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A Unified Framework for Modeling Heterogeneous Financial Data via Dual-Granularity Prompting
把静态属性与多源行为序列放进同一个信用风险模型，用特征级和用户级可学习提示，预测多个未来时间窗口。
核心作者 · 通讯作者 · 项目负责人
研究与论文
学生阶段研究视觉感知与预测，之后围绕金融信贷，探索时序建模、大模型领域适配与因果决策。
金融建模与因果决策
从风险预测、领域适配，到策略变化的因果效应。
- 2026
- 2025
ZiGong 1.0
ZiGong 1.0: A Large Language Model for Financial Credit
面向互联网金融与信贷任务，研究训练样本如何选择：用考虑时间依赖的 TracSeq 评分，结合多任务指令微调适配 Mistral 7B。
合著作者
- 2025
Multi-Treatment-DML
Multi-Treatment-DML: Causal Estimation for Multi-Dimensional Continuous Treatments with Monotonicity Constraints in Personal Loan Risk Optimization
面向额度、利率与期限的联合决策，把残差化、表征解耦和处理敏感度建模结合起来，研究观测数据中的反事实信贷结果。
第一作者 · 第一负责人（当前修订稿）
视觉感知与预测
学生阶段的研究：实时跟踪、轻量目标检测与多目标未来状态预测。
- 2020
稳定帧实时跟踪
Real-Time Tracking With Stabilized Frame
在孪生跟踪器前加入视频稳像，通过运动补偿减轻相机抖动对小目标跟踪的干扰。
第一作者
- 2020
Efficient YOLO
Efficient Yolo: A Lightweight Model For Embedded Deep Learning Object Detection
面向嵌入式道路目标检测，以稀疏初始化、层级与通道剪枝压缩 YOLOv3；当前解析依据公开摘要。
第一作者
- 2019
自适应多目标状态预测
Adaptive Visual Interaction Based Multi-Target Future State Prediction For Autonomous Driving Vehicles
融合外观与运动信息，以自适应视觉交互网络预测驾驶视频中多个目标的下一帧状态。
第二作者