滚球真人app研究生“学术之星”评选活动作为交大研究生最高水平的学术评选活动，旨在深入贯彻落实全国教育大会精神，选树品学兼优的交大研究生典型，发挥朋辈引领作用。
在“学在交大”的氛围中，他们以探索回应未知，以创新推动前沿。本期专访，让我们一起走近这位“学术之星”，聆听他的科研故事。
人物介绍
叶锐，集成电路学院2022级直博生，师从陈思衡副教授。研究方向为大模型与群体智能，以第一作者发表顶会顶刊12篇，包括Nature Communications、CCF-A类会议等，谷歌学术引用千余次，开源社区点赞万余次，受邀担任CCF-A会议领域主席，组织举办CCF-A会议研讨会。研发全球首个通用科研智能体产品SciMaster，已服务数万科研人员，支撑交大超级科研平台。研发并开源阿里巴巴通义深度调研模型，其性能已追平OpenAI旗舰模型，于海外平台获得超170万次浏览，并应用于高德地图等产品。
（个人主页）
（谷歌学术）
人物专访
请您简单介绍一下大模型智能体与群体智能这个研究方向。
主要是研究如何通过与环境高效交互来提升大模型智能体的智能水平，例如提升模型工具选择的准确性、上下文理解能力、多智能体协作能力等。
现在AI已经成为了我们工作学习的得力助手，您认为您的研究方向目前在学术界处于怎样的发展阶段？未来有可能产生怎样的发展趋势呢？
目前这一方向整体仍处于快速发展的阶段。由于技术迭代速度非常快，其实很难给出一些在较长时间内都具有时效性的前沿判断。如果从经典基础工作的角度来看，国外的主要是Transformer模型和ReAct 范式，再往后2025年的很多前沿大模型都内化了这些能力，比如国外OpenAI的o3模型、Google的Gemini 2.5 Pro模型、Anthropic的Claude 4.5 模型等；国内Kimi 2模型、GLM 4.5 模型、MiniMax M2 模型等。
您确认这个研究方向的过程是怎么样的呢？
确定这个选题方向是一个自然而然的过程。我原先的研究重点在群体协作训练与推理方面，比如在大模型发展的早期、Chatbot时代，关注的是如何让多个Chatbot协作起来，更高效地完成复杂任务。但随着大模型能力的不断提升，模型逐渐具备了推理和工具使用等能力，也就是说，单个模型开始具备过去需要多个Chatbot协作才能实现的潜力。因此，我的研究方向也随着大模型的发展逐步演进。
关于选题经验，我认为首先要关注选题本身的价值。如果一个问题的现实意义不高，即使投入大量精力去研究，其实际影响也可能有限。其次，在确定方向之后，也要对自己的选题保持信心，并持续深入地推进。
科研经历分享
回顾您的科研成长历程，如果将其大致划分为几个阶段，每个阶段有哪些主要特点和比较重要的节点？
探索入门阶段：这一阶段主要通过大量阅读文献来熟悉研究领域、建立基本认识。标志性的节点是完成并投稿了第一篇论文。
逐步突破阶段：随着积累加深，开始不断产生新的想法，并尝试将其实现和验证。标志性的节点是第一篇论文中稿。
稳定产出阶段：在对整个研究领域形成较为系统的理解后，研究思路逐渐打开，能够持续提出新的想法，并在一年内陆续发表多篇论文。
在探索入门阶段，是什么鼓励着您在这条路上坚持下去呢？
其实也没有想那么多。阅读文献的时候，觉得发现问题到设计、解决、验证这一套流程挺有意思的，也比较有成就感，就觉得可以试试，后面发现自己对这套流程确实比较感兴趣。
在逐步突破阶段，您都做了哪些积累和准备，又克服了哪些困难呢？
我觉得主要还是靠多看、多想。平时会多阅读相关领域的论文，从中寻找灵感，并尝试客观分析每篇文章做得好的地方和可以改进的地方。如果对这个问题真正感兴趣，平时也会不自觉地进入思考状态，比如去想当前领域还有哪些不足、还有哪些问题值得进一步探索。
当一些想法逐渐沉淀下来后，我会和导师进行交流。在尝试说服导师的过程中，一方面能帮助自己更清晰、客观地理解这些想法，另一方面也锻炼了自己论证和捍卫研究思路的能力。
在科研过程中遇到的最大困难，其实是第一年投稿的前三篇论文全部被拒。当时的做法是认真分析被拒的原因，最后感觉其中也有一定的运气因素，于是选择继续坚持下去。当然，这个过程中也离不开导师的鼓励和支持。
