Yecheng Zhang 张业成
I am a Ph.D. student at the School of Architecture, Tsinghua University, advised by Prof. Ying Long, and a member of Beijing City Lab (BCL). I received my B.Eng. in Urban Planning from Hefei University of Technology in 2023.
My research focuses on building-scale urban analytics and simulation, LLM/VLM post-training, evaluation and alignment, and multi-agent systems.
我是清华大学建筑学院博士生，导师为龙瀛教授，北京城市实验室 (BCL) 成员。2023年获合肥工业大学城乡规划学士学位。
研究方向包括建筑尺度城市分析与模拟、大模型后训练、评测与对齐和多智能体系统。
清華大学建築学院の博士課程に在籍し、龍瀛教授の指導を受けています。北京城市実験室 (BCL) のメンバーです。2023年に合肥工業大学にて都市計画の学士号を取得しました。
研究分野は建築スケール都市分析・シミュレーション、LLM/VLMの事後学習・評価・アライメント、マルチエージェントシステムです。
More about my work更多研究介绍研究について
I build large-scale urban datasets, evaluate generative AI for scientific discovery, and develop open-source research systems. See my Google Scholar profile for current citations.
致力于构建大规模城市数据集，评估生成式AI的科学发现能力，并开发开源研究系统。当前引用情况见 Google Scholar。
大規模都市データセットを構築し、科学的発見のための生成AIを評価するとともに、オープンソース研究システムを開発しています。最新の引用状況は Google Scholar を参照してください。
BUILDING-SCALE URBAN ANALYTICS & SIMULATION
Buildings are the basic cells of urban systems.
I connect building engineering with urban science through data foundations, generative AI, and bottom-up simulation.
建筑尺度城市分析与模拟
建筑是城市复杂系统的基本细胞。
通过数据底座、生成式人工智能和自下而上的模拟，连接建筑研究的语义深度与城市科学的地理广度。
建築スケール都市分析・シミュレーション
建築は都市複雑系を構成する基本単位です。
データ基盤、生成AI、ボトムアップ・シミュレーションを通じて、建築研究と都市科学を接続します。
Selected writing精选写作執筆記事
Data Generation & Agentic RL for Seed Models
Spec generation · repair · judge training · agent training生成 Spec · 修复 Spec · 训练 Judge · 训练 AgentSpec生成・修復・Judgeの訓練・Agentの訓練
Generating Better Specs让模型写好 SpecよりよいSpecを生成する
Turn user requirements into design specifications (Specs), through prompt optimization and structured generation.从用户需求生成设计文档（Spec），探索提示词优化与结构化生成。プロンプトの最適化と構造化した生成を通じて、ユーザーの要件を設計仕様（Spec）に変換する。
Repairing Specs with Feedback用评审反馈修复 Spec評価フィードバックでSpecを修復する
Use Judge feedback to repair generated Specs, following dependencies and preserving correct designs.用 Judge 反馈修复已生成的 Spec，沿依赖关系补齐缺口，保留正确设计。Judgeのフィードバックで生成済みのSpecを修復し、依存関係に沿って不足を補い、正しい設計を保つ。
From designs to artifacts: training rubric judges从设计到产物：训练规则评审模型設計から成果物へ：ルール評価モデルの訓練
Two review points for one user request: training design and artifact judges, with separate E2E comparisons.同一需求，两个评审点：设计与产物 Judge 的训练，以及独立的 E2E 对照。同じ要求を2つの段階で評価する。設計・成果物 Judge の訓練と、独立した E2E 比較。
Building Training Trajectories for Coding Agents为 Coding Agent 构建训练轨迹Coding Agentの学習軌跡を構築する
Compare Spec-guided planning, online correction, and dependency-aware editing for training trajectories.比较 Spec 规划、在线纠偏与依赖感知的离线编辑，构建训练轨迹。Specによる計画、オンライン修正、依存関係を考慮した編集で学習軌跡を構築する。
More writing更多写作その他の記事04
