朱令纬

职务：助理教授

邮箱：zhulingwei@gbu.edu.cn

个人主页：https://lingweizhu.github.io

【研究方向】

       强化学习（特别是信息熵强化学习）及其落地应用。

【主要成果】

       研究围绕信息熵强化学习与其在现实场景如工业控制、机器人、大语言模型等的落地。理论研究发表于ICLR、NeurIPS、IJCAI等人工智能权威学术会议；落地应用发表在Control Engineering Practice，Computers and Chemical Engineering, Robotics and Automation Science, IEEE-ICRA等权威工控期刊会议。长期为人工智能领域顶尖期刊会议如JMLR、Nature Machine Intelligence、Nature Communications、ICLR、ICML、NeurIPS、AAAI等审稿。研究成果获得中美欧日授权专利， 日本产业技术大奖最高奖项--内阁总理奖，最优秀博士毕业生奖，日本学术振兴会博士奖学金全额资助，日本政府奖学金全额资助等奖励。

【学习经历】

       本科毕业于天津工业大学计算机科学专业。硕士、博士毕业于日本奈良先端科学技术大学院大学（导师为松原崇充教授）。于2022年毕业时获得最优秀博士毕业生奖。

【工作经历】

       2022年至2024年在强化学习之父Richard Sutton实验室（加拿大阿尔伯塔大学）进行博士后研究工作，合作教授为Martha White与Adam White教授。2024年至2025年在日本东京大学国际脑智能科学研究所进行博士后工作，2025至今任大湾区大学助理教授。

【学术兼职】

       长期为人工智能权威期刊会议如JMLR、Nature Machine Intelligence、Nature Communications、ICLR、ICML、NeurIPS、AAAI等担任程序会员与审稿人。为机器人与控制方向权威期刊如IEEE Transaction on Informatics, IEEE Transaction on Vehicular Technology等担任审稿人。

【所获荣誉】

       研究成果获得中美欧日授权专利， 日本产业技术大奖最高奖项--内阁总理奖，IEEE-日本支部学生优秀论文奖，最优秀博士毕业生奖，日本学术振兴会博士奖学金全额资助，日本政府奖学金全额资助等奖励。

【招聘信息】

       长期招聘特任研究员、博士后、研究助理及访问学者。如对强化学习及其应用感兴趣，欢迎发送个人简历及相关材料至zhulingwei@gbu.edu.cn。