个人简介
我是包世龙，现任中国科学院计算技术研究所助理研究员，联系邮箱为 baoshilong@ict.ac.cn。我于中国科学院信息工程研究所获博士学位，导师为黄庆明教授（IEEE Fellow）。目前与许倩倩研究员（中国科学院计算技术研究所）、操晓春教授（中山大学网络空间安全学院院长）及杨智勇助理教授（中国科学院大学）合作开展研究。
研究工作主要围绕机器学习与人工智能安全展开，重点关注：
- 可信机器学习 （鲁棒学习、不平衡学习、排序学习与 AUC 优化）
- 可信生成式人工智能 （生成内容安全、公平性、鲁棒性与版权保护）
🔥 最新动态
- 2026.08.05: 🎉🎉 担任 2026 年中国图象图形学学会青年科学家会议“大模型的高效训练与推理”分论坛主席，并在“学术新星论坛”作题为“浅谈多模态模型中的表征调和学习”的邀请报告。
- 2026.08.05: 🎉🎉 担任 EMNLP 2026 Workshop GroundLM 2026 领域主席（Area Chair）。
- 2026.07.16: 🎉🎉 加入中国科学院计算技术研究所，任助理研究员。
- 2026.06.03: 🎉🎉 团队在 CVPR 2026 Vision-based Assistants in the Real World Workshop AI Coach Challenge（Cooking Track）中获 第一名。
- 2026.06.03: 🎉🎉 团队在 CVPR EgoVis HoloAssist Challenges for Fine-grained Video Understanding（Mistake Detection Track）中获 第一名，并在该赛道连续两年（2025、2026）获第一名。
- 2026.05.14: 🎉🎉 获评 ICML 2026 Gold Reviewer。
- 2026.04.28: 🎉🎉 一篇论文入选 ICML 2026 Oral（0.69%），祝贺秦世熙！
- 2026.02.21: 🎉🎉 两篇论文获 CVPR 2026 录用，祝贺韩博宇和李斐然！
- 2025.11.15: 一篇论文获 T-PAMI 录用。
- 2025.10.12: 🎉🎉 博士学位论文《面向高效与可泛化的协同度量学习算法研究》获 ACM 中国优秀博士学位论文奖提名（全国共 5 篇）。
- 2025.09.20: 🎉🎉 一篇论文获 NeurIPS 2025 录用。
- 2025.09.15: 🎉🎉 一篇论文获 T-PAMI 录用。
- 2025.09.13: 🎉🎉 担任 CSIG 青年科学家会议 2025“大模型的高效训练与推理”论坛共同主席。
- 2025.08.01: 🎉🎉 团队在 ICCV 2025 Competition for High-Quality Face Dataset Generation（DataCV Challenge）中获 第一名；一篇论文获 ICCV 2025 Workshop 录用。
- 2025.06.30: 🎉🎉 博士学位论文获评中国科学院优秀博士学位论文（全学科 100 篇）。
- 2025.06.18: 🎉🎉 团队（MR-CAS）在 CVPR 2025 Workshop on Compositional 3D Vision（C3DV 3DCoMPaT-200，Coarse-Grained GCR Track）中获 第一名。
- 2025.06.12: 🎉🎉 团队（MR-CAS）在 CVPR 2025 EgoVis HoloAssist Challenges（Mistake Detection Track）中获 第一名。
- 2025.05.20: 🎉🎉 获评 ICLR 2025 Notable Reviewer。
- 2025.05.02: 🎉🎉 三篇论文获 ICML 2025 录用。
- 2025.02.20: 🎉🎉 一篇论文获 T-PAMI 录用。
✨ 代表性论文
Towards Size-invariant Salient Object Detection: A Generic Evaluation and Optimization Approach.
Shilong Bao, Qianqian Xu, Feiran Li, Boyu Han, Zhiyong Yang, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 48(2): 1115–1132, Feb. 2026.
AUCPro: AUC-Oriented Provable Robustness Learning.
Shilong Bao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 47(6): 4579-4596, Jun. 2025. |[Code]|
Improved Diversity-Promoting Collaborative Metric Learning for Recommendation.