How an Agent RemembersAgent 是怎么记住事情的エージェントはどう記憶するのか
Follow a fact from storage to the next model call, through retrieval, compression, and session boundaries.从保存到下一次模型调用，图解记忆读取、上下文压缩与会话边界。保存した情報が次のモデル入力に届くまで。検索、文脈圧縮、セッションの境界を図解する。
An Interactive Blueprint for Agentic Development自动化开发的交互式流程蓝图自動開発のインタラクティブなフローマップ
Explore a shared delivery path, with repair loops, risk gates and human decisions.沿交互流程图探索共用交付链路、返修回路、风险判断与人工介入。共通の実行経路、修復ループ、リスク判断、人の介入を図でたどる。
Training Routing Models with Soft Labels用软标签训练路由模型ソフトラベルでルーティングモデルを訓練する
Nimble and KEV experiments on class decisions, probability supervision, and confidence.围绕 Nimble 与 KEV，比较类别判断、概率监督与置信度的训练效果。NimbleとKEVで、クラス判定・確率による教師信号・信頼度を比較する。
A Visual Guide to Attention注意力机制，按设计拆开看図で読む注意機構
A visual guide to KV sharing, compression, sparse reads, recurrent states, and tiled execution.图解 KV 共享、压缩、稀疏读取、递推状态与分块执行。KV共有・圧縮・疎な読み出し・再帰状態・タイル実行を図で読み解く。
Selected research研究论文研究論文
GenAI Models Capture Urban Science but Oversimplify Complexity
Yecheng Zhang, Rong Zhao, Zimu Huang, Xinyu Wang, Yue Ma, Ying Long*
Details详情詳細
- Developed AI4US to evaluate data synthesis and conditional intervention across urban scaling, distance decay, neighbourhood vitality, and streetscape perception.
- Found reproducible directional responses alongside compressed numerical coverage, local variation, and visual diversity. Used Profile–Probe–Intervene analysis on Qwen2.5-VL-72B to test which urban relationships could be decoded from intermediate representations and influence selected outputs.
- 提出 AI4US 多模态评测框架，围绕数据合成与条件干预两条路径，在城市标度、距离衰减、街区活力与街景感知四类任务中评估模型。
- 发现模型可产生稳定的方向响应，但会压缩数值覆盖、局部波动与视觉多样性；在 Qwen2.5-VL-72B 上开展 Profile–Probe–Intervene 机制分析，验证部分城市规律可由中间表征解码并影响局部输出。
- AI4USを開発し、都市スケーリング、距離減衰、近隣の活力、街路景観の知覚の4課題で、データ合成と条件付き介入を評価。
- 再現可能な方向応答と同時に、数値範囲、局所変動、視覚的多様性の縮小を確認。Qwen2.5-VL-72BのProfile–Probe–Intervene分析により、一部の都市関係が中間表現から解読でき、局所的な出力に影響することを検証。
UrbanAlign: Post-hoc Semantic Calibration for VLM-Human Preference Alignment
Yecheng Zhang, Rong Zhao, Zhizhou Sha, Yong Li, Lei Wang, Ce Hou, Wen Ji, Hao Huang, Yunshan Wan, Jian Yu, Junhao Xia, Yuru Zhang, Chunlei Shi*
Details详情詳細
- Proposed a training-free post-hoc concept bottleneck method to align frozen VLM outputs with human preferences — no fine-tuning, RLHF, or GPU training required.
- Designed an Observer-Debater-Judge multi-agent reasoning chain for structured scoring, and developed locally-weighted ridge regression (LWRR) on a hybrid CLIP+semantic manifold for geometric calibration.
- Achieved 72.2% accuracy (κ = 0.45; +16.3pp over the uncalibrated VLM and +15.1pp over the supervised baseline), with dimension-level interpretability.
