基本信息
李林静  男  硕导  中国科学院自动化研究所
电子邮件： linjing.li@ia.ac.cn
通信地址： 海淀区中关村东路95号
邮政编码： 100190

研究领域

主要从事人工智能基础、博弈决策理论与方法、AI for X (Science/Social Science/Engineering) 相关研究。

  • 人工智能基础，聚焦联结主义和符号主义的融合方法。主要研究问题：融合神经网络和符号方法的智能规划器；融合自然语言推理（LLMs）与形式化推理（LEAN、Isabelle、Coq、Z3等）的自动证明系统。
  • AutoThink is a reinforcement learning framework designed to equip R1-style language models with adaptive reasoning capabilities. Instead of always thinking or never thinking, the model learns when to engage in explicit reasoning, balancing performance and efficiency.
  • Xingjin Wang, Howe Tissue, Lu Wang, Linjing Li, and Daniel Zeng, "Learning Dynamics in Continual Pre-Training for Large Language Models," in Proceedings of the 2025 International Conference on Machine Learning (ICML), Vancouver, Canada, July 13 - 19, 2025. (Spotlight, Oral)
  • Yifei Wang, Yu Sheng, Linjing Li,  and Daniel Zeng, "Uncertainty Unveiled: Can Exposure to More In-context Examples Mitigate Uncertainty for Large Language Models?," in Findings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Vienna, Austria, July 27 – August 1st, 2025. (Findings)
  • Yu  Sheng, Wanting Wen, Linjing Li, and Daniel Zeng, "Evaluating  Generalization Capability of Language Models across Abductive, Deductive  and Inductive Logical Reasoning," in Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING), Abu Dhabi, UAE, January 19-24, 2025.
  • Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Chenyang Zhang, Jiahui Shi, Chiyu Cai, Linjing Li, and Daniel Zeng, "A Symbolic Incubator for Training Planners via Recognition-based Feedback," in Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), HongKong, China, July 12-14, 2025.
  • Yifei  Wang, Yuheng Chen, Wanting Wen, Yu Sheng, Linjing Li, and Daniel Zeng,  "Unveiling Factual Recall Behaviors of Large Language Models through  Knowledge Neurons," in Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Miami, Florida, USA, November 12-16, 2024.
  • 博弈决策理论与方法，通过对博弈均衡及其特性的研究来为人工智能-博弈论交叉协同提供支撑。主要研究问题：均衡精炼及高效计算、均衡驱动的智能策略生成和优化、基于分布式人工智能（Agent）的博弈决策。
  • Shiqi  Lei, Kanghoon Lee, Linjing Li, and Jinkyoo Park, "Learning Strategy  Representation for Imitation Learning in Multi-Agent Games," in Proceedings of the 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Philadelphia, Pennsylvania, USA, February 25 - March 4, 2025.
  • Zhaohui Yang, Xiaoxuan Wang, and Linjing Li, "CPE: A New Paradigm for Policy Extraction in Offline Reinforcement Learning," in Proceedings of the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), Detroit, Michigan, USA, May 19-23, 2025.
  • Haorui  Li, Jiaqi Liang, Linjing Li, and Daniel Zeng, "Offline Meta  Reinforcement Learning with Weighted Policy Constraints and Proximal  Context Collection," in Proceedings of the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), Detroit, Michigan, USA, May 19-23, 2025.
  • Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Linjing Li, and Daniel Zeng, "A Novel Decision-Making Model for Playing Board Game Combining Planning and Opponent Behaviors," in Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Hyderabad, India, April 6-11, 2025.
  • Nuo Chen, Xuelong Liu, Linjing Li, and Wenji Mao, "Retrogressively Learning the Equilibrium Strategy of Pursuit-Evasion Games," in Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), HongKong, China, July 12-14, 2025.
  • Nuo Chen, Linjing Li, and Wenji Mao, "Equilibrium Strategy of the Pursuit-Evasion Game in Three-Dimensional Space," IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 11, no. 2, pp. 446–458, February 2024.
  • Shiqi  Lei, Kanghoon Lee, Linjing Li, Jinkyoo Park, and Jiachen Li, "ELA:  Exploited Level Augmentation for Offline Learning in Zero-Sum Games," in  Proceedings of the 23th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), Auckland, New Zealand, May 6-10, 2024.
  • AI for X (Science/Social Science/Engineering)，基于规划、推理等AI技术，赋能各学科研究。
  • Yu  Sheng, Linjing Li,  and Daniel Zeng, "Learning Theorem Rationale for  Improving the  Mathematical Reasoning Capability of Large Language  Models," in Proceedings of the 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Philadelphia, Pennsylvania, USA, February 25 - March 4, 2025.
  • Fan Yang, Jie Bai, Linjing Li, and Daniel Zeng, "Modeling Social Opinion Evolution with LLM Agents: Integrating Personality Traits with Embedded Opinion Dynamics," in Proceedings of the 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Rome, Italy, June 30 - July 5, 2025.