Shilong Bao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 46(12): 9004–9022, Dec. 2024.
Rethinking Collaborative Metric Learning: Toward an Efficient Alternative without Negative Sampling.
Shilong Bao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Xiaochun Cao and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 45(1): 1017-1035, Jan. 2023. |[Code]|
The Minority Matters: A Diversity-Promoting Collaborative Metric Learning Algorithm.
Shilong Bao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 35: 2451–2464, 2022. (Oral, 1.7%) | [Code]| [Video] | [Poster] | [Slides]
Shixi Qin, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Zitai Wang, Qianqian Xu, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), 2026. (Oral, 0.69%) | [Code]|
When All We Need is a Piece of the Pie: A Generic Framework for Optimizing Two-way Partial AUC.
Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 139: 11820–11829, 2021. (Long Talk, 3%) | [Code]| [Video] | [Poster] | [Slides]
![[Poster]](https://nips.cc/media/PosterPDFs/NeurIPS%202022/55412.png?t=1668477709.8846257){kind=link}
![[Poster]](https://github.com/statusrank/A-Generic-Framework-for-Optimizing-Two-way-Partial-AUC/blob/main/TPAUC_poster.png){kind=link}
📝 论文
2026
- Guiding Diffusion-based Reconstruction with Contrastive Signals for Balanced Visual Representation Boyu Han, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, Ruochen Cui, Xilin Zhao, and Qingming Huang. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2369–2380, 2026. |[Code]|
- BlackMirror: Black-Box Backdoor Detection for Text-to-Image Models via Instruction-Response Deviation Feiran Li, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, Xilin Zhao, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 30098–30109, 2026. |[Code]|
- Closing the Approximation Gap of Partial AUC Optimization: A Tale of Two Formulations Yangbangyan Jiang, Qianqian Xu, Huiyang Shao, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 48(3): 3482–3498, Mar. 2026.
2025
- LightFair: Towards an Efficient Alternative for Fair T2I Diffusion via Debiasing Pre-trained Text Encoders Boyu Han, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, Kangli Zi, and Qingming Huang. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 38, 2025. |[Code]|
- One Image is Worth a Thousand Words: A Usability Preservable Text-Image Collaborative Erasing Framework Feiran Li, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 267: 36486–36529, 2025. |[Code]|
- MixBridge: Heterogeneous Image-to-Image Backdoor Attack through Mixture of Schrödinger Bridges Shixi Qin, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Shi Wang, Qianqian Xu, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 267: 50397–50434, 2025. |[Code]|
- OpenworldAUC: Towards Unified Evaluation and Optimization for Open-world Prompt Tuning Cong Hua, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Zitai Wang, Shilong Bao, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 267: 24975–25020, 2025. |[Code]|