- 提出免训练后置概念瓶颈方法（Post-hoc Concept Bottleneck），无需微调或RLHF即可将冻结VLM的输出与人类偏好对齐。
- 设计 Observer-Debater-Judge 多智能体推理链实现结构化评分，在CLIP+语义混合流形上通过局部加权岭回归（LWRR） 进行几何校准。
- 准确率达到 72.2%（κ = 0.45；比未校准VLM提升16.3pp，比有监督基线提升15.1pp），具备维度级可解释性。
- 訓練不要の事後概念ボトルネック手法を提案し、ファインチューニングやRLHFなしで凍結VLMの出力を人間の選好に整合。
- Observer-Debater-Judge マルチエージェント推論チェーンによる構造化スコアリングを設計し、CLIP+意味的ハイブリッド多様体上の局所重み付きリッジ回帰（LWRR） による幾何学的キャリブレーションを開発。
- 精度72.2% を達成（κ = 0.45；未校正VLM比+16.3pp、教師ありベースライン比+15.1pp向上）、次元レベルの解釈可能性を提供。
Towards Building-Scale Urban Analytics and Simulation
Yecheng Zhang, Ying Long*
Building Simulation, 19(5), 1171–1176, 2026. DOI | Publisher | PDF
Details详情詳細
- Proposed Building-Scale Urban Analytics and Simulation as a bridge between building studies and urban science.
- Defined four pillars: unified multi-scale modeling, comprehensive building data foundations, generative-AI diagnosis, and bottom-up urban simulation.
- 提出建筑尺度城市分析与模拟研究框架，连接建筑研究与城市科学。
- 明确四个支柱：多尺度统一建模、综合建筑数据底座、生成式AI诊断，以及自下而上的城市模拟。
- 建築研究と都市科学をつなぐ建築スケール都市分析・シミュレーションを提案。
- マルチスケール統一モデリング、包括的建築データ基盤、生成AI診断、ボトムアップ都市シミュレーションの4本柱を提示。
CMAB: A Multi-Attribute Building Dataset of China ESI Highly Cited
Yecheng Zhang†, Huimin Zhao†, Ying Long*
Scientific Data, 12, 430, 2025. DOI | PDF
Details详情詳細
- Built China’s Multi-Attribute Building Dataset by integrating remote sensing, POI, and street-view imagery, covering 32M+ buildings with 10+ attributes nationwide.
- 45,000+ downloads on Figshare/GitHub; recognized as ESI Highly Cited Paper in Geoscience.
- Featured by Tsinghua University’s official Facebook account for research impact.
- 构建中国多属性建筑数据集（CMAB），融合遥感、POI、街景等多源数据，覆盖全国 3200万+栋建筑、10+属性。
- Figshare/GitHub累计 45,000+次下载；入选Geoscience领域 ESI高被引论文。
- 研究成果被清华大学官方Facebook账号报道推送。
- リモートセンシング、POI、ストリートビュー画像を統合し、全国3,200万棟以上の建物、10以上の属性をカバーする中国多属性建物データセット（CMAB） を構築。
- Figshare/GitHubにて 45,000回以上ダウンロード；地球科学分野の ESI高被引用論文 に認定。
- 清華大学公式Facebookアカウントにて研究成果が紹介。
Inferring Ghost Cities on the Globe in Newly Developed Urban Areas Based on Urban Vitality with Multi-source Data ESI Highly Cited
Yecheng Zhang, Tangqi Tu, Ying Long*
Habitat International, 2025. PDF
Details详情詳細
- Developed GloGCI (Global Ghost City Index) through multi-source data fusion (satellite imagery, mobility, economic indicators) with contextual multi-armed bandit sampling and ensemble learning across 10,000+ global cities.
- Recognized as ESI Highly Cited Paper in Social Science. Research reported by Popular Mechanics (one of the most influential popular science media in the US).
- 开发 GloGCI（全球鬼城指数），融合卫星影像、移动数据、经济指标等多源数据，结合上下文多臂赌博机采样与集成学习，覆盖全球 10,000+城市。
- 入选Social Science领域 ESI高被引论文。研究被美国最具影响力的科普媒体之一 Popular Mechanics 报道。
- 衛星画像、モビリティデータ、経済指標などのマルチソースデータ融合により、コンテキスト多腕バンディットサンプリングとアンサンブル学習を用いて GloGCI（グローバルゴーストシティ指数） を開発、世界 10,000都市以上 をカバー。
- 社会科学分野の ESI高被引用論文 に認定。研究成果が米国の有力科学メディア Popular Mechanics に報道される。
More publications更多论文その他の論文
Rethinking the Country-level Percentage of Population Residing in Urban Area with a Global Harmonized Urban Definition
Wenyue Li†, Yecheng Zhang†, Mengxing Li, Ying Long*
iScience, 27, 110125, 2024. DOI | PDF
Details详情詳細
- Constructed a global harmonized urban definition (GloPPRUA) dataset, providing consistent urban-rural boundaries across countries for comparative urbanization research.
