上海期智研究院PI，清华大学人工智能学院助理教授。
在TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等期刊和会议上发表论文60余篇，谷歌学术引用12000余次，担任ICLR、ICML、NeurIPS领域主席。曾获得CCF优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、微软学者奖学金、百度奖学金等，连续4年入选全球前2%顶尖科学家榜单。
高效多模态大模型与深度视觉语言理解
1、提出了深度学习的高效对抗攻击方法，在模型信息未知的黑盒场景下大幅提升了攻击成功率，揭示了深度学习的脆弱性机理。代表性工作动量迭代法【CVPR’18 Spotlight】被引用超过3600次，被谷歌、OpenAI、IBM开发的对抗攻防平台列为基准算法；国际上首次攻破了商用多模态大模型（如GPT-4o、Gemini），被OpenAI应用于GPT-o1模型鲁棒性评估。
2、研究可泛化鲁棒防御和安全增强方法，提出鲁棒扩散分类器模型【ICML’24&NeurIPS’24】，将机器学习中判别式建模和生成式建模两类方法融合统一，首次验证生成式分类器能够取得最优的模型鲁棒性效果；提出基于推理增强的大模型安全对齐方法【ICML‘25 Oral】，取得了商用模型的安全性水平，并应用于DeepSeek-R1的安全对齐。
3、构建模型安全性评测基准与平台，包括：1）首个深度学习模型鲁棒性综合评测基准ARES【CVPR‘20 Oral】；2）首个多模态大模型可信评测基准MultiTrust【NeurIPS’24】；3）首个文生视频模型安全性评测基准T2VSafetyBench【NeurIPS’24】。基于算法平台组织“AI安全挑战者计划”竞赛，被人民日报等媒体报道。
