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哈佛博士后孔令恺入职港大,一作论文入选ICML 2026 Spotlight与IAAI 2026 Oral!

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智猩猩AI整理

编辑:六六

AI正处在拐点,令人兴奋的工作还在前面,而孔令恺的研究恰好落在这个拐点。

据香港大学官网显示,哈佛大学博士后研究员孔令恺近期已入职香港大学计算与数据科学学院,担任长聘教轨助理教授,并将在公共卫生学院联合任职。


回顾孔令恺的学术路径。2013年进入东南大学信息工程专业,本科期间拿下全国大学生数学建模竞赛一等奖。2017年赴佐治亚理工学院攻读博士,起初进的是电气与计算机工程博士项目,两年后转入计算科学与工程,从工程优化转向算法与计算理论。2024年博士毕业后,又去哈佛大学工程与应用科学学院进行博士后研究,在 Milind Tambe 教授团队做 AI for Social Impact。

生成式AI已经能生成文本、图像和代码,但当它开始处理真实任务时,一个问题凸显出来:AI需要根据目标做决策,而不只是生成内容。

孔令恺关注的正是生成模型走向决策系统的这一环节。他的研究主要围绕生成式决策、多智能体系统以及 AI for Social Impact 展开。

用他自己的话说,“生成模型要具备行动能力,不只是生成”。

多数决策系统采用先预测、再优化的流程:模型先预测环境参数,再交给优化算法寻找方案。但预测准确并不一定意味着最终决策有效。

孔令恺的研究关注如何让模型直接面向决策目标进行学习,让生成模型输出的结果能够更好服务于最终任务。相关成果曾获ICML 2026 Spotlight与NeurIPS 2025 Spotlight等。


这一研究路线也延伸到了智能体系统。随着 AI Agent 从简单问答走向任务执行,模型需要具备规划、协作和反馈能力,而不仅是语言生成能力。孔令恺希望结合生成模型、强化学习以及多智能体方法,探索更加自主的 AI 系统。

与此同时,他的研究还应用到现实社会问题中。在Green Security 方向,他用生成模型学习偷猎者的行为模式,再据此规划巡逻路线,这项工作拿到了IAAI 2026 Oral;在公共健康领域,他跟公共卫生团队合作优化 HIV 检测网络(IJCAI 2026),也把一线医护人员的主观偏好转成了可优化的奖励函数(AAAI 2025)。


他之前在入职帖里写过一句话,大意是:AI正处在拐点,最令人兴奋的工作还没到来——严谨、诚实、对社会真正有用的工作。


如今他已正式加入香港大学,将延续此前的研究路线,继续探索如何让生成模型从信息生成走向决策与行动。他希望通过结合生成模型、强化学习和多智能体方法,构建能够适应复杂环境的下一代智能系统。

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