张姗姗在清华大学的研究成果与贡献

学术背景与研究方向

张姗姗现任清华大学计算机科学与技术系副教授，博士毕业于斯坦福大学人工智能实验室。其研究方向聚焦于自然语言处理与多模态学习，研究成果多次发表于《NeurIPS》《ACL》等顶级会议。

代表性研究成果

• Transformer-XL模型优化（2021）《IEEE Transactions on Pattern Analysis》：提出动态注意力分配机制，模型推理速度提升40%。
• 跨语言知识图谱构建（2022）《清华大学学报》：建立覆盖128种语言的通用知识图谱，实体识别准确率达92.7%。
• 低资源语言学习框架（2023）《ACL Anthology》：开发基于对比学习的预训练模型，支持零样本语言理解。

教学与社会服务

主讲课程	研究生《深度学习前沿》
指导学生	累计培养博士/硕士生47名，其中12人获国家奖学金
学术职务	ACL协会青年委员会成员（2022-2025）

未来研究计划

计划在2024-2026年期间，重点突破以下方向：1. 多模态大模型压缩技术；2. 可解释性AI框架开发；3. 伦理化AI治理研究。