近日，国家自然科学基金委员会公布了2025年度国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）立项名单，我院博士研究生马炜杰负责的《引入三维层面理解的裸眼3D光场显示合成方法》、杜永坤负责的《面向文档图像解析的多任务协同优化方法研究》以及窦士涵负责的《面向代码大模型的强化学习探索方法研究》项目获得资助。
项目《引入三维层面理解的裸眼3D光场显示合成方法》
裸眼3D光场显示技术旨在重构物理光场以实现沉浸式交互体验。然而，现有合成方法多局限于二维图像驱动，面临信息降维损失而物理真实性不足以及视点泛化能力受限的严峻挑战。针对上述问题，本项目聚焦于引入三维层面理解，摒弃传统二维逆向拟合范式，研究面向光场合成的场景三维信息表征，并构建视点自适应的三维特征查询与多层光场动态生成机制。本项目旨在突破二维输入限制，解决复杂视差下的泛化难题，实现超广角范围内任意视点的高保真光场实时合成。研究成果将建立从三维场景直驱物理光场的端到端技术体系，为下一代裸眼3D显示技术提供关键理论与技术支撑。
项目负责人马炜杰为复旦大学计算与智能创新学院2024级博士研究生，指导老师为欧阳万里教授和钟翰森研究员。马炜杰的研究兴趣为三维显示与交互及科学智能，其代表作发表于Nature上，为复旦大学计算机学科首篇正刊。同时也参与发表了一篇物理学顶刊PRL，并获评物理亮点文章和编辑推荐文章。
项目负责人马炜杰（左）和钟翰森老师（右）
项目《面向文档图像解析的多任务协同优化方法研究》
文档图像解析旨在分析文档版面，识别其中的文字、数学公式和表格元素等异构内容，对于简化数据处理流程，为大模型提供高质量语料等具有重要意义。传统方法通过不同解析任务专家模型的有序组合取得了成功。基于多模态大模型的端到端方法展现出通用性强的优势，但解析效率低。针对上述问题和应用需求，本项目聚焦于面向文档图像解析的多任务协同优化方法，拟从数据、特征、模型三个维度开展研究工作，旨在实现高效准确的文档图像解析，为业界提供开箱即用、灵活高效的文档解析新方案。
杜永坤是复旦大学视觉与学习实验室2023级博士研究生，导师为陈智能教授和姜育刚教授，研究方向聚焦文字识别与多模态文档解析，在高效准确的文字识别方面取得重要研究进展，以第一作者在IEEE TPAMI、ICCV等期刊和会议上发表论文8篇。成果已规模化应用于国家重要任务和腾讯、字节跳动、百度等头部企业产品。他开发的OpenOCR文字识别开源系统被多家知名企业采用，月下载量4200余次。
项目负责人杜永坤
项目《面向代码大模型的强化学习探索方法研究》
随着人工智能技术的快速发展，代码大模型已成为推动软件开发智能化和自动化的重要基础。强化学习作为提升代码大模型智能水平的关键技术，在多种编程任务中展现出巨大潜力。然而，现有方法面临探索性挑战，限制了模型性能的进一步提升。本项目将从多方面展开研究，通过提到代码大模型强化学习探索能力，从而进一步提高模型性能上限。项目实施将显著提升强化学习在代码大模型中的探索效能，为智能编程技术高质量发展和应用落地提供坚实的技术支撑。
项目负责人窦士涵为复旦大学自然语言处理实验室2024级博士研究生，指导老师为桂韬副研究员、张奇教授和黄萱菁教授。窦士涵以第一作者身份在NeurIPS、FSE等国内外顶级期刊和会议上录用或发表论文十余篇，谷歌学术被引用3800余次，相关研究曾获NeurIPS 2023 Workshop最佳论文奖。窦士涵曾五次获得国家奖学金称号，并入选中国电子学会和腾讯的博士生科研激励计划。自然语言处理实验室聚焦人工智能理论与技术的前沿研究及应用，长期从事自然语言处理、大规模预训练语言模型、持续学习、价值对齐等方面的研究，在国际著名期刊和会议（TPAMI、ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP、AAAI等）上发表一系列高水平论文，研究成果显著。
项目负责人窦士涵（右一）和黄萱菁教授（左三）
自2023年国家自然科学基金首设青年学生基础研究项目（博士研究生）以来，我院凭借系统化、精细化的科研支撑体系，已连续三年成功助力多位优秀博士生获得该项目资助，凸显了学院在基础研究人才培养与科研生态建设方面的坚实支撑作用。学院始终致力于构建滋养原创性探索的学术沃土，鼓励博士生在导师指导下挑战前沿科学问题。在项目申报的关键环节，学院更是主动作为，提供全流程、系统性的支持保障：每年项目启动后，即积极组织校内外专家评审，开展针对性的申报书撰写指导，并安排严格的项目预答辩演练。这一系列精准支撑措施，显著提升了申报质量，为博士生冲刺国家级基础研究项目奠定了坚实基础。
2023年，博士研究生焦洋（《基于指令驱动的视觉内容理解与生成研究》）、罗旭川（《分离式内存架构下键值存储的I/O效率优化》）成功获得首批资助。
2024年，博士研究生屈德林（《成长型具身智能体操作策略的交互式学习方法》）、王君可（《基于自回归生成模型的具身虚拟仿真环境构建研究》）再次成功入选。
这些成果，不仅是博士生个人科研能力的展现，更是学院创新人才培养体系与精准科研支持机制有效运行的明证。学院通过构建从环境到辅导的全链条支撑，持续为青年学者的科研起步与成长赋能，形成了具有显著成效的人才培养良性生态。未来，学院将继续强化研究支撑角色，助力更多青年学子在基础研究领域取得突破。
