中国人民大学高瓴人工智能学院直博生，师从胡迪老师，研究方向为多模态感知与可泛化物体操纵。曾在本科期间获得国家奖学金，并在博士期间以一作/共同一作身份在RSS、ICRA、IROS等机器人顶级期刊会议上发表多篇文章。
刘家铭，北京大学数字媒体所，博士二年级，导师为仉尚航老师。博士期间从事面向开放世界的端到端具身算法、多模态大模型和持续性泛化学习等方向的研究，拥有CVPR、ICLR、ICCV、ICRA等13篇一座或共同一座论文发表，Google Scholar引用690次。2024年度获得北京大学校长奖学金。竞赛方面曾获得 ICCV 2023 持续性泛化学习竞赛冠军，ICCV 2023 鲁棒多任务学习竞赛冠军，CVPR 2023 自动驾驶占有预测竞赛季军。
复旦大学硕士，师从吴祖煊教授与姜育刚教授。主要研究兴趣方向为3D视觉与自动驾驶。提出过BEVNeXt、Hydra-MDP工作。Hydra-MDP方法获得CVPR2024 Navsim挑战赛第一名。
朱良辉是华中科技大学电信学院一年级博士研究生，导师是王兴刚教授。他的研究兴趣主要包括弱监督视觉感知、基础模型、大语言模型裁判等方面。他最近的研究工作 Vision Mamba 发表在机器学习顶级会议 ICML，该工作专注于高效基础模型方法的研究。
刘璟，莫纳什大学博士生，师从庄博涵，蔡剑飞和沈春华教授，主要研究方向为高效AIGC模型，神经网络压缩与加速等，已在NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、TPAMI等顶级会议和期刊上发表20多篇论文；曾担任TPAMI、IJCV、ICML、NeurIPS、ICLR等顶级期刊和会议的审稿人或程序委员。
中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授、博士生导师，2010-2019年获清华大学学士和博士学位。主要研究机器学习、深度生成模型，代表性工作Analytic-DPM、DPM-Solver作为核心采样技术部署于DALL·E 2、Stable Diffusion等。获国际会议ICLR杰出论文奖、吴文俊优秀青年奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、中国计算机学会优秀博士论文、ACM SIGAI 中国新星奖等。入选博新计划、北京市科技新星，主持、参与多项国家自然科学基金、科技部课题。担任ICLR 2024、NeurIPS 2024领域主席。
苏黎世联邦理工学院博后研究员，2019 和 2024 年于北京航空航天大学取得本科和博士学位。研究方向包括神经网络压缩、高效 AIGC 模型等，已在国际会议期刊发表论文 20 余篇（多篇 Oral、Spotlight），所提出工作受邀集成到 PaddlePaddle、Amazon DGL 等深度学习框架；曾获百度奖学金、字节跳动奖学金、沙特 KAUST Rising Star in AI、德国 DAAD AInet Fellowship 等荣誉奖励；曾担任 TPAMI、IJCV、ICML、NeurIPS、ICLR 等顶级期刊和会议的审稿人或程序委员，在 CVPR、AAAI、IEEE CAI 组织举办 workshop 和挑战赛。
2018年本科毕业于北大EECS，2022年博士毕业于伯克利人工智能实验室BAIR，研究的方向有模型压缩（Model Compression）、大模型和生成模型(LLM、Diffusion Models)、软件硬件协同设计（HW-SW Co-Design）。共在领域内发表论文50余篇，论文HAWQ系列 （HAWQ、HAWQV2、HAWQV3）首先使用Hessian矩阵信息来优化混合精度量化，论文Q-BERT/Q-Diffusion第一个将模型量化引入大规模语言模型/生成模型，论文ZeroQ提出不需要样本的后训练量化范式（Zero-Data PTQ），发表的综述论文详细地介绍了以往的模型量化方法并且系统的对量化进行了归类和展望。
NOKOV度量光学三维动作捕捉系统，采用高性能红外摄像头捕捉反光标识点，采集并生成亚毫米级精度、实时的动作信息，可广泛应用于无人机室内定位追踪、多智能体协同控制、机械臂定位、外骨骼机器人、仿生机器人、电影特效制作、动画制作、游戏制作、虚拟现实、虚拟直播、虚拟数字人、运动分析、步态分析、军事军工等领域。
