课题组近年来的研究聚焦在三个密切相关的方向上：i) 大模型训练的网络基础设施；ii) 大模型推理系统设计；iii) 可信LLM算法。

参考论文列表：

https://github.com/lambda7xx/awesome-AI-system

课题组本科生的组内实习方向包括 i) 大模型训练的网络基础设施；ii) 大模型推理系统设计；iii) machine learning for combinatorial optimization.

博士生招生方向：大模型训练/推理系统设计

参考论文：https://github.com/lambda7xx/awesome-AI-system

注：招收2026年入学直博生，专业为计算机科学/电子工程/通信工程/软件工程，要求实际动手能力强或者学习能力强。

TPC Member at IJCAI, PAM, Mobihoc, WiOPT, ICC, Globecom, SECON, MASS, ICNP, ICDCS

Associate Editor: IEEE Transactions on Network Science and Engineering (Excellent Editor Award 2024)

2019 日本大川研究助成奖（Okawa Foundation Research Grant）

2022 复旦大学2022届本科毕业生"我心目中的好老师"提名奖

2023 上海唐君远教育基金会-教师君远奖

2024 《数据结构与算法设计》获评第三批复旦大学优质课程

2005年-2009年     香港中文大学计算机科学与工程系 博士

2001年-2004年     华中科技大学控制科学与工程系硕士

1997年-2001年     安徽大学自动化系学士

2022年至今           复旦大学电子工程系 教授

2013年-2022年     复旦大学电子工程系 青年副研究员、副研究员

2009年-2012年     法国国家自动化与计算机研究院(INRIA)及Avignon大学 博士后

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欢迎有志于分布式机器学习系统，数据驱动的网络系统的同学保送和报考我的硕士研究生、博士研究生！

同时招募本科实习生（建议大二、大三上学期进组）、招聘博士后。

常见问题 1：往届学生去向？ 师从著名学者深造，例如 UChicago计算机系(硕->PhD, 2), UChicago统计系(本->MS, 1)，Notre Dame 计算机系 (本->PhD, 1), UCLA (本->PhD, 1), HKUST (本->HK Fellowship PhD, 2), OSU (本->PhD, 1), HK PolyU (本->PhD, 1), UPenn (本->MS, 1), UCLA (本->MS, 1), UCSD (本->MS, 2), Cornell (本->MS, 1), CMU (本->MS, 1), ETHZ (本->MS->PhD, 1), Columbia (本->MS, 3), NYU (本->MS, 2), NEU(本->MS, 1), USC (本->MS, 1), Duke (本->PhD, 1; 硕->PhD, 1), Yale (本->PhD, 1), UT Austin (本->PhD, 1), 威斯康辛麦迪逊 (本->PhD, 1); 或者去著名IT公司如EA游戏 (硕)、IBM (硕)、携程 (硕)、华为 (硕)、阿里巴巴 (硕)、腾讯 (本) 、华为2012实验室 (硕)、字节跳动 (硕)，或服务国家如上海市的选调生等。

常见问题 2：招生要求： Self-motivated, 认真踏实，阳光乐观，能听取不同意见，不眼高手低，不妄自菲薄，有毅力能够完整地做完一项工作。机器学习网络系统方向技术能力要求：熟悉1门编程语言（C/C++/Python/Go之一）。分布式机器学习方向技术能力要求：基础数学课成绩不错、熟悉Python编程，或者作为主力参加过物联网/电赛的科创项目。 

注1：编程能力（语言不限）和学习新知识的速度是最重要的。

注2: 实验室及实验室同学和华为、阿里、腾讯、微软都有密切的科研合作，能够为编程能力强、科研能力强的优秀同学提供比较好的机会。

常见问题 3 : 生源要求？欢迎优秀的同学报考，来源不限，实验室成员以复旦大学毕业生为主，还有来自西安电子科技大学、河海大学、山东大学、华东师范大学、武汉大学、东北大学、厦门大学、苏州大学的优秀学子。

常见问题 4 : 如果我的编程基础不够好、偏机器学习系统方向的必要课程没修过怎么办？ 需要自学2～3门基础课程，按照Bilibili上面网课的要求去学习和练习。课程学习大约需要几个月至半年的时间，难度低于申请人的预期，应该在入学前完成。

讲授课程：

《数据结构》、《数据结构与算法设计》、《矩阵论及其应用》

指导本科生科创项目：

李宣洁                莙政学者 (2019)

周昕妍                望道学者 (2018)

王子奇、孙以奇   曦源计划 (2017)

陈伟嘉                曦源计划 (2016)

姚志毅                望道学者 (2022)

梁祖宁                望道学者 (2024)

夏世杰、孔令高   曦源计划 (2022)

论文方向：Distributed Machine Learning (DML), Multimedia Networking (MMN), Stochasic Modeling and Game (SMG)  

代表性论文：(Full list)

1. [SMG] Eitan Altman, Rachid El-azouzi, Daniel Sadoc Menasche, Yuedong Xu, "Forever Young: Aging Control for Smartphones in Hybrid Networks", Proc. of ACM Mobihoc 2019)  本文最初发布于Arxiv-2010，可能是 Age of Information 方向的最早论文。http://webhome.auburn.edu/~yzs0078/AoI.html (CCF B类) (paper)

2. [SMG] Yuedong Xu, Zhujun Xiao^, Tianyu Ni^, Hui Wang, Xin Wang and Eitan Altman, "On The Robustness of Price-Anticipating Kelly Mechanism", IEEE/ACM Trans. Networking, 2019. (CCF A类) (paper)  本文证明了网络领域资源分配中经典的Kelly机制在出现恶意用户下的性能上下界。