2022年拍摄于实验室
您认为是哪些因素促使您能够取得众多科研成果的呢？
经常思考的习惯，合理的时间分配，合作者们的帮助。
科研感悟
您认为一名科研工作者应当具备什么特质？有什么建议想要对想要或者正在从事科研工作的学弟学妹们说的呢？
我认为科研工作者最重要的特质是责任心和坚持。
一是要做到“干一行、爱一行”。其实我一开始也不确定自己是否适合科研、是否真正对科研感兴趣，但在认真接触和不断尝试的过程中，慢慢对这件事情产生了兴趣，也逐渐坚定了把它做好的想法。
二是要坚持做自认为有价值、正确的事情。如果发现某个方向即使做出来也很难产生实际价值，就不在这个问题上继续投入过多时间。
三是要多与外界交流，无论是课题组内部成员还是其他团队的研究人员，通过交流往往能获得新的视角和启发。
四是需要对自己所在领域的发展速度有清醒的认识。比如在人工智能领域，技术迭代非常快，因此也需要做好在一定程度上“拼速度”的准备。
导学关系
您经常提起一路上导师的帮助，那您是怎么看待理想的导学关系的呢？
我理想中的师生关系是亦师亦友、相互尊重的关系。作为晚辈，学生理应尊重导师；同时，导师也能尊重学生的想法。理想状态是，导师凭借丰富的人生阅历和经验，为学生提供方向上的指导；而学生作为离一线研究者，也可以向导师分享最新的技术进展。某种意义上说，导师在研究的广度上更有积累，而学生在具体问题的深度上可能更为深入，双方在交流中形成良性的合作关系。
能与我们分享一下您和导师的相处合作模式吗？导师在您的科研过程中起到了哪些重要作用呢？
我和导师就是这种亦师亦友的相处模式。在合作过程中，我会经常向导师分享自己的想法，由导师进行批判性的评价并提出建议；在达成共识之后，导师有时也会建议一些学弟学妹一起参与进来，通过合作互相支持、共同推进研究。
导师还培养了我从第三方视角客观评价自己工作的习惯，让我逐渐学会对想法进行筛选和取舍。同时，在论文写作方面也给予了很多指导，比如如何让表达更加清晰，让读者更容易理解研究内容。
右一为导师，右二为叶锐。
拍摄于2023年美国夏威夷国际机器学习大会研讨会。
参会交流
有哪些国内、国际学术交流活动给您留下了宝贵的收获呢？
先后参加过2023年美国夏威夷国际机器学习大会，2024年奥地利维也纳国际表征学习大会，2024年奥地利维也纳国际机器学习大会，2025年新加坡国际表征学习大会。收获主要是能开阔自己的眼界，认识更多不同方向的人。
在科研交流，你觉得最重要的是什么呢？
大方、真诚。
2025年拍摄于新加坡国际表征学习大会，左一
2024年拍摄于奥地利维也纳国际表征学习大会
AGI研讨会口头报告
课余生活
走出实验室，您是如何缓解压力的呢？
约朋友打篮球，运动能释放掉大部分的压力。以及干累了就出去买买咖啡、吃吃饭，换换脑子。
可以和我们分享一下您的兴趣爱好吗？
打篮球。我是原来电院风行杯信息与通信工程专业的成员之一。约朋友一起打打牌，玩玩桌游，吃吃饭。
2022年新生杯
与朋友周末聚会
未来展望
向我们描述一下，您所期待的自己的未来是怎么样的呢？
我不希望只在实验室里跑数据，也不希望只做简单的技术套壳。我的目标是做一个‘连接者’：用科研深度去探索技术的上限，用商业视角去寻找落地的切入点。在大模型浪潮中，我希望能兼顾前沿研究与行业落地，做一个既能仰望星空，又能脚踏实地的跨界实践者。
小编有话说
在交流中，叶锐同学围绕大模型智能体与群体智能这一前沿方向，深入浅出地分享了自己对智能体环境交互、工具调用与多智能体协作的理解，展现了他对快速演进的人工智能技术清晰而敏锐的把握。科研历程中，他以对问题价值的判断和长期坚持为内在驱动力，从入门阶段的大量文献阅读起步，随后在不断思考、反复打磨与持续交流中逐渐完成积累，经历投稿受挫后的沉着调整，最终进入稳定产出的阶段。他强调责任心、坚持与开放交流的重要性，始终将与导师、科研伙伴的沟通视为完善思考、校准方向的重要途径。未来，他期望自己不仅能在实验室中探索技术边界，更能成为连接前沿研究与现实应用的“连接者”。在大模型浪潮中兼顾学术深度与产业落地，以脚踏实地的行动回应时代需求。面对快速发展的人工智能领域，他的探索仍在继续。