- 构建全球统一城市定义数据集（GloPPRUA），为跨国城镇化比较研究提供一致的城乡边界划分。
- 各国間の比較都市化研究のために一貫した都市・農村境界を提供するグローバル統一都市定義データセット（GloPPRUA） を構築。
Urban Spatial Risk Prediction and Optimization Analysis of POI based on Deep Learning from the Perspective of an Epidemic
Yecheng Zhang, Qimin Zhang, Yuxuan Zhao, Yunjie Deng, Hao Zheng*
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 112, 102942, 2022. PDF
Details详情詳細
- Applied GAN-based deep learning for urban spatial risk prediction and POI optimization during epidemic scenarios, combining spatiotemporal modeling with urban planning applications.
- 应用基于GAN的深度学习进行疫情背景下的城市空间风险预测与POI优化，将时空建模与城市规划应用相结合。
- GANベースの深層学習を用いて感染症下の都市空間リスク予測とPOI最適化を実施、時空間モデリングと都市計画への応用を融合。
WaveC2R: Wavelet-driven Coarse-to-refined Hierarchical Learning for Radar Retrieval
Chunlei Shi, Han Xu, Yinghao Li, Yi-Lin Wei, Yongchao Feng, Yecheng Zhang, Dan Niu
AAAI 2026 (CCF-A). arXiv | PDF
Details详情詳細
- Satellite-to-radar reflectivity inversion using wavelet-driven coarse-to-refined hierarchical learning framework for meteorological remote sensing.
- 提出基于小波驱动的粗到精层次学习框架，用于气象遥感中的卫星-雷达反射率反演。
- 気象リモートセンシングにおける衛星-レーダー反射率反転のためのウェーブレット駆動粗密階層学習フレームワークを提案。
- Shi C, Han X, Zhang Y, Wu B, Hou J, Wang J, Niu D. AWFlowS2R: A Flow-Based New Paradigm for All-Weather Satellite-to-Radar Retrieval. arXiv, 2026.
- Wang L, Hou C, Zhang Y, He J. Measuring Solar Radiation and Spatio-temporal Distribution in Different Street Network Direction through Solar Trajectories and Street View Images. *International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 132, 104058, 2024. PDF
- Long Y, Zhao H, Zhang Y. 新城市科学：技术、计算、变革与应用. *城市规划 CITY PLANNING REVIEW, 48, 2024. DOI | PDF
- Li Y, Zhang Y, Wu Q, Xue R, Wang X, Si M, Zhang Y. Greening the Concrete Jungle: Unveiling the Co-mitigation of Greenspace Configuration on PM2.5 and Land Surface Temperature with Explanatory Machine Learning. *Urban Forestry & Urban Greening, 88, 128086, 2023. PDF
- Ding X, Zhang Y, Zhang Y, …, Haick H, Zhang M. Modular Assembly of MXene Frameworks for Noninvasive Disease Diagnosis via Urinary Volatiles. ACS Nano, 16, 17376–17388, 2022. DOI | PDF
- Yao J, Jian Y, Shen Y, …, Zhang Y. Decoding the Spatial Heterogeneity of Bike-Sharing Impacts. Journal of Urban Planning and Development, 2025. DOI
- Zhang Y, et al. Generative Design Method of Building Group Based on AIP Assessment. UIA World Congress of Architects, Copenhagen, 2023.
