教育经历：

• 2013-2017：华南理工大学 数学学院 博士学位（全日制）
• 2009-2013：华南理工大学 数学学院 学士学位（全日制）

工作经历：

• 2025-至今：深圳河套学院 理论与系统中心  副教教
• 2024-至今：中山大学 网络空间安全学院 副教教
• 2021-2024：京东 探索研究院 算法科学家
• 2017-2021：腾讯 人工智能实验室 高级研究员

沈力，中山大学网络空间安全学院副教授，深圳河套学院双聘副教授，博士生导师。曾就职于京东探索研究院与腾讯AI Lab，有多年的人工智能前沿技术的产业转化经验。研究方向为高效深度学习、高效强化学习、机器学习优化与泛化理论。目前在机器学习与人工智能领域的旗舰期刊（Nature Machine Intelligence、IEEE TPAMI、JMLR、IJCV等）和顶级会议（ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR等）发表论文100余篇，谷歌学术引用12000余次，专利授权25余项。研究成果获得华为 “难题揭榜”火花奖。作为负责人主持科技创新2030重大项目课题、广东省杰青、国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目、CCF产学研项目（腾讯、百度）等10余项。担任ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ACL、ACMMM、KDD领域主席以及AAAI高级程序委员会成员。担任国际期刊IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TMM、Neural Networks编委。

学术论文：

[1] Hongling Zheng, Li Shen* (共同通讯作者), Anke Tang, Yong Luo*, Han Hu*, Bo Du*, Yonggang Wen, Dacheng Tao: Learning from models beyond fine-tuning. Nat. Mac. Intell. 7(1): 6-17 (2025)

[2] Li Shen (第一作者), Anke Tang, Enneng Yang, Guibing Guo, Yong Luo, Lefei Zhang, Xiaochun Cao, Bo Du, Dacheng Tao: Efficient and Effective Weight-Ensembling Mixture of Experts for Multi-Task Model Merging. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 48(3): 2329-2341 (2026)

[3] Li Shen (第一作者), Anke Tang, Yong Luo, Tao Sun, Han Hu, Xiaochun Cao: Targeted Low-rank Refinement: Enhancing Sparse Language Models with Precision. ICML 2025.

[4] Zixuan Hu, Yongxian Wei, Li Shen (唯一通讯作者), Zhenyi Wang, Baoyuan Wu, Chun Yuan, Dacheng Tao: Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 48(1): 436-447 (2026)

[5] Zhenyi Wang, Li Shen (唯一通讯作者), Tiehang Duan, Yanjun Zhu, Tongliang Liu, Mingchen Gao, Dacheng Tao: Release the Potential of Memory Buffer in Continual Learning: A Dynamic System Perspective. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 48(2): 1811-1824 (2026)

[6] Peng Mi, Li Shen (唯一通讯作者), Tianhe Ren, Yiyi Zhou, Tianshuo Xu, Xiaoshuai Sun, Tongliang Liu, Rongrong Ji, Dacheng Tao: Systematic Investigation of Sparse Perturbed Sharpness-Aware Minimization Optimizer. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 47(10): 8538-8549 (2025)

[7] Yan Sun, Li Shen (唯一通讯作者), Hao Sun, Liang Ding, Dacheng Tao: Efficient Federated Learning Via Local Adaptive Amended Optimizer With Linear Speedup. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 45(12): 14453-14464 (2023)

[8] Shiwei Liu, Yuesong Tian, Tianlong Chen, Li Shen (唯一通讯作者): Don't Be So Dense: Sparse-to-Sparse GAN Training Without Sacrificing Performance. Int. J. Comput. Vis. 131(10): 2635-2648 (2023)

[9] Peng Wang, Li Shen (唯一通讯作者), Zerui Tao, Shuaida He, Dacheng Tao: Generalization Analysis of Stochastic Weight Averaging with General Sampling. ICML 2024: 51442-51464

[10] Yan Sun, Li Shen (唯一通讯作者), Shixiang Chen, Liang Ding, Dacheng Tao: Dynamic Regularized Sharpness Aware Minimization in Federated Learning: Approaching Global Consistency and Smooth Landscape. ICML 2023: 32991-33013.

专利成果：

[1] 沈力；罗极羽；陶大程, 联邦学习的方法及分层网络系统、存储介质、电子设备, ZL202111042785.5

[2] 沈力；陶大程，差分隐私联邦学习训练方法、装置和计算机可读存储介质，ZL202310919570.X

[3] 沈力，训练模型和图像识别的方法和装置，ZL202110994071.8

[4] 沈力；董婧，模型训练方法、信息推送方法、装置、设备及存储介质，ZL202110938146.0

[5] 沈力；黄浩智；王璇，一种网络模型压缩方法、装置、存储介质和电子设备，ZL202010837744.4

[6] 沈力；张闯；宫辰，基于模型嵌入的鲁棒图像分类方法和装置，ZL20211 0898433.3

[7] 沈力；申丽；黄浩智；李志锋；刘威，图像识别模型的训练、图像识别方法、装置及设备，ZL202010657011.2

[8] 沈力；黄浩智；王璇；刘威，对象分类方法、训练方法、装置、设备及存储介质，ZL 202010662167.X

[9] 沈力；沈钰聪；黄浩智；王璇；刘威，机器学习模型压缩方法、装置、计算机设备和存储介质，ZL202010174061.5

[10] 沈力；陈淙靓；黄浩智；王璇；刘威，一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，ZL202010520738.6