研究序列

蒋峰，江苏徐州人。2016年6月毕业于江苏科技大学，获计算机科学与技术专业学士学位。随后，2019年6月在苏州大学计算机科学与技术学院获得计算机科学与技术专业硕士学位。2019年6月2022年8月，在苏州大学继续攻读计算机科学与技术专业博士学位。2022年10月2025年2月，在香港中文大学（深圳）数据科学学院从事计算机科学与技术专业博士后研究。于2025年2月加入深圳理工大学人工智能研究院任副研究员。

致力于以人为中心的对话智能，围绕大模型训练与对齐技术，深入研究知识注入、篇章分析、用户建模以及AIfor Science等。

主要研究方向

语言作为人类文明与智慧的载体，既承载着知识的传承与发展，也构成了人与人之间交流与协作的核心方式。对话智能作为当今人工智能的主流表现形式，旨在使机器具备理解和生成自然语言的能力，从而实现更自然的人机交互。

蒋峰博士长期致力于以人为中心的对话智能的研究。针对对话场景所包含的语义信息、篇章信息、参与者信息和场景信息等进行了多层次建模。针对语义信息，蒋峰博士完成了医学领域大模型的微调、优化、评估等全流程的研究，其研发的HuatuoGPT系列模型在医学领域取得广泛影响，发表2年以来，相关论文已被引用300余次，为垂直领域大模型的构建研究提供了新的范式。其医学评估基准CMB已被数十家公司所采用以评估其医疗大模型的性能表现。针对篇章信息，蒋峰博士在博士期间深入研究篇章分析任务，尤其在汉语宏观篇章结构建模方面取得突破性进展，构建了融合修辞结构与话题结构的统一计算框架，并首次将该理论体系扩展-多轮口语对话场景中，填补了国内该领域的研究空白，其博士论文获得校优秀博士论文。针对参与者信息，蒋峰博士则聚焦于用户模拟与大语言模型对齐技术研究，构建了具备真实性、一致性与多样性的用户模拟器，提出用户评估与大模型评估的差异性，并将用户的自然语言反馈机制引入模型训练过程，通过显式奖励信号优化模型行为。其研究成果被OpenAI、微软等知名公司所引用。针对场景信息，蒋峰博士侧重于利用多模态信息建模人机对话交互过程，通过听、说、看等多模态信息建模，赋予具身智能自然沟通能力，其研发的“小深”智能情感交互机器人获得首届深圳康养机器人大赛铜奖。

目前，在深圳理工大学大模型研究中心，将会开展包括但不限于以下研究内容：

1.面向结构化认知与语义理解协同的大模型研究；

2.基于多模态信息建模的个性化大模型研究；

3.面向具身智能场景的人机对话交互关键技术研究；

4.基于Sim2Real的AI for Science（生物信息学）研究。

学习经历

2019年6月-2022年8月，苏州大学，计算机科学与技术，博士学位

2016年9月-2019年6月，苏州大学，计算机科学与技术，硕士学位

2012年9月-2016年6月，江苏科技大学，计算机科学与技术，学士学位

工作经历

2025年2月-今，深圳理工大学，人工智能研究院，副研究员

2022年10月2025年9月， 香港中文大学（深圳），博士后

国际影响力

现为ACL Rolling Review（高级）领域主席，IJCNLPAACL 2025高级领域主席，NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI等国际人工智能顶级会议审稿人，EMNLP 2023会议组织委员会成员（虚拟设施主席）。

所获荣誉

NLPCC 2022最佳学生论文奖

COLING 2018领域主席提名奖

中国中文信息学会主办的CAIL 2022涉法舆情摘要赛道第一名

中国计算机学会主办的NLPCC 2023中文语法纠错赛道第三名

2024年第16届国际社会机器人学大会与新质生产力社交机器人竞赛第二名

2025年对话系统技术挑战赛（DSTC12）可控话题生成任务第二名

近五年主持或参加的国家、省部级科研项目

1.2026.12:基于全域行为数据的个性化大模型研究，CCF蚂蚁科研基金，主持

2.2025.06：面向多轮对话的篇章感知的LLM增强方法研究，深圳市大数据研究院创新基金，主持

3.2026.02：深圳市跨模态认知计算重点实验室，成员

4.2023.072024.07：类GPT的大规模语言模型研究与平台建设，深圳市大数据研究院内部项目，成员

代表性文章

Jiahui Xu, Feng Jiang*, Anningzhe Gao, Luis Fernando D'Haro and Haizhou Li*, "Unsupervised Mutual Learning of Discourse Parsing and Topic Segmentation in Dialogue," in IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 33, pp. 46674681, 2025, doi: 10.1109/TASLPRO.2025.3623884. (SCI一区)

