许晨，1996年出生于山东省菏泽市，博士，预聘博士生导师。

每年可招收硕士生3人，博士生1人。

2023年7月毕业于东北大学自然语言处理实验室，获工学博士学位。专注于自然语言处理与语音处理，围绕机器翻译、语音翻译、语音识别及文本生成等方向开展研究，多次参与WMT机器翻译评测、质量评估任务评测及IWSLT语音翻译任务评测，取得领先成果。曾在腾讯、字节跳动AI Lab进行企业实习，积累了丰富的行业资源。

团队坚持基础研究与落地应用并重，致力于开展真正有意义的高水平研究。

当前研究方向聚焦人工智能与大模型技术，涵盖多模态建模、人工智能安全及专业领域大模型等方向，在ACL、EMNLP、ICLR、UAI、TASLP、AAAI、IJCAI等高水平会议及期刊发表论文30余篇，发表论文可查看谷歌学术链接。团队动态可查看该文档团队动态。具体研究方向如下：

1. 多模态建模：聚焦于文本、语音、图像等多种模态信息的联合处理与理解，探索多模态大模型的架构设计、模态融合策略及训练方法，旨在构建更加智能、高效且泛化的多模态人工智能系统。

2. 人工智能安全：探究人工智能技术自身的安全风险，特别是模型鲁棒性问题，以及利用人工智能技术解决现实安全问题的方法。

3. 专业领域大模型：将大模型技术与我校优势学科（海洋与水声工程领域）深度结合，旨在解决特定领域的复杂问题，已构建面向水声领域的文本大模型，正进一步将多模态大模型拓展至海洋探索方向（围绕声学与视觉两方面）。此外，积极构建教育领域大模型，致力于通过数智化手段提升课程教学质量与学习体验。

4. 大模型前沿探索：持续追踪并深入研究Agent智能体等前沿方向，以及利用AI for Science技术赋能基础科学研究，加速科学发现的进程，推动科研范式的革新。

团队诚邀对人工智能感兴趣的本科生加入，已制定系统化学习方案。目前已有10余名不同年级的稳定成员，核心围绕项目开发与科研，鼓励将前沿技术应用于竞赛，有核心贡献者支持以第一作者身份申请专利、软著及发表论文。不设能力门槛，但需对人工智能方向有浓厚兴趣，具备持续学习能力、好奇心、求知欲及主观能动性。

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通讯/办公地址 : 726b0c6f5d5b206b1ec40330422c9c3a181ce500e8a901584d7155ded215b0d9c72d4b3b0358ade6f7f636ac1102b569d9a54a6ce1e766eb26d5d8d6b57b7781db78464c135613deadbe374342bf30f5d75b89133ea2860ea82441db05f229a4db78654be9e9719534619e89decb76682b21d55b95a8928b77bbedd09c87618e

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[1] 2019.9 -- 2023.7
东北大学       工学博士学位       博士研究生毕业

[2] 2017.9 -- 2019.7
东北大学       工学硕士学位       硕士研究生毕业

[3] 2013.9 -- 2017.6
黑龙江大学       工学学士学位       大学本科毕业

[1]