许睿凌2026届电子与计算机工程专业本科生大学四年，从不断尝试到逐渐找到真正热爱且擅长的方向，许睿凌在探索中一步步走出属于自己的道路。在校期间，许睿凌曾获国家奖学金、浙江省政府奖学金，连续三年获评“优秀学生”和“学业优秀标兵”，并获得大学生数学竞赛浙江赛区一等奖。此外，许睿凌还多次担任课程助教，在帮助同学理解知识的同时，参与优化课程教学。如今，许睿凌已收到哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区的录取信，未来将继续聚焦可信赖智能技术与前沿计算技术赋能科学研究。

当计算机遇上化学，她搭起一座跨学科的桥

初入学院，面对尚未明晰的未来方向，许睿凌希望在广泛尝试中拓宽视野、寻找真正感兴趣的领域。她积极参加各类辩论赛事，累计参与十余场比赛，并随队获得浙江大学海宁国际校区“白马杯”辩论赛亚军。一次次立论、交锋与复盘，不仅锻炼了她从不同立场审视问题的能力，也让她对技术背后的多元价值与现实影响有了更敏锐的感知，为日后选择适合自己的科研方向埋下了种子。

大一时，许睿凌参加了大学生科研训练计划（SRTP）项目，迈出了科研的第一步。还未有明确研究方向的她决定先跟随导师接触不同课题，在实践中积累经验、逐步辨明方向。她加入ZJUI副教授刘佐珠的课题组，参与BiasAlert项目的研究工作。

令她欣喜的是，这一研究项目让她第一次找到了工科技术能力与社会科学兴趣的交汇点。该项目聚焦大语言模型在开放文本生成场景中的社会偏见检测，带着辩论锤炼出的多维视角，许睿凌参与构建了RAG偏见检索数据库，将大模型偏见检测时间降低至秒级。相关成果发表于The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing（EMNLP 2024），她担任论文的第三作者。沿着这一方向持续深耕，她的研究视野也从单一的社会偏见检测，逐步拓展至大模型的公平性、安全性与可信性等问题。

对大模型底层可信度的追问并未止步于此。海外交流期间的一次课程作业，让她将研究视角从社会科学领域延伸至化学基础科学领域。许睿凌与队友发现，大模型在诸多化学题目中表现优异，却在基础有机反应机理问题上频繁暴露短板，往往无法清晰阐释反应物逐步生成中间体、最终形成产物的完整逻辑。“反应机理之于化学，就像推导过程之于数学。” 在她看来，答对题目或许可以依赖于知识点的记忆与复现，而能否还原完整的反应过程，才是检验模型是否真正理解化学本质的关键标尺。

发现这一痛点后，许睿凌与队友立刻开展领域调研和实验验证，仅用一周时间搭建了包含5条机理数据的初始测试集，证实引入官能团信息感知能够有效提升模型对化学机理的理解能力。基于这一初步发现，团队不断完善研究框架，还主动联系在海外交流期间结识的Heng Ji教授展开深入探讨，最终将一次课程作业的疑问，拓展为一项持续大半年的系统性研究项目。

随着研究深入，学科之间的差异逐渐成为绕不开的问题。团队既要设计能够兼顾化学信息保留和计算可读性的数据形式，又要面对缓慢的人工标注带来的效率瓶颈。一条机理数据往往需要近一个小时，项目进度一度停滞近一个月。许睿凌和团队逐渐意识到，单靠计算机技术难以解决项目中的所有问题。为弥补学科专业知识上的不足，随后他们邀请了三位具有化学竞赛背景、分别来自复旦大学和北京大学的相关专业同学加入。新成员的加盟不仅显著提升了标注效率，更在数据筛选、难度分级与结果评判等关键环节注入了专业的化学视角，使技术与学科真正实现了深度融合。

有了更可靠的数据基础，如何让自动评分真正“读懂”化学专家的判断，成为团队必须攻克的下一道难关。团队先后尝试了大模型评审、动态规划算法等多种技术路径，经过反复比较与迭代，最终提出了基于分子指纹的动态对齐方法。该方法使自动评测结果与专家评分高度吻合，为智能化化学评分系统提供了新的可行方案。从最初的5条样本出发，团队最终构建出包含一万余条专家标注数据的oMeBench评测数据集，并提出配套的动态对齐指标oMeS。作为第一作者，许睿凌参与了从问题提出、数据构建和评测设计，到实验分析与跨学科协作的全过程。相关成果oMeBench: Towards Robust Benchmarking of LLMs in Organic Mechanism Elucidation and Reasoning发表于计算语言学领域顶级国际会议The 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics（ACL 2025）。项目成果发表后，陆续有相关领域研究人员关注该成果，已有海外科技企业研究人员表达了使用该数据集开展合作的意向。

