杨幻睿本科毕业于清华大学电子工程系，目前是美国杜克大学电子与计算机工程系博士四年级在读学生，师从李海老师和陈怡然老师。

姚权铭博士现在是第四范式（香港）高级科学家。他创建了公司的机器学习研究团队，主持、负责该团队的日常研究工作。

他于2018年在香港科技大学计算机系取得博士学位，研究兴趣主要在机器学习，优化算法，和自动化机器学习。

梅洪源，约翰霍普金斯大学计算机科学系博士在读，师从Jason Eisner教授，Bloomberg Data Science PhD Fellowship 2018-2021获得者。

主要的研究方向是序列模型（sequential modeling），目前专注于时间序列模型（time series modeling）；也对自然语言理解和生成有所涉猎。

李昀烛是MIT EECS四年级在读博士生，师从Antonio Torralba和Russ Tedrake教授。本科毕业于北京大学，曾在斯坦福大学人工智能实验室和英伟达机器人实验室实习。

他的研究方向是计算机视觉、机器学习和机器人领域的交叉，主要关注基于深度学习的机器人动力学建模和多模态感知。他希望自己的研究能够使机器人更好地感知环境，并在动态环境中做出更好的决策。

杜少雷博士现任华盛顿大学计算机与工程学院助理教授。其研究方向为深度学习，强化学习和表示学习的基础理论。

他于2015年在加州大学伯克利分校获得本科学位，2019年在卡耐基梅隆大学机器学习系获得博士学位，并于2019年至2020年在普林斯顿高等研究院数学学院任博士后。

他的博士论文获得ACM最佳博士论文奖提名以及AAAI SIGAI博士论文奖提名。他已在机器学习顶级会议COLT, ICML, ICLR, NeurIPS等发表三十余篇论文，并在这些会议中任领域主席。

李家琛，加州大学伯克利分校五年级博士生，主要研究方向包括机器学习，图神经网络，计算机视觉等方法，以及它们在自动驾驶，机器人，多智能体关系推理，行为预测和决策规划等问题中的应用。

他在NeurIPS、ICRA、IROS、TITS等多个机器学习/机器人/智能交通系统领域的顶级会议/期刊发表论文十余篇，并担任多个期刊和会议的编委及审稿人。

石冠亚本科毕业于清华大学，目前在加州理工学院计算与数学科学(CMS)系的控制与动力系统(CDS)方向攻读博士学位。

他的主要研究方向是控制理论和机器学习的结合，以及在真实世界复杂动力系统中的应用。

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