招生信息

招生专业
081104-模式识别与智能系统
081101-控制理论与控制工程
081203-计算机应用技术
招生方向
人工智能理论与方法
群体智能与博弈对抗
可计算一般均衡
招生要求

要求报考学生在本科期间数学分析、线性代数、概率及统计成绩优秀，有较好的算法分析及设计基础，代码能力强(Python、Java)，英语听说读写无障碍。优先录取在以下方向有基础的学生。

  • 数学：数理逻辑、泛函分析、抽象代数、拓扑、流形、最优化

  • 物理：相对论、量子力学

  • 计算机：理论计算机、形式化方法、编译原理、操作系统、分布式计算

  • 控制论：最优控制、鲁棒控制、非线性控制

  • 经济学：博弈论、宏/微观经济学、计量经济学、可计算一般均衡

教育背景

2007-09--2011-07   中国科学院自动化研究所   工学博士
2005-09--2007-07   哈尔滨工业大学   工学硕士
2001-09--2005-07   哈尔滨工业大学   工学学士

工作经历

   
工作简历
2022-04~现在, 中国科学院自动化研究所, 研究员，硕士研究生导师
2020-03~2022-03,中国科学院自动化研究所, 副研究员，硕士研究生导师
2014-11~2020-03,中国科学院自动化研究所, 副研究员
2012-07~2012-11,香港城市大学, 高级研究助理
2011-07~2014-10,中国科学院自动化研究所, 助理研究员

教授课程

多智能体系统
硕士课程

课程名称：多智能体系统

主讲内容：基础博弈论

讲授时间：2021年春季、2022年春季、2023年春季

课程材料：GitHub

专利与奖励

   
奖励信息
（1） 军事科学技术进步奖, 二等奖, 部委级, 2022
（2） 中国电子学会科技进步奖, 三等奖, 部委级, 2021
（3） 国家重点实验室主任奖, 其他, 2016
（4） 第七届王选新闻科学技术奖, 一等奖, 部委级, 2015
（5） 最佳论文提名奖, 其他, 2011
（6） 中科院自动化所，优秀共产党员, , 研究所（学校）, 2011
（7） 最佳论文提名奖, , 其他, 2009

出版信息

   
发表著作
（1） 新兴电子商务—关键字竞价基础理论与计算实验, 清华大学出版社, 2013-05, 第 4 作者
（2） 大数据与社会计算, 《大数据时代的科研活动》，第8章, 科学出版社, 2014-04, 第 4 作者

指导学生

现指导学生

雷世骐  硕士研究生  085410-人工智能  

杨昭辉  硕士研究生  085410-人工智能  

姜嘉美  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

学生详情

序号姓名毕业学校在学时间研究方向毕业去向
◆ 指导学生-硕士
4姜嘉美东北大学2024.9-博弈论、智能规划
3杨昭辉吉林大学2023.9 -博弈论
2雷世骐清华大学2022.9 -不完全信息博弈
1盛    玉哈尔滨工业大学2021.9 - 2023.9神经-符号融合推理转博
◆ 协助指导学生-硕士
4姜承志北京航空航天大学2021.9 - 2024.7脉冲神经网络读博
3李金林北京航空航天大学2021.9 - 2024.7知识图谱、知识推理   腾讯TEG
2曾杰林清华大学2020.9 - 2023.7主动学习、自动标注中国舰船研究设计中心
1郎佳奇中国民航大学2017.9 - 2020.7学习系统隐私安全   读博
◆ 协助指导学生-硕博/直博
19汪欣瑞同济大学2024.9 -决策大模型
18卿    桐四川大学2024.9 -

17唐佚夫北京工业大学2023.9 -自动推理系统
16张博轩清华大学2023.9 -

15盛    玉哈尔滨工业大学2023.9 - 神经-符号融合推理
14王亦菲电子科技大学2022.9 -大模型推理
13王星锦华中科技大学2021.9 -预训练大模型、文本博弈
12陈    诺山东大学2021.9 -微分博弈
11李浩锐西北工业大学2021.9 -多智能体博弈、元强化学习
10杨    帆中国科学院大学2020.9网络大数据分析
9耿家锴华南理工大学2020.9 -多模态理解
8周旭峰北京师范大学2019.9 -文本博弈、决策大模型
7杨雨林南京邮电大学2018.9 -文本理解、推荐系统   
6施家辉北京理工大学2018.9 - 2023.9对抗学习   、文本分析中科院自动化所，助理研究员
5闫   鹏浙江大学2017.9 - 2022.7量子启发语义理解中国银行
4王子康中南大学2016.9 - 2021.7知识图谱、知识推理   中科院自动化所，助理研究员
3梁嘉琦北京科技大学2014.9 - 2019.7区块链、复杂网络中科院自动化所，副研究员
2蔡驰宇北京科技大学2014.7 - 2019.7情感、观点、行为分析国家信息中心   
1白   洁北方工业大学2013.7 - 2018.7语义表示、学习、理解中科院自动化所，副研究员  
◆ 协助指导学生-普博
2张佳婧中国农业大学2021.9 -神经-符号融合规划、博弈论
1郎佳奇中国民航大学2020.9 -文本理解