徐韧喆，上海财经大学计算机与人工智能学院理论计算机科学研究中心助理教授。本科与博士均毕业于清华大学计算机科学与技术系，并曾赴美国杜克大学计算机系理论组进行访问交流。其主要研究方向为算法博弈论、机器学习等。目前已在人工智能领域国际顶级会议和期刊上发表论文20余篇，包括 Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS等，部分研究成果被国际知名科普媒体《Scientific American》专题报道。曾获上海市2024年“科技创新行动计划”启明星培育计划（扬帆专项）资助，并获得WINE 2025的Best Paper Award。

我的研究聚焦于机器学习与算法博弈论的交叉领域，致力于理解和设计涉及智能体间策略互动的复杂机器学习系统。我尤其关注以下环境中的智能体行为：推荐系统 [KDD'25, ICML'23]、数据市场 [ICML'25]、在线平台 [WINE'25, WWW'22] 等。除市场设计外，我也深入探索机器学习算法的可信性，包括：泛化能力研究 [NMI'24, ICML'22]、算法公平性 [KDD'20] 等。我的终极目标是构建有理论保障、稳健可靠且对社会有益的机器学习系统，以支撑现实世界的决策过程。

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2019 - 2024，博士，计算机科学与技术系，清华大学

2015 - 2019，本科，计算机科学与技术系，清华大学

2024 - 至今，助理教授，理论计算机科学研究中心，计算机与人工智能学院，上海财经大学

完整论文列表请见我的个人主页。

代表性工作（*代表共同作者，α-β代表字母序排序，†代表通讯作者）

11. Kang Wang, Renzhe Xu†, Bo Li. Lower Bias, Higher Welfare: How Creator Competition Reshapes Bias-Variance Tradeoff in Recommendation Platforms?. KDD 2026.

10. (α-β) Kamesh Munagala, Yiheng Shen, Renzhe Xu. The Limits of Interval-Regulated Price Discrimination. WINE 2025. Best Paper Award.

9. Renzhe Xu, Haotian Wang, Xingxuan Zhang, Bo Li, Peng Cui. PPA-Game: Characterizing and Learning Competitive Dynamics Among Online Content Creators. KDD 2025.

8. Renzhe Xu, Kang Wang, Bo Li. Heterogeneous Data Game: Characterizing the Model Competition Across Multiple Data Sources. ICML 2025.

7. Shaohua Fan*, Renzhe Xu*, Qian Dong*, Yue He, Cheng Chang, Peng Cui. Stable Cox Regression for Survival Analysis under Distribution Shifts. Nature Machine Intelligence (NMI) 2024.

6. Renzhe Xu*, Haotian Wang*, Xingxuan Zhang, Bo Li, Peng Cui. Competing for Shareable Arms in Multi-Player Multi-Armed Bandits. ICML 2023.

5. Xingxuan Zhang*, Renzhe Xu*, Han Yu, Hao Zou, Peng Cui. Gradient Norm Aware Minimization Seeks First-Order Flatness and Improves Generalization. CVPR 2023. Highlight (2.6%).

4. Renzhe Xu, Xingxuan Zhang, Bo Li, Yafeng Zhang, Xiaolong Chen, Peng Cui. Product Ranking for Revenue Maximization with Multiple Purchases. NeurIPS 2022.

3. Renzhe Xu, Xingxuan Zhang, Zheyan Shen, Tong Zhang, Peng Cui. A Theoretical Analysis on Independence-driven Importance Weighting for Covariate-shift Generalization. ICML 2022.

2. Renzhe Xu, Xingxuan Zhang, Peng Cui, Bo Li, Zheyan Shen, Jiazheng Xu. Regulatory Instruments for Fair Personalized Pricing. WWW 2022.

1. Renzhe Xu, Peng Cui, Kun Kuang, Bo Li, Linjun Zhou, Zheyan Shen, Wei Cui. Algorithmic Decision Making with Conditional Fairness. KDD 2020.

1. 上海市科学技术委员会，上海市2024年度“科技创新行动计划”启明星项目启明星培育（扬帆专项），24YF2711600，面向公平性的在线市场治理机制研究，2024-12 至 2027-11，20万元，主持

1. 国家自然科学基金委员会，专项项目，72442024，数据产品的设计、定价与收益分配及其监管体系设计，2025-01-01 至 2027-12-31，200万元，参与

2. 国家自然科学基金委员会，专项项目，62141607，社会大数据跨尺度系统优化学习理论，2022-01-01 至 2025-12-31，250万元，参与

1. 研究⽣AI+专业课程⼈⼯智能核⼼课，算法设计与复杂度分析，2025-05 ⾄ 2026-10，10万元，主持

Top reviewer: NeurIPS 2022 (10%)

Conference reviewer / Program committee: ICML, ICLR, NeurIPS, UAI, CVPR, ICCV, ECCV, KDD, WWW, FAccT, CLeaR, AAAI

Journal reviewer: IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Games

Contributor of IEEE Standards Association 3198 Development Group - Standard for Evaluation Method of Machine Learning Fairness