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侯登哲 Dengzhe Hou

助理教授
信息科学研究科
东北大学（日本仙台）

我是日本东北大学的助理教授。

我的研究涵盖四个相互关联的方向，分别是 AI4Cog（面向认知科学的 AI）、Cog4AI（面向 AI 的认知科学）、AI4Brain（面向神经科学的 AI）和 Brain4AI（面向 AI 的神经科学）。

背景与研究兴趣

我在信息科学研究科（GSIS）任职，隶属于山田研究室和国际交流推进室（ILO），并兼任未踏规模数据分析中心（UDAC）社会整合研究部门的职务。

我在塩入諭教授（Prof. Satoshi Shioiri）的视觉认知与系统实验室获得博士学位，读博期间曾在哈佛医学院／麻省总医院的 Sydney Cash Lab 担任访问博士生。

我的工作分为四个方向。

  • AI4Cog，构建自发注意和决策相关动态的计算模型，并把语言模型与人类行为进行比较。
  • Cog4AI，借助认知科学来理解、评估和改进 AI 系统，包括工作记忆和累积状态追踪的探针、以人类数据为参照的认知任务组合，以及面向 System One 决策模型的认知实验。
  • AI4Brain，让脑电（EEG）解码和自动化分析更加可靠，研究预处理引起的预测不稳定、单试次的不确定性与特征归因，并通过脑电和眼动追踪理解自发注意。
  • Brain4AI，把脑信号（EEG、fMRI）与大语言模型和视觉语言模型的表征对齐。

完整简历（英文）

代表性研究

新闻

2026年10月在 arXiv 发布新预印本 S1CogBench，在 24 个认知实验上测试只给出一个快速决策、不输出文字的 System One 决策模型
2026年9月在 RSJ2026 开放论坛 OF7「テクノロジーの質的進化と組織統制」（第 44 届日本机器人学会学术年会，金泽）作特邀报告，与 Michael Zielewski 一起介绍神经技术
2026年8月合作报告被日本市场营销科学学会（JIMS）研究大会（早稻田大学，2026年11月14–15日）接收，题目为「生成AI活用事例における社会倫理的リスクと炎上要因の定量分析」
2026年8月论文 Subject-Specific Analysis of Self-Initiated Attention Shifts from EEG 被 IEEE SMC 2026（美国贝尔维尤）接收
2026年8月TimePre 被 Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 接收
2026年8月获得东北大学信息科学研究科跨学科研究项目培育支持（Interdisciplinary Research Project Development Support）的研究资助（负责人），课题为「認知科学実験パラダイムに基づくAIシステム認知能力評価プラットフォームの開拓」
2026年8月在 arXiv 发布新预印本 Control-Diverse Reinforcement Fine-Tuning。即使激活看起来很分散，RL 后训练也会把控制集中到跨任务共享的少数组件上；缓解这个瓶颈能提升多任务表现
2026年8月在第 12 届 CWRU–东北大学工程与生命科学数据科学研讨会（美国克利夫兰）作特邀报告，题目为 “From Preprocessing Choices to LLM Agents: Automated and Verifiable Cognitive EEG Analysis”
2026年8月获得日本学术振兴会科研费 研究活动启动支援（负责人，26K25566），用计算模型层级、脑电和眼动追踪研究注意模板的表征形式
更早的新闻
2026年8月在 Kaggle ROGII - Wellbore Geology Prediction 获得银牌（6125 支队伍中排名第 89）
2026年7月KANMixer 发表于 Scientific Reports，提出一个以 KAN 为核心的紧凑长期预测混合器，并如实分析 KAN 在什么情况下真正有用
2026年7月在 arXiv 发布两篇新预印本，CogEEGAgent（自主完成认知脑电分析）和 CogBattery（初版名为 CogArena，以人类数据为参照评估 LLM 的认知任务表现）
2026年7月获得东北大学综合知信息学研究中心的研究资助（负责人）
2026年7月受聘为 Interdisciplinary Information Sciences（东北大学信息科学研究科）编委
2026年6月在 CVPR 2026 Workshop VGBE（美国科罗拉多州丹佛）展示 PVIR 海报
2026年5月加入东北大学 UDAC 的 TechGov，并从 6 月起以研究员身份参与东北大学与 NTT DATA 集团的技术治理联合研究
2026年5月在 arXiv 发布新预印本 Subject-Specific Analysis of Self-Initiated Attention Shifts from EEG，用基于 SHAP 的被试内解码分析自发注意
2026年5月在 arXiv 发布新预印本 Same Brain, Different Prediction。只改变预处理流程就会让多达 42% 的脑电解码预测翻转，我们提出了诊断方法和正则化修正
2026年5月更新预印本。WMF-AM v2 围绕工作记忆深度重新组织 LLM 探针，确认累积状态追踪是主要瓶颈
2026年4月作为合作者参与的新预印本 Vibe Medicine: Redefining Biomedical Research Through Human-AI Co-Work 发布
2026年4月入职东北大学信息科学研究科，任助理教授（山田研究室、国际交流推进室），并兼任 UDAC 社会整合研究部门职务
2026年4月在东北大学信息科学研究科讲授 Machine Learning Basics
2026年3月论文 Physics-Aware Video Instance Removal Benchmark 被 CVPR 2026 Workshop VGBE 接收
2026年3月LLM 工作记忆探针的第一版发布在 arXiv，当时题为 Beyond Completion: Probing Cumulative State Tracking to Predict LLM Agent Performance（后经修订改名为 WMF-AM）
2026年2月参加 Qualia Structure（感质结构） 项目会议
2026年2月参加 Journal Club: The Proliferation of Consciousness Theories: What can we do next?（Neural basis of Consciousness & Qualia Structure）
2025年12月论文发表于 Frontiers in Human Neuroscience，额中线 theta 波的逐渐增强可以作为自发注意转移的指标
2025年4月获得日本学术振兴会特别研究员 DC2 资助
2025年1月结束在哈佛医学院／麻省总医院的访问研究（Sydney Cash Lab，导师 Dr. Jing (Jill) Cai）
2024年12月获得东北大学信息科学研究科第 32 届博士后期课程学生发表会最佳报告奖
2024年10月在 Society for Neuroscience 2024 展示两张海报
2024年7月在 APCV 2024（第 16 届亚太视觉会议）作两场报告
2023年8月在 ECVP 2023（塞浦路斯帕福斯）作口头报告，获得 ECVP Student Travel Award

