的大语言模型幻觉检测方法研究。
汪蘭珊（2026年本科毕业设计，计算机科学与技术）：基于Training-Free GRPO的多模态大模型OCR幻觉抑制。
张艺馨（2026年本科毕业设计，人工智能）：面向3D可交互教学图形生成的多智能体系统。
闵凡珂（2026年本科毕业设计，人工智能）：基于多模态大模型多智能体指称实验的语言演化研究。
