夏树涛教授，现任清华大学深圳研究生院教授、博士生导师，在信息论编码与人工智能领域拥有深厚的学术背景与丰富的实践经验。
教育与工作背景
夏树涛教授于1992年获得南开大学数学系数学专业学士学位，并于1997年获得南开大学数学系信息论编码专业博士学位。此后，他曾于1997年至1998年在香港中文大学信息工程系担任访问学者。自2004年起，夏教授在清华大学深圳研究生院先后担任副研究员，并于2007年晋升为教授，2009年起担任博士生导师。
学术兼职
夏教授的学术影响力体现在其多项学术兼职中：
- 中国电子学会高级会员
- 中国电子学会信息论分会委员
- 国际期刊 Pattern Recognition AE (2024 - )
教学课程
夏教授为研究生讲授以下课程：
- 《应用信息论基础》
- 《信道编码》
研究领域
夏树涛教授主要从事信息论编码与人工智能等方向的教学与科研工作，其研究兴趣广泛，涵盖以下细分方向：
信息论编码
- 深度压缩感知、无损/结构化数据压缩、深度压缩、图像重压缩
- 存储纠删码、LDPC码、编码理论、AI码型搜索、神经译码
机器学习/大模型
- 深度模型优化：轻量化、大模型训练推理加速、KV Cache压缩、蒸馏
- Gaussian Splatting、NeRF、联邦学习、持续学习、半监督/自监督
- 多模态内容生成：扩散模型、Prompt/Agent/RAG/ AIGC、数据集蒸馏
- 多模态搜索广告推荐、多模态大模型、检索增强、向量/乘积量化
- 大模型微调，集成学习、高斯过程、金融时间序列分析预测
计算机视觉
- Low level：点云处理、图像复原、图像/视频压缩、多视角处理
- High level：识别检测分割追踪、人体关键点检测、工业视觉异常检测
- 视频图像检索：哈希、向量/乘积量化，上下文学习
AI安全/大模型安全
- 对抗/后门攻击防御、数据集/模型水印、大模型水印、模型反演攻击/防御
- AI生成文本鉴别、图像/语音/视频篡改检测、AIGC真实性检测
- 大模型安全网关/安全评测：幻觉、越狱攻击/防御、隐私攻击、能耗攻击
科研项目与企业合作
夏教授近年来完成了多项国家级科研项目，并与华为、腾讯、字节跳动、平安等企业建立了长期合作关系。以下为部分主持项目：
- 复杂动态互联网行为的基准建模与异常分析，国家重点研发计划重点专项，课题负责人，2019.7-2022.6, 176万.
- 未来互联网的高效路由与智能传输机理，国家973课题，课题负责人，2012.1-2016.12，527万.
- 最优局部修复码的构造及其编解码算法研究，国家自然科学基金，2022.1-2025.12，63万.
- 基于校验矩阵方法的局部修复码研究与应用，国家自然科学基金，2018.1-2021.12，67万.
- 基于LDPC码的压缩感知测量矩阵构造及性能分析，国家自然科学基金，2014.1-2017.12，82万.
- Non-coherent网络中的纠错码及其应用，国家自然科学基金，2010.1-2012.12，30万.
- LDPC码的译码性能分析及应用，国家自然基金委与广东省政府联合基金，2007.1-2009.12，30万.
- 二元码的检错/纠错性能估计和应用，国家自然科学基金，2005.1-2007.12，23万.
- 面向未来网络的内容分发技术研究，深圳市科创委技术攻关项目，2015.7-2017.12，400万.
- 深圳智能语义挖掘技术工程实验室，深圳市发改委，2012.11- 2014.12，500万.
- 大规模机器学习算法的噪声鲁棒性及在证券交易领域的应用研究，深圳市基础研究学科布局项目，2019.1-2021.12，300万.
- 智能终端人脸信息安全算法研究，深圳市基础研究重点项目，2023.1-2025.12，200万.
代表性论文
夏教授在TIT, TPAMI, TSP, TIFS等顶级期刊和NIPS/ICML/ICLR, CVPR/ICCV/ECCV, USENIX Security, AAAI, WWW等领域顶级会议上发表论文两百多篇。以下为机器学习/计算机视觉/大模型与AI安全方向的代表性成果：
- Yujun Huang, Bin Chen, Naiqi Li, Baoyi An, Shu-Tao Xia, Yaowei Wang. MB-RACS: measurement-bounds-based rate-adaptive image compressed sensing network, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), accepted, Mar. 2025
- Yiming Li, Linghui Zhu, Xiaojun Jia, Yang Bai, Yong Jiang, Shu-Tao Xia, Xiaochun Cao. MOVE: Effective and harmless ownership verification via embedded external features. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), accepted, Feb. 2025, early access, DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3546223
- Niu Lian, Jun Li, Jinpeng Wang, Ruisheng Luo, Yaowei Wang, Shu-Tao Xia, Bin Chen. AutoSSVH: exploring automated frame sampling for efficient self-supervised video hashing. CVPR 2025
- Jinpeng Wang, Tianci Luo, Yaohua Zha, Yan Feng, Ruisheng Luo, Bin Chen, Tao Dai, Long Chen, Yaowei Wang, Shu-Tao Xia. Embracing collaboration over competition: condensing multiple prompts for visual in-context learning. CVPR 2025
- Hang Guo, Yong Guo, Yaohua Zha, Yulun Zhang, Wenbo Li, Tao Dai, Shu-Tao Xia, Yawei Li. MambaIRv2: attentive state space restoration. CVPR 2025
- Xinhao Zhong, Hao Fang, Bin Chen, Xulin Gu, Meikang Qiu, Shuhan Qi, Shu-Tao Xia. Hierarchical features matter: a deep exploration of progressive parameterization method for dataset distillation. CVPR 2025
- Yaohua Zha, Yanzi Wang, Hang Guo, Jinpeng Wang, Tao Dai, Bin Chen, Zhihao Ouyang, Xue Yuerong, Ke Chen, Shu-Tao Xia. PMA: towards parameter-efficient point cloud understanding via point mamba adapter. CVPR 2025
- Haitong Liu, Kuofeng Gao, Yang Bai, Jinmin Li, Jinxiao Shan, Tao Dai, Shu-Tao Xia. Protecting your video content: disrupting automated video-based llm annotations. CVPR 2025
- Baixuan Lv, Yaohua Zha, Tao Dai, Xue Yuerong, Ke Chen, Shu-Tao Xia. Adapting pre-trained 3D models for point cloud video understanding via cross-frame spatio-temporal perception. CVPR 2025
- Xinhao Zhong, Bin Chen, Hao Fang, Xulin Gu, Shu-Tao Xia, En-Hui Yang. Going beyond feature similarity: effective dataset distillation based on class-aware conditional mutual information. ICLR 2025
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