3. [SMG] Eitan Altman, Philippe Nain, Adam Shwartz and Yuedong Xu*, "Predicting the Impact of Measures Against P2P Networks: Transient Behavior and Phase Transition", IEEE/ACM Trans. Networking, 2013. (通信作者) (CCF A类) (paper)  本文运用了两个有趣的随机分析工具研究对等网内容可获取性：Branching 过程和平均场理论。(其实我们的本意是想探索“互联网是否有记忆”这个飘渺的问题)

4. [MMN] Zhe Chen^, Xu Zhang^, Sulei Wang^, Yuedong Xu*, Jie Xiong, Xin Wang, "Enabling Practical Large-Scale MIMO in WLANs With Hybrid Beamforming", IEEE/ACM Trans. Networking, 2021. (CCF A类) (paper)  本文的会议版本于2017年研究了多天线WiFi中的通信与定位一体化方法: 先估计波达角选择干扰较小的用户分组、然后反馈精确信道状态信息进行数据传输。

5. [MMN] Ying Zheng^, Lixiang Lin^, Tianqi Zhang^, Haoyu Chen^, Qingyang Duan^, Yuedong Xu*, Xin Wang, "Enabling Robust DRL-driven Networking Systems via Teacher-Student Learning", IEEE JSAC 2021. (CCF A类) (paper)  本文提出了提升网络系统深度强化学习鲁棒性的教师-学生网络模型。

6. [MMN] Zhihao Gu^, Taiwei He^, Junwei Yin^, Yuedong Xu*, Jun Wu, "TyrLoc: A Low-cost Multi-technology MIMO Localization System with A Single RF Chain", Proc. of ACM Mobisys 2021. (CCF B类、网络领域顶会之一) (paper)  本文设计了单射频链路中利用天线切换方法的低成本跨协议(WiFi+BLE+LoRa)定位系统。

7. [DML] Qingyang Duan^, Zeqin Wang^, Yuedong Xu*, Shaoteng Liu, Jun Wu, John C.S. Lui, "Accelerating Distributed DNN Training via Transport Layer Scheduling", IEEE Trans. Parallel and Distributed Systems 2023.  (CCF A类) (paper)。本文设计了紧贴网络传输层的分布式深度学习张量优先级调度系统。

8. [MMN] Yuedong Xu, Zhujun Xiao, Hui Feng, Tao Yang, Bo Hu and Yipeng Zhou, "Modeling Buffer Starvations of Video Streaming in Cellular Networks with Large-Scale Measurement of User Behavior". IEEE Trans. Mobile Computing, 2017. (CCF A类) (paper)  本文基于内容商播放数据和QoE随机模型来设计优先级调度机制，随机分析中精细地考虑了视频下载和播放时长的差异。

9. [MMN] Yuedong Xu, Salah Elayoubi, Eitan Altman, Rachid El-Azouzi, "Flow Level QoE for Video Streaming in Wireless Networks". IEEE Trans. Mobile Computing, 2016. (CCF A类) (paper)  本文提出了基于破产理论的视频流媒体用户体验分析框架。

10. [MMN] Yuedong Xu, Eitan Altman, Rachid El-Azouzi, Majed Haddad, Salah Elayoubi, Tania Jimenez, "Analysis of Buffer Starvation with Application to QoE Optimization of Streaming-like Services", IEEE Trans. Multimedia, 2014. (CCF B类) (paper)  本文运用了Ballot定理和传统的迭代计算来分析网络流媒体播放卡顿概率。

11. [SMG] Qianlan Bai^, Nianyi Liu, Yuedong Xu*, Xin Wang, "Blockchain Mining with Multiple Selfish Miners", IEEE Trans. Information Forensics and Security, 2023. (CCF A类) (paper)。本文发现区块链自私挖矿收益源于挖矿难度调整机制，同时建立了基于POMDP的多个自私挖矿者竞争模型（2018年ArXiv版本是自私挖矿引用较高的论文）。

12. [DML] Zhiyi Tao^, Zuning Liang^, Yuedong Xu*, Hui Wang, Jin Zhao, Tong Li, "MemFerry: A Fast and Memory Efficient Offload Training Framework with Hybrid GPU Computation", Proc. of IEEE Infocom 2025. (CCF A类) 。本文研究了GPU显存容量受限时GPU-CPU协同训练大模型的优化策略。

13. [SMG/MMN] Junkai Wang^, Xutong Liu*, Jinhang Zuo, Yuedong Xu*, "Robust Contextual Combinatorial Multi-Armed Bandits for Unreliable Network Systems", Proc. of IEEE Infocom 2025. (CCF A类) 。

14. [MMN] Zhe Chen^, Zhongmin Li^, Guorong Zhu^, Xu Zhang^, Yuedong Xu*, Jie Xiong, Xin Wang, "AWL: Turning Spatial Aliasing From Foe to Friend for Decimeter-Level WiFi Localization", Proc. of ACM CoNEXT 2017. (CCF B类)。

15. [SMG] Eitan Altman, Arnaud Legout, Yuedong Xu, "Network Non-neutrality Debate: An Economic Analysis", IFIP Networking 2011. (CCF C类) 。本文发现了内容商可以为用户流量买单的商业模式（类似于如今的各种免流量应用）。

16. [DML] Zhiyi Yao^, Pengbo Hu^, Congcong Miao, Xuya Jia, Zuning Liang^, Yuedong Xu*, Junchen Jiang, et al., "Holmes: Localizing Irregularities in LLM Training with Mega-scale GPU Clusters", Proc. of USENIX NSDI 2025。本文针对万卡规模集群大模型训练存在的不平稳现象进行深入分析，设计了高效的异常诊断及根因定位算法。