Хэ Юйлун

Хэ Юйлун — аспирант кафедры теоретической информатики и кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета (сентябрь 2024 — июнь 2027). Получил степень бакалавра и магистра по специальности «Прикладная математика и информатика» в Санкт-Петербургском государственном университете. Обучение в магистратуре и аспирантуре финансируется Китайским советом по стипендиям (первая категория государственной поддержки).

В настоящее время работает инженером по машинному обучению и алгоритмам в Институте Чебышева Huawei Санкт-Петербург, а также инженером-программистом в Лаборатории искусственного интеллекта Университета ИТМО. Направления исследований включают модели эмбеддинга кода, системы RAG, графы знаний и приложения больших языковых моделей. Достиг лучшего результата (61.22) на бенчмарке CoIR Hybrid Code Benchmark 2024, разработал легковесные модели кода с 5-кратным ускорением инференса.

Опубликовал статьи в журналах Journal of Computational Science, Scientific Reports, Mathematics и других, несколько статей находятся на рассмотрении. Был рецензентом журнала Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS) и конференции ICIC 2026. Дважды стал лауреатом конкурса инноваций и предпринимательства для китайских студентов за рубежом «Чуньхуэй» (2021, 2023).

Образование

  • 2024.9-2027.6 Санкт-Петербургский государственный университет, Теоретическая информатика и кибернетика (аспирантура), государственная стипендия КНР (первая категория)
  • 2022.9-2024.6 Санкт-Петербургский государственный университет, Прикладная математика и информатика (магистратура), государственная стипендия КНР (первая категория)
  • 2018.9-2022.6 Санкт-Петербургский государственный университет, Прикладная математика и информатика (бакалавриат)

Опыт работы

  • 2025.11-н.в. Университет ИТМО, Лаборатория искусственного интеллекта, инженер-программист (по совместительству)
  • 2021.8-н.в. Институт Чебышева Huawei Санкт-Петербург, инженер по машинному обучению и алгоритмам

Научные интересы

Динамика мнений, модели эмбеддинга кода (дистилляция знаний, квантизация, аугментация данных), системы RAG и графы знаний, приложения и дообучение больших языковых моделей, мультиагентные системы

Проекты

  • Модель эмбеддинга кода (2023-2025)
    • Реализована дистилляция знаний и аугментация данных, достигнут лучший результат (61.22) на бенчмарке CoIR Hybrid Code Benchmark 2024
    • Построена многоуровневая система оценки моделей, разработан парсер языка ArkTS на основе tree-sitter, собран и очищен датасет ArkTS
    • Разработаны и обучены модели XX-2.2-25M и XX-2.4-14M, падение точности составило лишь 16% и 21%, достигнуто 3-кратное и 5-кратное ускорение инференса
    • Выполнена квантизация моделей, успешная интеграция в DevEco и CodeArts IDE
  • Проект Low-Code RAG (2025)
    • Создан тестовый датасет и интегрирована система графового поиска, достигнуты Recall=0.236, Precision=0.333, F1=0.244
    • Дообучена модель XX2.1-SPECIAL-XX6, достигнуто ускорение инференса на 519.86% при падении MAP@5 лишь на 9.87%
    • Разработана кодовая база Low-Code, интегрирована база данных GaussDB
  • Агент генерации кода на основе графа знаний (2025)
    • Повышена точность генерации кода с 25.22% до 41.30% на датасете CoderEval, достигнут лучший результат
    • Разработана архитектура локализованного решения RAG, принята командой CBG, участво в написании заявки на патент
  • PETAL SEARCH (2021-2023)
    • В качестве ключевого координатора отвечал за интеграцию и адаптацию технических решений штаб-квартиры на локальном уровне
    • Оптимизирована модель ранжирования китайского поиска, MRR улучшен на 23%
    • В проекте iQue бинарное дерево токенизатора заменено на префиксное дерево (Trie), производительность улучшена почти в 2 раза

Публикации

  • Social Life of Code: Modeling Evolution through Code Embedding and Opinion Dynamics.
    Y He, N Verbin, S Kovalchuk. Journal of Computational Science, 96, 102824, 2026. Link
  • Lightweight bearing fault diagnosis via decoupled distillation and low rank adaptation.
    O Petrosian, P Li, Y He, J Liu, Z Sun, G Fu, L Meng. Scientific Reports, 2025. Link
  • Research on Robust Audio-Visual Speech Recognition Algorithms.
    W Yang, P Li, W Yang, Y Liu, Y He, O Petrosian, A Davydenko. Mathematics, 11(7), 1733, 2023. Link
  • ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
    НЭ ДЕВРИШЕВ, Ю ХЭ, ОЛ ПЕТРОСЯН. Процессы управления и устойчивость, 9(25), 2022. Link
  • Opinion Dynamics Models for Sentiment Evolution in Weibo Blogs.
    Y He, AV Proskurnikov, A Sedakov. 2025.11 (на рассмотрении). Link
  • Style2Code: A Style-Controllable Code Generation Framework.
    D Zhang, S Kovalchuk, YL He, NA Arias, B Li. 2025.5 (на рассмотрении). Link
  • Opinion dynamics and mutual influence with LLM agents through dialog simulation.
    Y He, D Zhang, S Kovalchuk, P Li, A Sedakov. 2026.1 (на рассмотрении). Link
  • ArkTS-CodeSearch: A Open-Source ArkTS Dataset for Code Retrieval.
    Y He, A Ermakov, S Kovalchuk, A Aliev, D Shalymov. 2026.2 (на рассмотрении). Link
  • Structured Multi-Criteria Evaluation of Large Language Models with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and DualJudge.
    Y He, I Smirnov, D Fedrushkov, S Kovalchuk, I Revin. 2026.4 (на рассмотрении). Link

Академическая деятельность

  • Ассистент курса «Статистические решения и эконометрика», Санкт-Петербургский государственный университет, 2026
  • Рецензент журнала Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS), 2026
  • Рецензент конференции 2026 International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2026), 2026

Награды и достижения

  • 2023-2025 Отличный сотрудник, заместитель начальника отдела внешних связей, начальник отдела внешних связей, почётный вице-президент Ассоциации китайских студентов в Санкт-Петербурге
  • 2021, 2023 Лауреат конкурса инноваций и предпринимательства для китайских студентов за рубежом «Чуньхуэй»
  • 2022-2025 Премия за своевременные достижения отдела Huawei, 2 благодарственных письма от других отделов, звезда месяца лаборатории
  • 2024 Отличный проект международного конкурса инноваций «Кубок Тайху» в Уси
  • 2023 Благодарность за сотрудничество в области молодёжного творчества и спортивного потенциала (администрация Выборгского района Санкт-Петербурга)
  • 2025 Благодарность фестиваля мультикультур (администрация Стрельны Санкт-Петербурга)
heyulong1998@gmail.com