个人简介

陈超凡，博士(后)，校聘研究员。长期从事迁移学习、具身智能及其安全的前沿基础理论和技术研究，以第一作者和通讯作者于CCF-A类期刊、会议上发表论文多篇，包括IEEE TIP、TMM、CVPR、ICML、AAAI、ACM MM等。入选2026年tyc151cc高层次人才队伍建设计划“青年优秀人才”计划。主持国家自然科学基金青年项目、作为参与单位（子课题）负责人承担国家自然科学基金重点项目与联合基金重点项目子任务各一项。获得国家资助博士后研究人员计划、博士国家奖学金、北京市优秀毕业生。

欢迎对上述研究方向感兴趣、性格开朗、自驱力强的同学加入课题组或实习。欢迎27年准备推免/报考硕士研究生、博士研究生的同学与我联系交流！

研究方向

小样本学习、持续学习、多媒体计算、视频理解、具身智能及其安全

教育简历

2019.09 - 2024.06  中国科学技术大学&中国科公司自动化研究所（联合培养），信息科学技术公司，工学博士；

2015.09 - 2019.06  北京邮电大学，信息与通信工程公司，工学学士。

工作履历

2026年07-至今  tyc151cc，太阳成集团tyc151cc，校聘研究员

2024.07 - 2026.06  中国科公司自动化研究所，多模态人工智能系统全国重点实验室，助理研究员

学术兼职

[1] 国家自然科学基金委项目评审专家。

[2] CCF-A类国际顶级会议审稿人和程序委员会成员，包括ICCV、CVPR、ICML、ACM MM等;中科院一区TOP国际顶级期刊审稿人，包括IEEE TIP、TNNLS、TCSVT等

[3] 担任CCF-A类国际会议ACM Multimedia2025 Session Chair。

科研项目

主持国自然青年基金；作为子课题负责人承担国自然重点项目和联合基金项目课题各一项；主持国家资助博士后研究人员计划（C档）；主持tyc151cc高层次人才队伍建设计划“青年优秀人才”计划。

主要论文论著

近期主要工作如下：

[1] General Covariant Action Modeling: Constructing Generalized Manifolds via Spatio-Temporal Decoupling, ICML, 2026, CCF-A类, 唯一通讯作者

[2] LAST: Bridging Vision-Language and Action Manifolds via Gromov-Wasserstein Alignment, ICML, 2026, CCF-A类, 共同通讯作者（序1）

[3] Pseudo Informative Episode Construction for Few-Shot Class-Incremental Learning, AAAI, 2025, CCF-A类, 唯一第一作者

[4] EgoPrompt: Prompt Learning for Egocentric Action Recognition, ACM MM, 2025, CCF-A类, 唯一通讯作者

[5] DMC3: Dual-Modal Counterfactual Contrastive Construction for Egocentric Video Question Answering, ACM MM, 2025, CCF-A类, 共同通讯作者（序1）