简介

　　王若松博士，现任北京大学前沿计算研究中心助理教授，博士生导师，于2024年1月正式加入中心。他于2017年在清华大学交叉信息研究院获学士学位，于2022年在卡内基梅隆大学获博士学位，之后在华盛顿大学计算机科学与工程学院担任博士后研究员。他的研究兴趣是机器学习理论，目前的主要研究方向为：（1）设计有理论保证的强化学习算法，（2）证明强化学习问题的采样复杂度下界，（3）在理论研究的基础上，设计更高效、更鲁棒的强化学习系统和更合理的强化学习算法评估框架。 王若松博士已在STOC，FOCS，SODA，ICML，NeurIPS，ICLR等国际顶级会议发表三十余篇论文。