概率机器学习理论、算法与编程平台

融合贝叶斯与深度学习，探索“后深度学习”时代的新范式，取得从“建模”到“算法”再到“编程”的系统性成果，推动贝叶斯方法的“深度”变革，获第二届“科学探索奖”、CCF自然科学一等奖

依托理论和算法创新，研制“珠算”深度概率编程库，实现国产化自主可控，其中，珠算-计图获得优秀开源项目

GitHub开源，受到国内外广泛关注和使用，已有2000+个星标

入选谷歌开发者大会2017年TensorFlow典型进展

被谷歌、IBM等的后续编程库引用借鉴，被剑桥等大学研究工作使用

获得人工智能领域顶级会议ICLR2022的杰出论文奖（中国大陆团队独立完成首篇）

研发高效的图文生成算法，比之前的方法效率提升90%以上，被谷歌、OpenAI等团队广泛采用