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黄苏恺

黄苏恺 | Sukai Huang

蒙纳士大学（Monash University）博士后研究员

📚 发表论文 7 篇 📝 一作顶会 3 篇 🔗 谷歌引用 57 次 📊 h-index 4

个人概况

黄苏恺，1997年生，现任蒙纳士大学博士后研究员，DARPA HARNESS 与 ONR SEA-AI 国际重大科研项目核心成员，独立负责神经符号规划与海洋自主系统子课题。师从 Hamid Rezatofighi 副教授（DARPA HARNESS 首席研究员；CVPR/NeurIPS/IROS Area Chair），隶属于视觉与自主人工智能实验室（VL4AI），研究方向为神经符号人工智能、大语言模型与具身智能、机器人推理与规划。

2021–2025年于墨尔本大学攻读博士学位（工程与IT学院），导师为Nir Lipovetzky 副教授（ICAPS 执行委员会成员、Mentoring Chair，2025–2031）与Trevor Cohn 教授（Google Research Australia 研究科学家），博士论文题目为《Integrating Natural Language for Sequential Decision Problems》。2017–2021年于澳大利亚国立大学（ANU）获高级计算荣誉学士学位，导师为Jochen Renz 教授（ARC Future Fellow；前 ANU 人工智能组组长）。

研究愿景：下一代人工智能应是可解释、可验证的具身智能体——能够将神经感知与符号表示、逻辑推理相结合，实现规划、行动与自我解释。我的研究致力于弥合概率语言模型与形式化推理之间的鸿沟，构建默认安全、可审计、具备鲁棒性的自主智能系统。

🔥 最新动态

  • 2026年1月 — 一作论文接收于 AAMAS 2026：Neurosymbolic Active Goal Recognition in Partially Observable Environments。
  • 2026年1月 — 通讯作者论文接收于 ACL 2026：ALIGN: Word Association Learning for Cultural Alignment in LLMs。
  • 2026年1月 — 合作论文接收于 ICLR 2026：MATA: A Trainable Hierarchical Automaton System for Multi-Agent Visual Reasoning。
  • 2025年6月 — 入职蒙纳士大学博士后，作为核心成员参与 DARPA HARNESS 与 ONR SEA-AI 国际重大科研项目。
  • 2025年6月 — 受邀在澳大利亚阿德莱德 Kingston AI Symposium 2026 做学术报告。
  • 2025年6月 — 在 ICAPS 2025 做 Oral 报告：Chasing Progress, Not Perfection: Revisiting Strategies for End-to-End LLM Plan Generation。
  • 2025年3月 — 在 AAAI 2025 LM4Plan 研讨会 做两次口头报告。

代表论文

按学术贡献重要性排序。一作/通讯已高亮标注，Oral 特别标注。

  1. 【一作】 Sukai Huang, Chenyuan Zhang, Hamid Rezatofighi, Mor Vered, Buser Say. “Neurosymbolic Active Goal Recognition in Partially Observable Environments.” International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), 2026.
  2. 【一作】 Sukai Huang, Nir Lipovetzky, Trevor Cohn. “Chasing Progress, Not Perfection: Revisiting Strategies for End-to-End LLM Plan Generation.” International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS), 2025. 🏷️ Oral
  3. 【一作】 Sukai Huang, Nir Lipovetzky, Trevor Cohn. “Planning in the Dark: LLM-Symbolic Planning Pipeline without Experts.” AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025.
  4. 【通讯】 Chunhua Liu, Kabir Manandhar Shrestha, Sukai Huang. “ALIGN: Word Association Learning for Cultural Alignment in Large Language Models.” Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2026.
  5. Zhixi Cai, Fucai Ke, Kevin Leo, Sukai Huang, Maria Garcia de la Banda, Peter J. Stuckey, Hamid Rezatofighi. “MATA: A Trainable Hierarchical Automaton System for Multi-Agent Visual Reasoning.” International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026.
  6. Simon De Deyne, Sukai Huang, Kabir Manandhar Shrestha, Lea Frermann, Chunhua Liu. “Fine-tuned Large Language Models Predict Human Word Associations and Improve Performance across Lexical and Semantic Processing Tasks.” Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci), 2026.
  7. 【一作】 Sukai Huang, Shu-Wei Liu, Nir Lipovetzky, Trevor Cohn. “The Dark Side of Rich Rewards: Understanding and Mitigating Noise in VLM Rewards.” ICAPS 2025 Workshop on Bridging the Gap Between AI Planning and Reinforcement Learning (PRL). [arXiv]

预印本与代码： [Google Scholar] | [GitHub]

科研项目

DARPA HARNESS 项目

Hierarchical Abstractions and Reasoning for Neuro-Symbolic Systems

  • 角色： 博士后研究员
  • 时间： 2025年至今
  • 内容： 面向自主机器人系统的神经符号规划与粒度感知指令跟随模块研发，整合感知、推理与规划的神经符号框架。
  • 资助方： 美国国防高级研究计划局（DARPA）

ONR SEA-AI 项目

Neuro-Symbolic Enhanced Autonomy for Maritime Scene Understanding

  • 角色： 博士后研究员
  • 时间： 2025年至今
  • 内容： 主导自然语言任务分析、世界模型构建、主动感知与序列决策组件，服务于海洋自主系统。
  • 资助方： 美国海军研究办公室（ONR）

学术服务

  • 顶会审稿人： ICAPS、ACL Rolling Review (ARR)
  • 期刊审稿人： Artificial Intelligence 期刊
  • 学术社区： 积极参与神经符号 AI 与大语言模型规划方向的国际学术社区建设

荣誉奖项

  • AAAI 2025 Scholarship（美国人工智能协会）
  • ICAPS 2025 Scholarship（国际自动规划与调度会议）
  • Kingston AI Symposium 2026 特邀报告人（澳大利亚阿德莱德）
  • IEEE COG 2020 Angry Birds 关卡生成大赛 Aesthetic Track 冠军
  • ANU Summer Scholarship 2019 暑期科研奖学金（情感识别模型研究）
  • ANU Chancellor’s Letters of Commendation（校长嘉奖信，2018、2020）
  • ANU Dean’s Award（院长奖，2019）

教学与产业经历

  • 助教（Tutor）（2020年2月 – 2021年7月），澳大利亚国立大学
    负责本科生Python 程序设计与数据管理课程的习题课讲授与互动教学。
  • 机器学习工程师（2022年5月 – 2023年11月），FINVISE London（远程合同）
    搭建自动估值模型（AVM），准确率超80%；设计多模态数据流水线，处理逾2000万条房产数据；针对20%缺失数据问题提出 Masked Autoencoder（MAE）解决方案。具备产学研结合的实践经验。

教育背景

  • 博士（PhD） — 墨尔本大学，工程与IT学院，2021–2025
    论文题目：Integrating Natural Language for Sequential Decision Problems
    奖学金：Melbourne Research Scholarship（墨尔本研究奖学金）
    导师：Nir Lipovetzky 副教授（ICAPS 执行委员会 Mentoring Chair，2025–2031）、Trevor Cohn 教授（Google Research Australia 研究科学家）
  • 荣誉学士（Bachelor of Advanced Computing with Honours） — 澳大利亚国立大学，2017–2021
    荣誉等级：一等荣誉学位（First Class Honours）| GPA：6.84 / 7.00
    专业方向：机器学习系统
    导师：Jochen Renz 教授（ARC Future Fellow；前 ANU 人工智能组组长）

联系方式

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完整简历

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