Open source & projects开源与项目オープンソース・プロジェクト
- Persistent, local memory and evolving knowledge graphs for AI agents.面向AI智能体的本地持久记忆与演化知识图谱。AIエージェント向けローカル永続メモリと進化型知識グラフ。
- AI-powered lifelong learning grounded in cognitive science.基于认知科学的AI终身学习系统。認知科学に基づくAI生涯学習システム。
- An IDE for orchestrating multiple coding agents in parallel.并行编排多个编程智能体的IDE。複数のコーディングエージェントを並列編成するIDE。
All projects全部项目すべてのプロジェクト
Research systems研究系统研究システム
AI productsAI产品AIプロダクト
- Control coding agents from Feishu, Telegram, or Slack.通过飞书、Telegram或Slack远程控制编程智能体。Feishu、Telegram、Slackからコーディングエージェントを操作。
- Production engineering-bid intelligence platform for OCR, structured review, retrieval, generation, and audit.面向工程投标的生产级智能审查与生成平台，覆盖OCR、结构化审查、检索、生成与审计。OCR、構造化レビュー、検索、生成、監査を備えた入札インテリジェンス基盤。
Infrastructure and data基础设施与数据基盤とデータ
- Private model routing, shared-service access, device isolation, and credential-control architecture.私有模型路由、共享服务接入、设备隔离与凭据控制架构。プライベートモデルルーティング、共有サービス接続、デバイス分離、認証情報管理。
- Restartable historical-imagery routing with actual-date provenance, quality gates, and auditable manifests.支持断点续跑的历史影像路由，记录实际日期、质量门禁与可审计血缘。実取得日、品質ゲート、監査可能なマニフェストを備えた再開可能な歴史画像ルーティング。
- Local-first personal activity understanding and AI-assisted reflection.Local-first 的个人活动理解与AI辅助反思系统。ローカルファーストな個人活動理解とAI支援リフレクション。
Supporting systems include InfoHub, web-novel-crawler, HomeSync, Desktop Controller, Recall, Prompt Harness, Experiment Log, Note2Video, AI Reviewer, CiteMind, and k2md.配套系统包括 InfoHub、web-novel-crawler、HomeSync、Desktop Controller、Recall、Prompt Harness、Experiment Log、Note2Video、AI Reviewer、CiteMind 与 k2md。関連システムには InfoHub、web-novel-crawler、HomeSync、Desktop Controller、Recall、Prompt Harness、Experiment Log、Note2Video、AI Reviewer、CiteMind、k2md があります。
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Experience经历経歴
ByteDance · PDI–Seed · Lark Base AI | LLM Algorithm Intern (ByteIntern) | 2026.05 – Present
Nanjing Xinda Institute of Meteorological Science and Technology | Doctoral Practice (Excellent Evaluation) | 2025
Work & methods工作与方法業務・手法
- Systematically benchmarked 10+ deep learning architectures (CNN/GAN/Diffusion/Transformer/Flow Matching) for FY-4B satellite-to-radar composite reflectivity inversion using 22-channel input (15 base + 7 hand-crafted BTD features encoding cloud phase and moisture gradients); designed exponentially-weighted loss to address extreme class imbalance.
- Conditional Flow Matching (CFM) achieved CSI +7.2% and FAR -30% over baseline; zero-shot geographic transfer to radar-blind Xinjiang validated with GPM satellite data.
字节跳动 · PDI–Seed · Lark Base AI | 大模型算法实习生（ByteIntern） | 2026.05 – 至今
南京信大气象科学技术研究院 | 博士实践（优秀评价）| 2025
Work & methods工作与方法業務・手法
- 系统基准测试 10+深度学习架构（CNN/GAN/Diffusion/Transformer/Flow Matching），用于FY-4B卫星-雷达组合反射率反演，使用 22通道输入（15基础通道+7个手工设计BTD特征，编码云相态和水汽梯度）；设计指数加权损失函数解决极端类别不平衡问题。
- 条件流匹配（CFM）在CSI上提升 +7.2%，FAR降低 -30%；实现至无雷达覆盖的新疆地区的零样本地理迁移，使用GPM卫星数据验证。
ByteDance · PDI–Seed · Lark Base AI | LLMアルゴリズムインターン（ByteIntern） | 2026.05 – 現在
南京信大気象科学技術研究院 | 博士実践（優秀評価）| 2025
Work & methods工作与方法業務・手法
- FY-4B衛星-レーダー合成反射率反転のために 10以上の深層学習アーキテクチャ（CNN/GAN/Diffusion/Transformer/Flow Matching）を体系的にベンチマーク、22チャネル入力（15ベース+7手作りBTD特徴量、雲相と水蒸気勾配をエンコード）を使用；極端なクラス不均衡に対処する指数加重損失を設計。
- 条件付きフローマッチング（CFM）がCSI +7.2%、FAR -30% の改善を達成；GPM衛星データで検証されたレーダー未カバー地域新疆へのゼロショット地理的転移を実現。
News动态ニュース
- 2026.09: Received the National Scholarship at Tsinghua University.
