研究

我感兴趣的问题与朋友们合作的研究。

我的兴趣非常杂，我也很享受和不同领域的人交流一些有趣的问题。我对认知科学中的表征问题(Representational Problem)非常感兴趣。

人类认知行为的神经机制

推荐阅读：

  1. Dehaene S, Al Roumi F, Lakretz Y et al. Symbols and mental programs: a hypothesis about human singularity Trends in Cognitive Sciences, 2022; 26, 751-766
  2. 那个与认知科学为敌的男人

我主要的研究兴趣集中在：

  1. 语言的产生与语义表征的神经机制。
  2. 认知决策的干扰因素与神经实现。

我自己做的(参与的)一些研究，如果你曾参加过 OHBM 2025 或者 ASSC 2024 你可能见过下面的工作：

  1. MEG reveals spatiotemporal dynamics of structural and semantic trait processing in Mandarin words. @OHBM2025
  2. Cross-cultural music processing in human brains revealed using magnetoencephalography. @OHBM2025，我在这个工作中提供了二维决策特征的 Bayesian 建模和表征几何分析 Pipeline。
  3. Within- And Cross-modality Cognitive Aggregation: subconscious cognitive processing of stimulus in unattended modality. @ASSC2024，我在这个工作中提供了不定长神经信号的流形分析 pipeline。

以及还有一篇期刊文章已经返回修改了，希望尽快能与大家见面。

LLM 的可解释性研究

推荐阅读：

1. 2.

我在这方面主要是自己会做一些简单的小实验，在可解释性研究上我的主要合作者是 Jingshen Zhang，我们合作了两篇有意思的 Paper（一篇Under Review尚无Preprint）：

  1. Modeling Implicit Conflict Monitoring Mechanisms against Stereotypes in LLMs

我目前在研究一些特定场合下，LLM neuron 之间存在的协同/冗余效应（Synergy/Redundancy）。除了 LLM 的可解释性以外，我还关注其他的 MLLM 的可解释性研究。

AI4Finance

推荐阅读：

  1. HIST: A Graph-based Framework for Stock Trend Forecasting via Mining Concept-Oriented Shared Information
  2. Crossformer: Transformer Utilizing Cross-Dimension Dependency for Multivariate Time Series Forecasting

这方面主要是和我以前的同事们会研究一些 Cross-Section Alpha Modeling 的方法，