回看这段经历，许睿凌更加确信，跨学科研究并不是不同领域知识的简单叠加，而是让不同学科围绕同一个问题相互校准、彼此补足。计算机技术让大规模数据处理和自动评测成为可能，化学知识则帮助团队判断数据是否合理、结果是否可信。她也由此更加明确，自己希望做的，是扎根真实问题、连接不同学科，并最终产生实际价值的研究。

跨越学科边界，在不同领域寻找答案

除了大模型公平性与化学机理评测两大核心研究外，许睿凌还积极拓展人工智能工程化与隐私经济学等交叉领域，与团队合作产出多项高质量学术成果。在EngDesignBench 研究项目中，她承担信号处理相关任务设计工作，并搭建配套自动化评测打分框架，该研究成果已被国际顶会Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) 正式收录。在另一项隐私经济学课题 Unlearning Incentivizes Learning under Privacy Risk 中，许睿凌与团队共同引入委托代理理论，通过严谨数学推导，构建出适配隐私敏感型用户群体的最优激励机制，为隐私保护场景下的模型遗忘研究提供全新理论支撑，相关论文由她以第二作者身份完成并发表于国际互联网顶会The Web Conference（WWW 2025）。此外，她还曾与团队获得国际基因工程机器大赛金奖，在不同任务中持续拓展跨学科研究边界。

随着科研经历不断积累，许睿凌也开始走出熟悉的课题组，了解更加广阔的学术世界。在美国迈阿密举行的2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024) 国际学术会议上，许睿凌首次站上国际学术舞台向来自多国高校与研究机构的学者介绍BiasAlert项目。海报前，既有研究者驻足询问技术细节，也有同行提出建设性建议，更有学者在交流后表达了后续合作的意向。“看到自己参与的科研成果真的有人关心，哪怕只是在一个很小的点上，也能产生实实在在的影响——那种兴奋感是前所未有的。”许睿凌说。

▲许睿凌在EMNLP 2024国际学术会议现场

这场会议不仅是她了解领域全貌的窗口，更成为她科研道路的重要转折点。她的暑期科研项目、毕业设计指导老师，以及后续长期合作的伙伴，都始于这次会议的交流与相遇。也正是从这时起，“做有实际影响力、能真正服务于真实需求的研究”，逐渐成为许睿凌坚守的科研追求。

在服务中，见证成长与责任

科研之外，志愿服务是许睿凌大学生活中不可或缺的组成部分。她累计志愿服务时长超400小时，获评“五星志愿者”，也在一次次实践中完成了从一线参与者到统筹组织者的成长蜕变。

“最初的想法很简单，就是想体验不同的生活，也尽自己所能帮助他人。”怀揣着朴素的初心，她最早前往云南参与支教，自主设计并讲授音乐与英语课程。之后她入选杭州亚运会骨干志愿者，在国际赛事的高强度协作氛围中，锤炼了跨文化沟通能力、责任意识与应急应变能力。

亚运志愿服务的经历，让她直观感受到成熟志愿项目的运作逻辑，也开始主动思考浙江大学海宁国际校区的志愿服务可以如何升级。担任校区志愿实践中心负责人期间，她和团队一同优化“南湖双语讲解”等品牌活动，梳理完善寒暑期社会实践的培训流程，推动志愿服务从单次零散的活动，逐步沉淀为可持续运转的长效机制。

▲许睿凌及团队与紫金港校区志愿实践中心团队交流

与此同时，许睿凌还担任班长，带领班级获评“周恩来班”，个人荣获“优秀班长”称号。从科研探索到学生工作，再到志愿服务，她始终关注自身行动能否带来更深远的影响。“成长的价值不只在于个人成绩，也在于能否让更多人因你的行动而受益。”她说。

回望大学四年，她从不断尝试中逐渐明确方向，在跨学科研究中持续追问真实问题，并在服务与实践中不断深化对责任与影响的理解，走向自己真正热爱且愿意长期投入的研究领域。面向未来，她希望继续探索可信赖具身智能体，关注智能体在复杂环境中的鲁棒性与安全性，以跨学科视野回应现实需求，做出兼具学术价值与实际影响力的研究。