招生

我正在招收希望在东北大学信息科学研究科山田研究室与我一起做研究的硕士和博士生。山田和范教授（Prof. Kazunori Yamada）是正式导师，我作为共同导师，在下面这些课题上指导学生的日常研究。

  • AI4Cog（面向认知科学的 AI），用计算模型和语言模型解释人类的注意和决策，并与人类数据比较
  • Cog4AI（面向 AI 的认知科学），用成熟的认知实验测试语言模型和决策模型，从工作记忆探针到以人类数据为参照的任务组合
  • AI4Brain（面向神经科学的 AI），让脑电分析更可靠、更自动化，从测量预处理和建模选择如何改变结果，到能运行并检查认知脑电分析的 LLM 智能体，也包括用脑电与眼动同步记录研究注意
  • Brain4AI（面向 AI 的神经科学），把脑信号（EEG、fMRI）与语言模型和视觉语言模型的表征对齐

入学需要按照实验室 How to Join 页面的说明，报考信息科学研究科的入学考试。如果你对这些课题感兴趣，请把简历和一段简短的研究兴趣介绍发到我的邮箱，邮件标题写 “Prospective student”。

教育背景

博士 · 信息科学

2023年4月 – 2026年3月

东北大学信息科学研究科

博士论文、导师与项目

硕士 · 信息科学

2021年4月 – 2023年3月

东北大学信息科学研究科

导师与项目

工学学士 · 电子信息工程

2016年9月 – 2020年7月

同济大学 · 自动化

导师与成绩

教学

授课教师，东北大学信息科学研究科

Machine Learning Basics

2026年4月 – 至今

东北大学信息科学研究科 · GP-DS。课程材料改编自 Samy Baladram 的教材。

Data Science Training II & Data Science Challenge

2026年6月 – 2026年7月

东北大学信息科学研究科

助教（TA），东北大学信息科学研究科（2022 – 2025）

指导教师为山田和范教授和 Samy Baladram 副教授。

  • 2024 年春季 Machine Learning Basics、Data Science Programming Basics、Data Engineering、Data Science Training I & II
  • 2023 年秋季 Data Science Basics
  • 2022 年春季 Data Science Training I、Data Science Skill Up Exercise

科研经费、奖学金与奖项

2026–2027日本学术振兴会科研费 研究活动启动支援（负责人，26K25566），「注意テンプレートの表象形式：計算モデル階層・脳波・視線追跡による解明」（260 万日元）
2026Kaggle 银牌，ROGII - Wellbore Geology Prediction（6125 支队伍中第 89），证书
2026研究资助（负责人），东北大学综合知信息学研究中心（40 万日元）
2026–研究员，东北大学 × NTT DATA 集团技术治理联合研究（TechGov，UDAC）（个人分配 100 万日元，项目总额 4000 万日元）
2026研究资助（负责人），东北大学信息科学研究科跨学科研究项目培育支持，「認知科学実験パラダイムに基づくAIシステム認知能力評価プラットフォームの開拓」（50 万日元）
2026Kaggle Expert，CSIRO Image2Biomass Prediction 铜牌（3805 支队伍中第 355）
2025–2026日本学术振兴会特别研究员 DC2（已结题）
2025Kaggle Santa 2024: The Perplexity Permutation Puzzle 铜牌（1514 支队伍中第 148）
2024–2028日本学术振兴会科研费 基盘研究(A)，「自発的脳機能の神経基盤理解」（负责人 塩入諭教授）
2024第 32 届博士后期课程学生发表会最佳报告奖，东北大学信息科学研究科
2023ECVP Student Travel Award
2023–2025JST 下一代研究者挑战性研究项目
2022–至今东北大学 GP-DS 研究助理（RA）
2021–2023公益财团法人龟井纪念财团留学生奖学金
2016同济大学本科新生奖学金

学术服务

  • 编委，Interdisciplinary Information Sciences（东北大学信息科学研究科），2026年至今
  • 审稿人
    • npj Science of Learning
    • Cognitive Neurodynamics
    • Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation
    • Scientific Reports
    • Discover Neuroscience
    • European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2026)
    • International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

链接