个人简介

张岸，新加坡国立大学博士，现任中国科学技术大学信息学院特任教授、博士生导师，国家青年人才。主要研究领域为生成模型、大模型驱动的智能体、可信人工智能，特别关注于智慧校园、大模型安全、以及个性化推荐场景，致力于下一代通用人工智能模型的关键能力与性质研究。相关工作在NeurIPS、ICLR、ICML、WWW、KDD、SIGIR、TOIS、TPAMI等顶级国际会议和期刊发表录用长文30余篇，其中超过3篇论文入选了最高引和最具影响力榜单，Google Scholar总引2000余次，h-index 21，已授权中国发明专利8项，获2025年Web领域女性新星奖（Rising Stars of Women in Web Award）。

研究方向

课题组致力于下一代通用人工智能模型的关键能力与性质研究，聚焦：

• 生成模型、大模型驱动的智能体

• 核心能力探索：- 复杂推理能力- 自我反思与自我提升机制- 多模态融合与尺度定律（Scaling Law）

• 模型性质研究：- 可解释性、安全性、高效性

联系方式参考格式

实验室：Alpha Lab

办公地点：高新校区一号学科楼A904

电子邮箱：an_zhang@ustc.edu.cn

个人主页：https://faculty.ustc.edu.cn/zhangan12/zh_CN/zdylm/999929/list/index.htm

近期论文

1. Leheng Sheng, An Zhang*, Zijian Wu, Weixiang Zhao, Changshuo Shen, Yi Zhang, Xiang Wang, Tat-Seng Chua. On Reasoning Strength Planning in Large Reasoning Models.

2. Jingnan Zheng, Xiangtian Ji, Yijun Lu, Chenhang Cui, Weixiang Zhao, Gelei Deng, Zhenkai Liang, An Zhang*, Tat-Seng Chua. RSafe: Incentivizing proactive reasoning to build robust and adaptive LLM safeguards.

3. Guoqing Hu, An Zhang*, Shuo Liu, Zhibo Cai, Xun Yang, Xiang Wang. Alphafuse: Learn id embeddings for sequential recommendation in null space of language embeddings. SIGIR 2025.

4. Leheng Sheng, An Zhang*, Yi Zhang, Yuxin Chen, Xiang Wang, Tat-Seng Chua. Language Representations Can be What Recommenders Need: Findings and Potentials. ICLR 2025.

5. Shuo Liu, An Zhang*, Guoqing Hu, Hong Qian, Tat-Seng Chua. Preference Diffusion for Recommendation. ICLR 2025.