🔔 2027年7月起应聘国内高校人工智能/计算机科学教职(助理教授/副教授/研究员),首选粤港澳大湾区(深圳/广州)。
欢迎高校院系、实验室负责人联系洽谈,期待在神经符号AI、具身智能、机器人自主决策等方向开展独立研究与团队建设。
黄苏恺

黄苏恺 | Sukai Huang

蒙纳士大学(Monash University)博士后研究员


个人概况

黄苏恺,1997年生,现任蒙纳士大学博士后研究员,在 Hamid Rezatofighi 副教授DARPA HARNESS 首席研究员;CVPR/NeurIPS/IROS Area Chair)课题组从事 DARPA HARNESS 与 ONR SEA-AI 项目研究,方向为神经符号规划与海洋自主系统,隶属于视觉与自主人工智能实验室(VL4AI)。主要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

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, 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

ONR SEA-AI 项目

Neuro-Symbolic Enhanced Autonomy for Maritime Scene Understanding

学术服务

荣誉奖项

教学与产业经历

教育背景

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