Kuang Wang, Xianfei Li, Shenghao Yang, Li Zhou, Feng Jiang*, Haizhou Li: Know You First and Be You Better: Modeling HumanLike User Simulators via Implicit Profiles. ACL 2025. (CCFA)

Chen Zhang, Dading Chong, Feng Jiang*, Chengguang Tang, Anningzhe Gao, Guohua Tang, Haizhou Li: Aligning Language Models Using Followup Likelihood as Reward Signal. AAAI 2025. (CCFA)

Chuyi Kong, Yaxin Fan, Xiang Wan, Feng Jiang*, Benyou Wang: PlatoLM: Teaching LLMs in MultiRound Dialogue via a User Simulator. ACL 2024: 7841-7863. (CCFA)

蒋峰,范亚鑫,褚晓敏,李培峰,朱巧明.英汉篇章结构分析研究综述.软件学报,2023,34(09):41674194.

Feng Jiang, Yaxin Fan, Xiaomin Chu, Peifeng Li, Qiaoming Zhu, Fang Kong: Hierarchical Macro Discourse Parsing Based on Topic Segmentation. In Proceedings of the Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021): 1315213160. (CCFA)

Zihao Chen, Li Zhou, Feng Jiang, Benyou Wang, Haizhou Li. Beyond Binary: Towards FineGrained LLMGenerated Text Detection via Role Recognition and Involvement Measurement. WWW 2025. (CCFA)

Ziche Liu, Rui Ke, Yajiao Liu, Feng Jiang*, Haizhou Li. Take the essence and discard the dross: A Rethinking on Data Selection for FineTuning Large Language Models. NAACL 2025. (CCFB)

Feng Jiang, Weihao Liu, Xiaomin Chu, Peifeng Li, Qiaoming Zhu, Haizhou Li: Advancing Topic Segmentation and Outline Generation in Chinese Texts: The Paragraphlevel Topic Representation, Corpus, and Benchmark. COLING 2024: 495506. (CCFB)

Feng Jiang, Yaxin Fan, Xiaomin Chu, Peifeng Li, Qiaoming Zhu: Not Just Classification: Recognizing Implicit Discourse Relation on Joint Modeling of Classification and Generation. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2021): 24182431. (CCFB)

Feng Jiang, Xiaomin Chu, Peifeng Li, Fang Kong, Qiaoming Zhu: Chinese Paragraphlevel Discourse Parsing with Global Backward and Local Reverse Reading. In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020): 57495759. (CCFB)

Feng Jiang, Sheng Xu, Xiaomin Chu, Peifeng Li, Qiaoming Zhu, Guodong Zhou: MCDTB: A Macrolevel Chinese Discourse TreeBank. In Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018): 34933504. (CCFB)

Yaxin Fan, Feng Jiang*, Peifeng Li, Haizhou Li: Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue: An Empirical Study. COLING 2024: 1699817010. (CCFB)

Yaxin Fan, Feng Jiang, Peifeng Li, Fang Kong, and Qiaoming Zhu. 2023. Improving Dialogue Discourse Parsing via Replyto Structures of Addressee Recognition. EMNLP 2023: 8484-8495. (CCFB)

Yaqiong He, Feng Jiang, Xiaomin Chu, Peifeng Li: Automated Chinese Essay Scoring from Multiple Traits. COLING 2022: 30073016. (CCFB)

Xiaomin Chu, Feng Jiang, Yi Zhou, Guodong Zhou, Qiaoming Zhu: Joint Modeling of Structure Identification and Nuclearity Recognition in Macro Chinese Discourse Treebank. COLING 2018: 536546. (CCFB) (Best Paper Honorable Mention).

Zhiguang Gao, Feng Jiang, Xiaomin Chu, Peifeng Li. Adversarial Finegrained Fact Graph for Factualityoriented Abstractive Summarization. NLPCC 2022. (CCFC) (Best Student Paper)