袁洋，清华大学交叉信息学院助理教授。2012年毕业于北京大学计算机系，2018年获得美国康奈尔大学计算机博士学位，师从Robert Kleinberg教授。在博士期间，于2014年-2015年前往微软新英格兰研究院做访问学生，并于2016年秋季前往美国普林斯顿大学做访问学生。2018-2019年前往麻省理工学院大数据科学学院（MIFODS）做博士后。袁洋的主要研究方向是智能医疗、AI基础理论、应用范畴论。
个人荣誉：
北京智源青年科学家（2020年）
福布斯中国30位30岁以下精英（科学榜，2019年）
智能医疗、AI基础理论、应用范畴论
·智能医疗
从中医入手，逐步加入西医元素，最后实现数据驱动的新医疗
范畴论是系统的理论基础
中医的病证与汤药，恰好对应于两个范畴；中医的治法，则是连接这两个范畴的函子。
·AI基础理论
使用范畴论分析大模型的能力边界、概念学习，构建通用人工智能理论框架
人工智能-机器学习的可解释性
深度学习技术的蓬勃发展给众多领域带来了革命性的进步，在很多任务中深度学习模型的表现甚至超过了人类，尤其是在图像、自然语言处理等领域。本课题组致力于探索前沿可解释性算法研究，做到在深度学习中不仅知其然，更要知其所以然。并计划将研究成果在医疗场景中部署，开发更加可信的深度学习辅助诊断系统。
2023/5: 袁洋老师独立作者的论文On the Power of Foundation Models被ICML2023录用。本论文首次引入了范畴论，从理论角度刻画了大模型的能力极限。
1. On the Power of Foundation Models, Yang Yuan, ICML 2023.
2. On Uni-Modal Feature Learning in Supervised Multi-Modal Learning, Chenzhuang Du, Jiaye Teng, Tingle Li, Yichen Liu, Tianyuan Yuan, Yue Wang, Yang Yuan, Hang Zhao, ICML 2023.
3. Finding Generalization Measures by Contrasting Signal and Noise, Jiaye Teng, Bohang Zhang, Ruichen Li, Haowei He, Yequan Wang, Yan Tian, Yang Yuan, ICML 2023.
4. Predictive Inference with Feature Conformal Prediction, Jiaye Teng*, Chuan Wen*, Dinghuai Zhang*, Yoshua Bengio, Yang Gao, Yang Yuan,ICLR 2023.
5. Jiaye Teng, Jianhao Ma, Yang Yuan，Towards Understanding Generalization Via Decomposing Excess Risk Dynamics，2022 International Conference on Learning Representations（ICLR), 2022.
6. 专利：一种基于深度学习模型的连续血糖危险状态预警方法及装置（申请中）2022
7. 专利：一种基于深度学习的七点血糖预测模型构建方法及装置（申请中）2022
8. Jiaye Teng , Zeren Tan , Yang Yuan，T-SCI: A Two-Stage Conformal Inference Algorithm with Guaranteed Coverage for Cox-MLP，2021 International Conference on Machine Learning（ICML), 2021
