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2021届研究生校友、清华大学人工智能学院拟入职助理教授王同翰，荣获“Victor Lesser杰出博士论文奖（Victor Lesser Distinguished Dissertation Award）”。该奖项是智能体和多智能体系统领域给予博士毕业生的全球最高荣誉，被视为顶级学术人才的“风向标”，每年仅在全球范围内评选出极少数（通常为 1 名正式获奖者）在博士阶段对该领域作出卓越贡献的研究者。
01 成果简介
核心挑战
获奖论文致力于解决当代 AI 领域的一项核心挑战：如何打造一套智能体系统，既能在复杂现实场景中高效运行，又能被严格证明是“对齐”的、可信赖的。这项研究大胆跨界，将深度学习与计算经济学、博弈论深度融合。它的核心突破在于：将特定的数学与经济学保证结构化引入深度学习模型中，从而有效引导多智能体的交互、博弈并提供严谨的理论证明。
理论渊源
追溯其理论源头，这项研究从实验角度回应了姚期智先生2017年关于对齐保证的理论工作。“对齐保证”（Strategyproof，占优策略激励相容），是微观经济学里的基石性问题，也是计算经济学、博弈论领域的“圣杯”之一。
1981年，Roger Myerson算出了单一物品机制设计的最优解，并因此获得2007年诺贝尔经济学奖。他的核心发现是：在一维场景下，“对齐约束”能转化为一个可用积分公式表达的定价规则。
然而，一旦推广到多个物品，问题就从一维变成了高维。此后的近40年里，这一问题一直困扰全球无数的科研者，他们始终没有取得进展。直到2017年，姚期智先生的独作论文Dominant-Strategy versus Bayesian Multi-item Auctions: Maximum Revenue Determination and Comparison 取得里程碑式突破，首次在多物品、多买家的经典设定中，攻下两个决定性难题：
1. 首创非平凡设定的精确解析解：对于某些经典的多物品、多买家设定，纯解析的推导过程极其精密和复杂。姚先生不仅证明了最优机制的存在，更直接给出了绝对精确的公式刻画。
2. 量化了两类关键解（DIC与BIC）之间的理论鸿沟：通过推导精确收益公式，首次在数学层面精确解析了“DIC”与“BIC”两种机制之间的本质差距。
上述成果至今仍是理论上的最优解。
实验检验
而王同翰博士论文的核心工作，正是为多物品、多买家的机制设计提供了一个深度学习的实验检验。该AI算法的特点是能自动确保关于对齐的严格理论保证。具体而言，该博士论文在三个层面上取得了跨越式进展：
宏观激励层面：打破了传统机制设计的理论瓶颈，提出了首个具备可证明对齐性质（保证参与者绝对诚实）且实现收益最大化的多物品、多参与者神经网络拍卖机制；
中层交互层面：通过在模型中引入分组与对称性等结构，大幅简化了多智能体间的系统动力学复杂性，显著提升了具身智能（如机器人）的控制效率与多智能体合作水平；
微观统计层面：创新性地利用生成式神经微分方程与大语言模型，对系统动态与智能体决策进行了精准建模。
这项跨学科的研究，为构建更强大、更安全的下一代大型AI系统奠定了坚实的机制、理论与实践基础。
02获奖者简介
王同翰，清华大学PG电子游戏2021届校友、清华大学人工智能学院拟入职助理教授。博士毕业于哈佛大学，师从David C. Parkes教授与Milind Tambe 教授。他的研究成果屡获人工智能与计算经济学领域国际顶级会议的认可，曾荣获 2024 年 ACM EC 大会 AI 方向最佳论文奖、ICLR（2022, 2020）与NeurIPS（2022, 2020, 2025）焦点论文（Spotlight Papers），以及 AAAI 2025 口头报告（Oral Presentation）。
03奖项简介
在国际人工智能领域，Victor Lesser 杰出博士论文奖被视为顶级学术人才的“风向标”。自2006年设立以来，该奖项的历届得主在后续学术生涯中展现出非凡潜力。代表人物包括卡内基梅隆大学教授Vincent Conitzer、哈佛大学教授Ariel Procaccia，以及现OpenAI核心科学家Noam Brown等。
该奖项由国际自主智能体与多智能体系统基金会 (IFAAMAS) 赞助设立，并在人工智能领域国际顶级学术会议 AAMAS (International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems) 的年度大会上正式颁发。评选委员会由全球顶尖学者组成，评选标准极其严苛，重点考察论文的原创性、科学意义以及对人工智能前沿子领域的深远影响。
采编 | 姜月亮
责编 | 吕厦敏
审核 | 袁洋