- 2026: Selected for CAST’s doctoral talent development program.
- 2026.06: Paper “UrbanAlign” accepted at ECCV 2026.
Earlier updates往期动态過去のニュース
- 2026.06: Paper “Towards building-scale urban analytics and simulation” published in Building Simulation (SCI Q1).
- 2026.04: Ghost Cities paper recognized as ESI Highly Cited Paper in Social Science, Habitat International.
- 2026.04: Paper “DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Spatial and Temporal Representation” accepted at CVPR 2026 Findings. Project Page
- 2026.01: Our research on global ghost cities reported by Popular Mechanics (one of the most influential popular science media in the US).
- 2025.11: Paper “WaveC2R” accepted at AAAI 2026 (CCF-A).
- 2025.11: CMAB paper recognized as ESI Highly Cited Paper in Geoscience.
- 2025.11: “新城市科学” paper listed in CNKI Top 20 Most-Cited Papers (2024-2025) in 城市规划 CITY PLANNING REVIEW.
- 2025.11: Received “GIS Rising Star” Award (10 nationwide) and served as Session Chair & Speaker at the Rising Star Forum, The 13th China College GIS Forum, Shanghai.
- 2025.10: Poster at China Urban Planning Informatization Annual Conference, Foshan.
- 2025.10: Received Jin Jingchang Outstanding Paper Award (佳作奖, 22nd edition), Shanghai.
- 2025.08: Recognized as Outstanding Teaching Assistant (Top 5%) at Tsinghua University, 2024–2025 Fall.
- 2025.06: CMAB research featured on Tsinghua University’s official Facebook account.
- 2025.05: Nominated for Tsinghua University’s 29th Graduate “Academic Rising Star” (学术新秀; 10 university-wide, sole nominee from School of Architecture).
- 2025.05: Exhibitor at China Pavilion, 19th Venice Architecture Biennale, Venice, Italy.
- 2025.03: Presented at AAG 2025, Detroit, USA.
- 2025.01: Paper “CMAB” published in Scientific Data — 45,000+ downloads.
- 2025.01: Received Outstanding Case Award for “AI-Empowered Planning” from Urban Planning Society of China.
- 2024.12: Paper “Inferring Ghost Cities” published in Habitat International.
- 2024.11: Presented at Tsinghua University “Future Urban Construction” Ph.D. Forum, Beijing.
- 2024.06: Invited talk at Applied Urban Modelling (AUM2024), University of Cambridge, UK.
- 2024.01: Attended NSFC Major Project Kick-off Meeting, Guangzhou.
- 2023.08: Presented at The First Research Summit of Urban Science, Beijing.
- 2023.08: Presented at Global Smart Cities Summit (GSCS) & 3rd International Conference on Urban Informatics (ICUI), Hong Kong.
- 2023.07: Presented at UIA World Congress of Architects, Copenhagen, Denmark.
- 2023.06: Teaching assistant at Tongji University Architectural DigitalFUTURES workshop “Emerging Planetarism”, Shanghai.
- 2023.05: Exhibitor at China Pavilion, 18th Venice Architecture Biennale, Venice, Italy.
- 2022.09: Presented at CUSR Urban Big Data Annual Meeting, Beijing.
- 2022.07: Presented at 4th International Conference on Computational Design and Robotic Fabrication, Shanghai.
