2017年9月-2022年6月 中国科学院数学与系统科学研究院，概率论与数理统计，博士（导师：马志明院士）

2013年9月-2017年6月 华中师范大学，数学与应用数学，学士

2024年10月-至今 澳门十大正规老牌网赌，澳门十大信誉网赌大全，讲师

2022年7月-2024年10月 华为诺亚方舟实验室，AI基础理论组，高级研究员

2021年1月-2022年5月 华为诺亚方舟实验室，AI基础理论组，研究实习生

2020年2月-2021年1 月 华为诺亚方舟实验室，语音语义组，研究实习生

2019年9月-2020年1月 微软亚洲研究院，机器学习理论组，研究实习生

主要从事人工智能领域（大语言模型，生成式AI）的理论与应用研究

1、 大模型的理解：通过实验，理论分析等技术手段理解当前大模型的工作机制，并基于工作机制改进当前人工智能领域的算法、模型结构、训练范式等。

2、 生成式AI的实际应用：当前人工智能领域技术在图像，文本，多模态等领域的具体应用，如图像/视频/文本的生成，编辑，理解等。

3、 大模型的优化与泛化理论：利用凸/非凸优化、最优传输、随机控制等基础理论工具讨论人工智能/机器学习领域中的基础问题，如大模型如何泛化等。

线性代数（2025年度）

数据科学导论（2025年度）

（更多成果见个人主页https://mingyangyi.github.io/）

代表性论文：

*表示共同一作，†表示通讯作者

[1] Towards Understanding the Working Mechanism of Text-to-Image Diffusion Model

Mingyang Yi*†, Aoxue Li*, Yi Xin*, Zhenguo Li 

38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024, CCF-A)

[2] V-PETL Bench: A Unified Visual Parameter-Efficient Transfer Learning Benchmark

Yi Xin*, Siqi Luo*, Xuyang Liu*, Haodi Zhou, Xinyu Cheng, Christina Luoluo Lee, Junlong Du, Yuntao Du., Haozhe Wang, MingCai Chen, Ting Liu, Guimin Hu, Zhongwei Wan, Rongchao Zhang, Aoxue Li, Mingyang Yi, Xiaohong Liu 

38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024, CCF-A)

[3] SA-Solver: Stochastic Adams Solver for Fast Sampling of Diffusion Models

Shuchen Xue, Mingyang Yi†, Weijian Luo, Shifeng Zhang, Jiacheng Sun, Zhenguo Li, Zhi-Ming Ma 

37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023, CCF-A)

[4] Breaking Correlation Shift via Conditional Invariant Regularizer

Mingyang Yi, Ruoyu Wang, Jiacheng Sun, Zhenguo Li, Zhi-Ming Ma

11th International Conference on Learning Representations (ICLR 2023，清华A类)

[5] Towards the Generalization of Contrastive Self-supervised Learning

Weiran Huang*, Mingyang Yi*, Xuyang Zhao*, Zihao Jiang

11th International Conference on Learning Representations (ICLR 2023，清华A类)

[6] Characterization of Excess Risk for Locally Strongly Convex Population Risk

Mingyang Yi*, Ruoyu Wang*, Zhi-Ming Ma

36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022, CCF-A)

[7] Accelerating Training of Batch Normalization: A Manifold Perspective

Mingyang Yi

38th Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2022，CCF-B).

[8] Out-of-distribution Generalization with Causal Invariant Transformations

Ruoyu Wang*, Mingyang Yi*, Zhitang Chen, Shengyu Zhu

40th Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022，CCF-A)

[9] Improved OOD Generalization via Adversarial Training and Pre-training

Mingyang Yi, Lu Hou, Jiacheng Sun, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Zhi-Ming Ma

38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021，CCF-A)

[10] Reweighting Augmented Samples by Minimizing the Maximal Expected Loss

Mingyang Yi, Lu Hou, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Zhi-Ming Ma

9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021，清华A类)

[11] BN-invariant Sharpness Regularizes the Training Model to Better Generalization

Mingyang Yi, Huishuai Zhang, Wei Chen, Zhi-Ming Ma, Tie-Yan Liu

29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019，CCF-A)

[12] Stablize Deep ResNets with A Sharp Scaling \tau

Huishuai Zhang, Da Yu, Mingyang Yi, Wei Chen, Tie-Yan Liu

Journal of Machine Learning (CCF-B)

[13] Improving Deep Learning by Regularized Scale-Free MSE of Representations

Xufang Luo, Mingyang Yi, Yunhong Wang

26th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2019)

国际会议/期刊审稿人：ICML，NeurIPS，ICLR，AISTATS，UAI，CVPR，TNNLS，IJCV等

澳门十大正规老牌网赌青年英才，2024年

中国科学院优秀博士论文，2023年 （中科院系统博士比例<1%）>

中国科学院大学朱李月华奖学金，2022年

中国科学院大学国家奖学金，2021年

华为诺亚方舟实验室年度优秀实习生，2021年

中国科学院大学院长特别奖，2019年