清华大学计算机科学与技术
我是洪德垚，清华大学计算机系本科生。研究兴趣聚焦于大语言模型驱动的推荐系统、 自进化智能体、智能体记忆，以及多智能体社会模拟。
01
ABOUT / 教育背景
我关注的不只是模型能做到什么，也关心它如何在真实环境中持续学习、可靠决策， 以及技术最终服务于谁。
目前就读于清华大学计算机科学与技术专业。我的研究横跨推荐排序、自进化智能体、 记忆机制与多智能体生态，希望把算法能力、工程验证和以人为中心的价值判断放在同一张研究图景中。
“把复杂问题做深，也把技术与真实世界的连接做实。”
计算机科学与技术 · 本科在读
核心课程
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RESEARCH / 研究工作
精选研究工作 · 截至 2026 年 7 月
大语言模型 × 推荐排序
共同第一作者 · 2025.07—2026.02
主导提出 R2Rank 推荐排序框架，将大语言模型的链式推理与排序目标直接对齐。 通过 Plackett–Luce 列表分布、基于 NDCG 的强化学习与 self-check SFT， 缓解位置偏差并稳定端到端训练。
自进化智能体 × 工程评测
Core Contributor · 2026.01—2026.04
参与构建 Frontier-Eng 自进化智能体评测基准，完成部分任务数据构建、 评测流程整理与前沿模型结果分析，关注固定预算下持续优化可执行工程产物的能力。
Agent Memory × 教育
面向 in-session 多角色场景，研究记忆的结构化表示、写入与更新策略， 以及 plan 的动态调整，并在 AI Cosmos 平台中集成验证。
推荐生态 × 多智能体模拟
构建用户、商家与平台的多智能体模拟环境，分析用户满意度、商家竞争、 平台可信度与生态稳定性，为用户主权推荐机制提供实验基础。
注：以上两项 NeurIPS 2026 工作均处于投稿阶段，页面未将其表述为已录用或已发表成果。
03
PROJECTS / 项目实践
智能体 · 强化学习
面向 Generals AI 对决环境，综合场景与增益信息设计策略，采用剪枝、 强化学习等方法优化智能体，在约 180 名参赛者中获普及组特等奖。
AI 产品 · 乡村振兴
作为河北鹿泉社会实践支队长，参与把智能问答、旅游信息与调研成果整理为可访问的数字产品， 连接技术实践、地方需求与公众传播。
田野调研 · 团队领导
先后带队前往广西、辽宁鲅鱼圈、沙特与阿联酋、河北鹿泉， 围绕数字发展、乡村振兴与跨文化交流开展调研，将观察转化为报告、产品与公共表达。
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LEADERSHIP / 校园经历
作为计算机系计 3 年级唯一志愿者代表，参与抗战胜利 80 周年纪念大会。
组织出国留学与保研讲座，持续维护选课信息与同学权益服务。
参与思源骨干微实践、校学生会工作报告等组织运营工作。
组织清华、人大、北化三校联合主题团日，所在团支部获评清华大学甲级团支部。
05
HONORS / 精选荣誉
面向学业表现、研究探索与综合发展的国家级荣誉。
以科学精神与全面成长为坐标，记录持续向前的学习历程。
06 / CONTACT
如果你对推荐系统、智能体、AI 评测或多智能体社会模拟感兴趣，欢迎通过学术邮箱联系我。