关于我

我是梁昊(Hao Liang),北京大学数据科学中心博士生,联合培养于北京中关村学院,同时也是一家 AI 数据公司的联合创始人。我曾 连续两年获得北京大学校长奖学金,并于 2026 年获得国家奖学金。我的导师是张文涛教授和董彬教授,并与崔斌教授和鄂维南教授保持紧密合作。

本科毕业于北京理工大学,曾获徐特立奖学金(北京理工大学最高荣誉)和国家奖学金。我也曾赴牛津大学访问,与 Ismail Ilkan Ceylan 教授和Michael Bronstein 教授开展合作。

学术影响力: Google Scholar · 1,303+ 次引用 · h-index 18 (截至 2026 年 9 月 30 日)

竞赛获奖: 🥇 GOAI 2026 Agent Infra 赛道冠军 · 🥇 ICML 2025 SeePhys Challenge 冠军 · 🥇 BAAI LIC Challenge 2025,Track 2 一等奖

欢迎交流

认识同行

我希望认识

  • AI 数据与模型训练大模型训练、Post-training 与 Agent 方向的研究者和工程师
  • 模型与产品团队模型公司、Agent 产品团队与企业 AI 负责人
  • AI 创业者正在经历 ToB 落地、商业化和团队建设的同行
  • 未来的研究伙伴对 PKU-DCAI Lab 科研实习或读研感兴趣的同学
交流话题

我们可以聊

  • 数据飞轮大模型与 Agent 数据的生成、筛选、验证及训练闭环
  • AI 数据公司创业产品落地、企业交付与商业化经验
  • 开源系统DataFlow、DataFlex、DataMind 及其背后的思考
  • PKU-DCAI Lab科研实习与读研机会

如果你也在做 AI 数据、大模型或 Agent,或者对 PKU-DCAI Lab 感兴趣,欢迎来聊聊~希望认识一些能长期交流、一起做事的朋友。

最新动态

研究方向

Data-Centric AI

我的研究从数据出发,连接模型训练、能力演化与真实系统,主要包括以下四个方向。完整背景可参考我们关于文本数据和多模态数据的综述。

数据归因与数据—模型交互

主要方向

研究单条数据如何影响模型行为,并通过动态选择、混合和重加权,在训练过程中建立数据与模型的闭环交互。

数据自进化

构建模型与 Agent 反馈驱动的数据闭环,让数据随模型能力和任务需求持续生成、评估、筛选、修正与复用。

On-policy 反馈弱点定向合成可执行验证Skills & Memory

数据基础设施

构建覆盖完整数据生命周期的可扩展基础设施,从数据准备、训练期动态适配延伸到推理期知识访问。

领域数据:Datasets & Benchmarks

面向数学、Lean 形式化推理与验证、工作场景、代码等高价值领域,构建有效且可验证的数据集与评测协议。

已在 CCF-A 类会议发表 10+ 篇一作或共同一作论文 · 获 NDBC 萨师煊优秀学生论文奖

开源项目

核心设计者

Generate, Clean, and Prepare LLM Data, All-in-One. 通过算子化工作流支持跨领域的数据生成、清洗、评测与流程自动化。

ICML SeePhys · 冠军BAAI LIC · 一等奖
核心设计者

Data Select · Mix · Reweight—right in the LLM training loop. 构建在 LLaMA-Factory 之上的数据中心动态训练框架。

核心设计者

Store at inference time. Retrieve with evidence. 面向 Agent 的共享数据平面,统一连接 RAG、数据库、知识图谱、Skills 与持久化 Memory。

参与贡献

参与统一大模型微调框架的数据模块设计。

生态集成

将 DataFlow 集成至 CAMEL 数据管线,支持 Agent 驱动的数据工作流。

荣誉与奖项

2026

国家奖学金

北京大学

2026

校长奖学金

北京大学 · 连续第二年

2025

校长奖学金

北京大学

2025

兴业奖学金

北京大学

2025

萨师煊优秀学生论文奖

NDBC

2023

徐特立奖学金

北京理工大学 · 最高荣誉

2020

国家奖学金

北京理工大学