- 2026.09: 获清华大学国家奖学金。
- 2026: 入选中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。
- 2026.06: 论文 “UrbanAlign” 被 ECCV 2026 录用。
Earlier updates往期动态過去のニュース
- 2026.06: 论文 “Towards building-scale urban analytics and simulation” 发表于 Building Simulation（SCI Q1）。
- 2026.04: 鬼城论文入选Social Science领域 ESI高被引论文，Habitat International。
- 2026.04: 论文 “DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Spatial and Temporal Representation” 被 CVPR 2026 Findings 录用。项目主页
- 2026.01: 全球鬼城研究被美国最具影响力的科普媒体之一 Popular Mechanics 报道。
- 2025.11: 论文 “WaveC2R” 被 AAAI 2026 (CCF-A) 录用。
- 2025.11: CMAB论文入选Geoscience领域 ESI高被引论文。
- 2025.11: “新城市科学”论文入选 中国知网《城市规划》2024-2025年度高被引论文TOP20 榜单。
- 2025.11: 获2025年第十三届高校GIS论坛‘高校GIS新秀’（全国10人），主持新秀专场论坛并作报告，上海。
- 2025.10: 在中国城市规划信息化年会展示展板，佛山。
- 2025.10: 获第22届金经昌城市规划优秀论文佳作奖，上海。
- 2025.08: 获清华大学2024-2025学年度秋季学期优秀研究生助教（前5%）。
- 2025.06: CMAB研究成果被清华大学官方Facebook账号推送报道。
- 2025.05: 获清华大学第二十九届研究生“学术新秀”提名（全校10人，建筑学院唯一推荐）。
- 2025.05: 参展第19届威尼斯国际建筑双年展中国国家馆，意大利威尼斯。
- 2025.03: 在2025年美国地理学家协会年会 (AAG 2025) 作报告，美国底特律。
- 2025.01: 论文 “CMAB” 发表于 Scientific Data — 累计 45,000+次下载。
- 2025.01: 获中国城市规划学会 “AI赋能规划”优秀案例奖。
- 2024.12: 论文 “Inferring Ghost Cities” 发表于 Habitat International。
- 2024.11: 在清华大学“未来城市建设与发展”博士生学术论坛作报告，北京。
- 2024.06: 受邀在英国剑桥大学 Applied Urban Modelling (AUM2024) 会议作报告。
- 2024.01: 参加国家自然科学基金委重大项目启动会，广州。
- 2023.08: 在第一届城市科学大会 (The First Research Summit of Urban Science) 作报告，北京。
- 2023.08: 在全球智慧城市峰会暨第三届国际城市信息学大会 (GSCS & ICUI) 作报告，中国香港。
- 2023.07: 在UIA世界建筑师大会作报告，丹麦哥本哈根。
- 2023.06: 担任同济大学 Architectural DigitalFUTURES workshop “Emerging Planetarism” 助教，上海。
- 2023.05: 参展第18届威尼斯国际建筑双年展中国国家馆，意大利威尼斯。
- 2022.09: 在中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2022年会作报告，北京。
- 2022.07: 在第四届国际计算设计和机器人制造会议作报告，上海。
- 2026.09: 清華大学で国家奨学金を受給。
- 2026: 中国科学技術協会（CAST）の博士課程人材育成プログラムに採択。
- 2026.06: 論文 “UrbanAlign” が ECCV 2026 に採択。
Earlier updates往期动态過去のニュース
- 2026.06: 論文 “Towards building-scale urban analytics and simulation” が Building Simulation (SCI Q1) に掲載。
- 2026.04: ゴーストシティ論文が社会科学分野の ESI高被引用論文 に認定、Habitat International。
- 2026.04: 論文 “DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Spatial and Temporal Representation” が CVPR 2026 Findings に採択。プロジェクトページ
- 2026.01: グローバルゴーストシティ研究が米国の有力科学メディア Popular Mechanics に報道される。
- 2025.11: 論文 “WaveC2R” が AAAI 2026 (CCF-A) に採択。
- 2025.11: CMAB論文が地球科学分野の ESI高被引用論文 に認定。
- 2025.11: “新城市科学”論文が CNKI 被引用数Top20論文（2024-2025）に選出、城市规划。
- 2025.11: 「GIS新星賞」受賞（全国10名）、第13回中国大学GISフォーラムの新星セッションで座長・発表者を担当、上海。