- Bidirectional Logits Tree: Pursuing Granularity Reconcilement in Fine-Grained Classification Zhiguang Lu, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, and Qingming Huang. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 39(18): 19189–19197, 2025. |[Code]|
2024
- AUCSeg: AUC-oriented Pixel-level Long-tail Semantic Segmentation Boyu Han, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Peisong Wen, Yangbangyan Jiang, and Qingming Huang. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 37: 126863–126907, 2024. |[Code]|
- ReconBoost: Boosting Can Achieve Modality Reconcilement Cong Hua, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 235: 19573–19597, 2024. | [Code] |
- Harnessing Hierarchical Label Distribution Variations in Test Agnostic Long-tail Recognition Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Zitai Wang, Sicong Li, Boyu Han, Shilong Bao, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 235: 56624–56664, 2024. | [Code] |
2023 年及以前
- Revisiting AUC-oriented Adversarial Training with Loss-Agnostic Perturbations Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Wenzheng Hou, Shilong Bao, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 45(12): 15494–15511, Dec. 2023. | [Code] |
- AUC-Oriented Domain Adaptation: From Theory to Algorithm Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Shilong Bao, Peisong Wen, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 45(12): 14161–14174, Dec. 2023. | [Code] |
- Optimizing Two-way Partial AUC with an End-to-end Framework Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yuan He, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 45(8): 10228–10246, Aug. 2023. | [Code] |
- Asymptotically Unbiased Instance-wise Regularized Partial AUC Optimization: Theory and Algorithm Huiyang Shao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Shilong Bao, and Qingming Huang. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 35: 38667–38679, 2022. | [Code] |
- AdAUC: End-to-end Adversarial AUC Optimization Against Long-tail Problems Wenzheng Hou, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Yuan He, and Qingming Huang. International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 162: 8903–8925, 2022. | [Code] |
- Learning with Multiclass AUC: Theory and Algorithms Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Shilong Bao, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 44(11): 7747–7763, Nov. 2022. | [Code] |
- Collaborative Preference Embedding against Sparse Labels Shilong Bao, Qianqian Xu, Ke Ma, Zhiyong Yang, Xiaochun Cao, and Qingming Huang. ACM International Conference on Multimedia (ACM-MM), 2079–2087, 2019. | [Code]|
📖 学术服务
会议服务
- GroundLM 2026（EMNLP 2026 Workshop）：领域主席（Area Chair）
- ICML：程序委员会委员（2022–2026）
- ICLR：程序委员会委员（2024–2026）
- NeurIPS：程序委员会委员（2023–2026）
- CVPR：程序委员会委员（2024–2026）
- ICCV：程序委员会委员（2025）
- WACV：程序委员会委员（2025）
- AAAI：程序委员会委员（2023–2026）
- AISTATS：程序委员会委员（2025–2026）
期刊审稿
- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（T-PAMI）：审稿人
- IEEE Transactions on Multimedia（T-MM）：审稿人
- IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（T-CSVT）：审稿人
- ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications（TOMM）：审稿人
- Multimedia Systems：审稿人
论坛组织与其他服务
- 2026.08.05 2026 年中国图象图形学学会青年科学家会议“大模型的高效训练与推理”分论坛主席
- 2026.07 ChinaMM 2026“可信多媒体人工智能的理论基础”论坛共同主席
- 2026.05 CCIG 2026“可信多媒体分析与隐私计算”论坛共同主席
- 2025.11 北京青年科技沙龙“多模态智能感知与跨模态计算”项目主席
- 2025.08 CSIG 青年科学家会议 2025“大模型的高效训练与推理”论坛共同主席
🎖 荣誉与奖励
- 2026 CVPR 2026 Vision-based Assistants in the Real World Workshop AI Coach Challenge（Cooking Track）第一名
- 2026 CVPR EgoVis HoloAssist Challenges for Fine-grained Video Understanding（Mistake Detection Track）第一名，在该赛道连续两年（2025、2026）获第一名
- 2026 ICML 2026 Gold Reviewer
- 2025 ACM 中国优秀博士学位论文奖提名（全国 5 篇）
- 2025 ACM China SIGMM 优秀博士学位论文奖（共 3 篇）
- 2025 中国科学院优秀博士学位论文（全学科 100 篇）
- 2025 ICCV Competition for High-Quality Face Dataset Generation（DataCV Challenge）第一名
- 2025 第三届 CVPR Workshop on Compositional 3D Vision（Coarse-Grained GCR Track）第一名
- 2025 CVPR EgoVis HoloAssist Challenges（Mistake Detection Track）第一名
- 2025 ICLR Notable Reviewer
- 2025 入选北京市“高创计划”青年人才托举工程
- 2024 北京图象图形学学会优秀博士学位论文奖（京津冀 5 篇）
- 2023 中国科学院朱李月华优秀博士生奖学金（中科院共 300 人）
- 2022 国家奖学金
- 2021 中国科学院信息工程研究所所长特别奖
- 2017 ACM-ICPC 亚洲区域赛（青岛站）银牌
- 2017 ACM-ICPC 亚洲区域赛（西安站）铜牌
- 2017 第三届中国大学生程序设计竞赛 CCPC（哈尔滨站）铜牌
🎓 教育与工作经历
2026.07—至今，助理研究员。
中国科学院计算技术研究所，北京。
2024.07—2026.06，博士后。
中国科学院大学计算机科学与技术学院，北京。
2019.09—2024.06，计算机应用技术专业博士。
中国科学院信息工程研究所。
中国科学院大学，北京。
2015.09—2019.06，本科。
青岛大学计算机科学技术学院，青岛。
💬 学术报告
2026.08.05: 浅谈多模态模型中的表征调和学习。[会议网站]
摘要：大规模预训练赋予视觉、语言、音频等模态编码器较强的通用表征能力，使预训练表征成为多模态融合、视觉表征增强与条件生成等任务的重要基础。然而，预训练目标、表征粒度与任务需求之间的差异，使其在迁移、组合与复用时仍面临若干适配挑战。本报告围绕“多模态表征调和学习”展开，结合我们近期在多模态学习、视觉表征增强与条件图像生成方面的研究，探讨如何从优化机制层面识别并缓解表征信号间的不一致冲突。报告重点分析多模态融合中的模态竞争、预训练视觉表征中的目标冲突，以及文本编码器偏差对生成公平性的影响，旨在说明预训练表征的有效复用不仅依赖模型与数据规模，也依赖面向下游任务的表征调和与适配。
2025.11: 迈向无害多模态生成：挑战与初步探索。[会议网站] | [视频]
摘要：生成式人工智能正在重塑数字内容创作，但模型生成有害内容的能力仍阻碍其进入真实应用。报告从三条路径概述团队在无害生成方面的初步探索：通过定向模型遗忘降低有害内容输出，借助轻量级公平性干预缓解生成偏差，并利用后门脆弱性分析为稳健防御提供依据。实验结果表明，这些方法在尽量保持模型效用的同时取得了积极效果，也为后续研究提供了方向。
2025.08: 高效可泛化的鲁棒协同排序学习。[会议网站]
摘要：协同排序学习（Collaborative Ranking）作为支撑表征学习、内容检索及多媒体推荐等任务的核心技术之一，在应对规模庞大、价值密度低且高度多样化的网络空间数据时，常面临表征能力不足、计算效率低下及鲁棒性能欠佳等挑战，严重制约了模型的泛化能力。现有研究多聚焦于模型架构设计与损失优化加速两方面，而针对泛化性能的系统性理论分析仍相对空白，相应的理论与算法体系亟待完善。为此，本报告将介绍协同排序学习的泛化理论分析框架，并基于该理论驱动排序学习算法的设计与优化，力图实现高效可泛化的鲁棒协同排序学习方法。
2023.02: AI TIME“青年博士说”NeurIPS 2022 专场报告。[视频]
2022.11: NeurIPS 2022 论文口头报告。[视频]
💻 科研项目与开源项目
- 2025.08: 国家自然科学基金青年科学基金项目（C 类，项目编号：62502496），主持
- 2025.07: 中国博士后科学基金面上资助（项目编号：2025M771492），主持
- 2025.06: 中国科学院特别研究助理资助项目，主持
- 2025.07: 北京青年科技沙龙项目，主持
- 2025.01: 国家自然科学基金重点项目（项目号：62441232），技术骨干
- 2024.07: 中国博士后科学基金国家资助博士后研究人员计划（B 档，项目编号：GZB20240729），主持
2020.02—至今: 作为核心成员参与 XCurve：面向决策不变指标的机器学习。
风险监测对模型漏检较为敏感，且监管标准与决策需求会因应用领域和时间变化而动态调整，导致固定阈值模型难以适应不同决策条件。受心理物理学中的决策偏差理论启发，XCurve 提出决策不变泛化推理优化框架：将性能指标随决策条件的变化表示为 X 曲线，以曲线下夹面积构造决策不变量，并通过显式优化该不变量，使模型由单一决策条件下的指标优化转向复合决策条件优化，从而提高模型在不同决策条件下的推理泛化能力。
🎓 学生指导
在读及拟入学学生
我参与共同指导以下学生。
已毕业学生
侯文政 Wenzheng Hou
硕士 · 中国科学院计算技术研究所
现就职于 小红书
邵慧杨 Huiyang Shao
硕士 · 中国科学院计算技术研究所
现就职于 字节跳动
芦志广 Zhiguang Lu
硕士 · 中国科学院计算技术研究所
现就职于 字节跳动