李 健
基本信息
职称：副教授
研究方向：机器学习、大语言模型
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。2020年毕业于中国科学院大学（信息工程研究所），毕业后入选优才计划B类（预聘正高）留所工作，2023年评聘副研究员一级，2024年起在北京师范大学任教。主要研究领域为机器学习、大语言模型，累计发表近30篇高水平论文，其中以第一作者发表CCF-A类或中科院一区论文15篇，包括JMLR、Artificial Intelligence (AIJ)、IEEE TIT等顶级期刊和ICML、NeurIPS等顶级会议。
研究领域
轻量化大模型、大模型高效推理、大模型理论、深度学习理论、大规模机器学习
招生说明
本人仍奋战在科研一线，具有丰富的顶级期刊/会议论文的发表经验。对待科研及学生认真负责，亲自指导学生开展全流程的科研工作，帮助学生做职业规划及并做针对性培养。
具有丰富的学生培养与指导经验，曾指导学生获得PRICAI 2021最佳学生论文奖、2023年武汉大学优秀学士论文等奖励，毕业学生去向包括中国银行总行管培生、紫金山实验室、航天科工集团等。
【对学生的期待】希望学生有强自驱力、优秀的沟通表达能力、团队合作精神，要求学生具有良好的数理基础、英语读写能力、编程能力。欢迎对大规模机器学习、深度学习、大语言模型的理论研究及效率改进等研究方向感兴趣的同学联系我！
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
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、优才A
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（预聘正高）
主持和参加的科研项目
国家重点研发计划子课题，跨平台数据聚合与协同技术，2022/12-2025/11，主持
国家自然科学基金青年项目，面向大规模结构化预测的自动谱核学习研究，2021/01-2024/12，主持
中国博士后科学基金特别资助（站中），面向结构化预测的深度可微高斯过程方法研究，2023/07-2024/01，主持
中国科学院特别研究助理资助项目，大规模小样本的自动机器学习研究，2020/09-2022/09，主持
主要学术成果
近年来的代表性论文(按时间顺序，截止到2024年9月)
Xunyu Zhu, Jian Li*, Yong Liu, Can Ma Weiping Wang. A Survey on Model Compression for Large Language Models. TACL 2024. 已录用. (通讯作者，CCF-B/中科院一区期刊)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Rates for Agnostic Distributed Learning. IEEE TIT 2024. (第一作者，CCF-A期刊，信息论领域旗舰期刊)
Yilin Kang, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Towards sharper excess risk bounds for differentially private pairwise learning. Neurocomputing, 2024. (通讯作者，CCF-B/中科院一区期刊)
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/中科院一区期刊)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. High-dimensional Analysis for Generalized Nonlinear Regression: From Asymptotics to Algorithm. AAAI 2024. (第一作者，CCF-A会议)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. FedNS: A Fast Sketching Newton-type Algorithm for Federated Learning. AAAI 2024. (第一作者，CCF-A会议)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Convergence Rates for Distributed Nyström Approximation. JMLR 2023. (第一作者，CCF-A期刊，机器学习领域顶级期刊)
Jian Li, 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. Towards Sharp Analysis for Distributed Learning with Random Features. IJCAI 2023. (第一作者，CCF-A会议)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Convergence for Agnostic Kernel Learning With Random Features. IEEE TNNLS 2023. (第一作者，CCF-B/中科院一区期刊)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Semi-supervised vector-valued learning: Improved bounds and algorithms. Pattern Recognition (PR) 2023. (第一作者，CCF-B/中科院一区期刊)
Xunyu Zhu, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Improving Differentiable Architecture Search via Self-distillation. Neural Networks 2023. (通讯作者，CCF-B/中科院一区期刊)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Convolutional Spectral Kernel Learning with Generalization Guarantees. Artificial Intelligence (AIJ) 2022. (第一作者，CCF-A/中科院一区期刊，人工智能领域顶级期刊)
Jian Li, Yong Liu, Yingying Zhang. Ridgeless Regression with Random Features. IJCAI 2022. (第一作者，CCF-A会议)
Jian Li, Bojian Wei, Yong Liu, Weiping Wang. Non-IID Distributed Learning with Optimal Mixture Weights. ECML-PKDD 2022. (第一作者，CCF-B会议)
Bojian Wei, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Non-IID Federated Learning with Sharper Risk Bound. IEEE TNNLS 2022. (第一作者，CCF-B/中科院一区期刊)
Yilin Kang, Yong Liu, Jian Li, Weiping Wang. Sharper Utility Bounds for Differentially Private Models: Smooth and Non-smooth. CIKM 2022. (第三作者，CCF-B会议)
Bojian Wei, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Federated learning for non-iid data: From theory to algorithm. PRICAI 2021. (通讯作者，CCF-C会议，最佳学生论文奖)
Xunyu Zhu, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Operation-level Progressive Differentiable Architecture Search. ICDM 2021. (通讯作者，CCF-B会议)
Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Automated Spectral Kernel Learning. AAAI 2020. (第一作者，CCF-A会议)
Jian Li, Yong Liu, Rong Yin, Weiping Wang. Multi-Class Learning using Unlabeled Samples: Theory and Algorithm. IJCAI 2019. (第一作者，CCF-A会议)
Jian Li, Yong Liu, Rong Yin, Weiping Wang. Approximate Manifold Regularization: Scalable Algorithm and Generalization Analysis. IJCAI 2019. (第一作者，CCF-A会议)
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)
Jian Li, Yong Liu, Hailun Lin, Yinliang Yue, Weiping Wang. Efficient Kernel Selection via Spectral Analysis. IJCAI 2017. (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.
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.
2019年，博士研究生国家奖学金.
2019年，朱李月华优秀博士生奖.
2019年，中科院院长优秀奖.
2018年，博士研究生国家奖学金.
学术与社会服务
Mathematics 客座编辑
会议程序委员：ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI、ECAI
期刊审稿人：TPAMI、JMLR、Pattern Recognition
指导硕、博研究生毕业去向
指导的研究生就业去向包括中国银行总行管培生、紫金山实验室、航天科工集团等。