- 2025.10: 中国都市計画情報化年次会議にてポスター発表、佛山。
- 2025.10: 金経昌都市計画優秀論文賞（第22回）受賞、上海。
- 2025.08: 清華大学 優秀ティーチングアシスタント（上位5%、2024–2025秋学期）に認定。
- 2025.06: CMAB研究が清華大学公式Facebookアカウントで紹介。
- 2025.05: 清華大学第29回大学院生「学術新星」候補に推薦（全学10名、建築学院唯一の推薦）。
- 2025.05: 第19回ヴェネチア・ビエンナーレ国際建築展 中国館に出展、イタリア・ヴェネチア。
- 2025.03: AAG 2025（米国地理学者協会年次総会）にて発表、米国デトロイト。
- 2025.01: 論文 “CMAB” が Scientific Data に掲載 — 45,000回以上ダウンロード。
- 2025.01: 中国都市計画学会より 「AI活用計画」優秀事例賞 を受賞。
- 2024.12: 論文 “Inferring Ghost Cities” が Habitat International に掲載。
- 2024.11: 清華大学「未来都市建設」博士課程フォーラムにて発表、北京。
- 2024.06: 英国ケンブリッジ大学 Applied Urban Modelling (AUM2024) にて招待講演。
- 2024.01: 国家自然科学基金委員会重大プロジェクトキックオフ会議に参加、広州。
- 2023.08: 第1回都市科学研究サミット (The First Research Summit of Urban Science) にて発表、北京。
- 2023.08: グローバルスマートシティサミット (GSCS) & 第3回国際都市情報学会議 (ICUI) にて発表、香港。
- 2023.07: UIA世界建築家会議にて発表、デンマーク・コペンハーゲン。
- 2023.06: 同済大学 Architectural DigitalFUTURES ワークショップ “Emerging Planetarism” にてティーチングアシスタント、上海。
- 2023.05: 第18回ヴェネチア・ビエンナーレ国際建築展 中国館に出展、イタリア・ヴェネチア。
- 2022.09: 中国都市科学研究会都市ビッグデータ委員会2022年次会議にて発表、北京。
- 2022.07: 第4回国際コンピュテーショナルデザイン・ロボティックファブリケーション会議にて発表、上海。
Review history审稿记录査読の記録
- 2023–present: Invited Reviewer, Cities and Computers, Environment and Urban Systems (Elsevier).
- 2024–present: Invited Reviewer, Nature Cities, Scientific Data, and npj Urban Sustainability (Nature Portfolio).
- 2025–present: Invited Reviewer, Verixiv.
- 2023–至今：受邀担任 Cities、Computers, Environment and Urban Systems（Elsevier）审稿人。
- 2024–至今：受邀担任 Nature Cities、Scientific Data、npj Urban Sustainability（Nature Portfolio）审稿人。
- 2025–至今：受邀担任 Verixiv 审稿人。
- 2023–現在：Cities、Computers, Environment and Urban Systems（Elsevier）の招待査読者。
- 2024–現在：Nature Cities、Scientific Data、npj Urban Sustainability（Nature Portfolio）の招待査読者。
- 2025–現在：Verixiv の招待査読者。
Open datasets开放数据集オープンデータ
- CMAB — China’s Multi-Attribute Building Dataset (32M+ buildings, 45,000+ downloads, ESI Highly Cited). Dataset
- GloGCI — Global Ghost City Index (10,000+ cities worldwide, 4,000+ downloads).
- GloPPRUA — Global Harmonized Urban Definition.
- AI4US — Generative AI Benchmarks for Urban Science (2,000+ downloads).
- CMAB — 中国多属性建筑数据集（3200万+栋建筑，45,000+次下载，ESI高被引）。数据集
- GloGCI — 全球鬼城指数（覆盖全球10,000+城市，4,000+次下载）。
- GloPPRUA — 全球统一城市定义数据集。
- AI4US — 城市科学生成式AI评测基准（2,000+次下载）。
- CMAB — 中国多属性建物データセット（3,200万棟以上、45,000回以上ダウンロード、ESI高被引用）。データセット
- GloGCI — グローバルゴーストシティ指数（世界10,000都市以上、4,000回以上ダウンロード）。
- GloPPRUA — グローバル統一都市定義データセット。
- AI4US — 都市科学のための生成AIベンチマーク（2,000回以上ダウンロード）。