文档理解
从感知到洞察
多模态理解、生成与智能分析
- ▸ACL/EMNLP/ICDAR顶级论文
- ▸翻译/航运/物流/医学/制造落地
- ▸让文档从「可见」到「可理解」
研究领域
我们的研究围绕三个核心领域展开：
人机交互
从界面到共生
自然高效交互与人机协同设计
- ▸政府/企业多领域数字治理平台
- ▸人在回路的多Agent系统设计
- ▸让AI适应人，而非人适应AI
协同认知
从辅助到增强
人类认知与AI融合复杂系统
- ▸探索人脑与AI的协同机制
- ▸虚实融合的具身智能协同
- ▸开创人机共生的新范式
三个方向相互支撑、协同发展：文档理解提供核心信息处理能力，交互技术使人机沟通更顺畅，协同认知从根本上优化人机共生系统的整体智能。
研究成果
实验室近年发表的代表性学术论文
2026
DeepMed Search: An Open-Source Agentic Platform for Medical Deep Research with Introspective Verification
IJCAI
2026
BabelDOC: Better Layout-Preserving PDF Translation via Intermediate Representation
ACL
2026
QAlign-RAG: Causal-Aware Pseudo-Question Generation and Debate-Driven Verification for Medical RAG
KSEM
2026
HeterMV: Multi-view reasoning over source-aware heterogeneous evidence graph for multi-source fact verification
IPM
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致新同学
在过去的这一年里，我个人的 GitHub 提交记录是 870 次。
在 H!NT Lab，我们不迷信空泛的头衔，也对纸上谈兵毫无兴趣。科研与工程的厚重感，从来不是靠嘴说出来的，而是靠一行行代码、一次次 debug 和日复一日的推进砸出来的。
我不以履历和门第筛人，只以真实的行动识人。你可以基础薄弱，可以非科班出身，也可以毫无经验，但你必须愿意双手沾满泥土（Get your hands dirty）。哪怕起步的代码再粗糙、落地的方案再笨拙，只要我看到你在实打实地行动与反馈，我就愿意倾囊相授。
因此，在敲开这扇门之前，请先完成一件具体的小事。沉下心，读完本页的任意一个项目，然后在邮件里简明扼要地告诉我三点：
▸你对哪个痛点感兴趣？
▸你如何理解它的底层逻辑？
▸如果交给你，你准备先敲下哪一段代码，或是做哪一步尝试？
期待与你们的同行，为社会做一点有意义的事。