基本信息

姓名：李健

职称：副教授，硕士生导师

电子邮箱：jli AT bnu.edu.cn

个人主页：https://lijian.ac.cn/

研究领域

机器学习、大语言模型、教育大模型、大模型基础理论

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

国家自然科学基金面上，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，主持

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

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，百度研究院AIDU人才计划（未入职）

2020年2月至2021年2月，斯坦福大学联合培养博士（因新冠疫情中止）

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.

社会兼职

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

学术代表成果

1. 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)

2. 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)

3. 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)

4. 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)

5. 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)

6. 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)

7. 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)

8. Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Optimal Convergence Rates for Agnostic Nyström Kernel Learning. ICML 2023. (第一作者，CCF-A会议)

9. Jian Li, Yong Liu. Towards Sharp Analysis for Distributed Learning with Random Features. IJCAI 2023. (第一作者，CCF-A会议)

10. 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)

11. 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)

12. 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)

13. Bojian Wei, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Towards Sharper Risk Bounds for Agnostic Multi-Objectives Learning. IJCNN 2023. (通讯作者，CCF-C会议)

14. Yiling Kang, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Data Heterogeneity Differential Privacy: From Theory to Algorithm. ICCS 2023. (通讯作者，CCF-C会议)

15. 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)

16. Jian Li, Yong Liu, Yingying Zhang. Ridgeless Regression with Random Features. IJCAI 2022. (第一作者，CCF-A会议)

17. 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)

18. 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)

19. 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)

20. 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)

21. Xunyu Zhu, Jian Li*, Yong Liu, Weiping Wang. Operation-level Progressive Differentiable Architecture Search. ICDM 2021. (通讯作者，CCF-B会议)

22. Jian Li, Yong Liu, Weiping Wang. Automated Spectral Kernel Learning. AAAI 2020. (第一作者，CCF-A会议)

23. 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)

24. 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)

25. 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)

26. 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)