董谨豪，博士，中国人民大学信息学院讲师，入选中国人民大学吴玉章青年英才计划，任职于杜小勇教授、卢卫教授所在的数据工程与知识工程教育部重点实验室。2025 年于北京大学计算机学院获得计算机软件与理论博士学位（导师：郝丹 教授），2016—2020 年就读于西安电子科技大学计算机学院软件工程专业。博士期间于 2023—2024 年在新加坡国立大学计算机学院担任访问学者（合作导师：Jun Sun 教授、Yun Lin 教授、Jin Song Dong 教授）。

研究方向聚焦大模型（LLM），具体包括：代码大模型（预训练、强化学习、Code Agent）、大模型智能体（记忆管理、工具使用、浏览器 Agent、通用智能体平台 OpenClaw）、大模型基础设施（长上下文 KVCache 压缩、鲁棒微调）。已在 ICML、NeurIPS、KDD、ICSE、ASE 等 CCF-A 类顶级会议及期刊发表论文 17 篇，其中第一作者/通讯作者 11 篇。

现任小米大模型 Core 团队技术顾问，是小米 MiMo 系列大模型的核心贡献者，深度参与 MiMo 系列大模型的预训练、Code Agent 强化学习、浏览器 Agent、OpenClaw Agent。核心贡献的 MiMo-V2-Pro 大模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 排名全球第八、中国第二，OpenRouter 全球调用量蝉联 Top1。主导筹建中国人民大学—小米基座大模型联合重点实验室（学校新政策以来首个联合重点实验室），任实验室技术委员会委员，聚焦国产基座大模型与智能体平台研发。

课题组长期面向优秀本科生和研究生开放科研实习机会。如果对小米大模型 Core 团队实习感兴趣，欢迎邮件联系 dongjinhao@ruc.edu.cn。

📖 教育经历

• 2020.09 - 2025.07，北京大学 计算机学院，计算机软件与理论，博士（导师：郝丹 教授）
• 2023.11 - 2024.11，新加坡国立大学（NUS） 计算机学院，访问学者（合作导师：Jun Sun 教授、Yun Lin 教授、Jin Song Dong 教授）
• 2016.09 - 2020.07，西安电子科技大学 计算机学院，软件工程，学士

💼 工作经历

• 2025.08 - 至今，中国人民大学 信息学院 & 数据工程与知识工程教育部重点实验室，讲师
• 2025.08 - 至今，中国人民大学—小米基座大模型联合重点实验室，技术委员会委员
• 2024.11 - 至今，小米 大模型 Core 团队，技术顾问

🎯 研究方向

致力于大模型（LLM）研究，构建下一代可信、通用、自主的大模型与智能体系统：

1. 代码大模型（Code LLM）：代码预训练与后训练、Code Agent 强化学习
2. 大模型智能体（LLM Agent）：Agent 的规划与记忆管理、工具使用、浏览器智能体、多智能体协作、Agent 交互数据合成
3. 大模型基础设施（LLM Infra）：长上下文推理加速（KVCache 压缩量化）、大模型鲁棒微调
4. 通用智能体平台：OpenClaw 通用智能体系统、大规模真实用户场景数据构造与训练

📝 学术论文

合计：CCF-A 类顶级会议及期刊论文 17 篇，其中第一作者/通讯作者 11 篇。 （* 表示通讯作者）

• [Technical Report] MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining [PDF] [GitHub]

  核心贡献者，负责代码预训练与强化学习。 处理代码预训练与后训练数据，提出 test-difficulty–driven code reward，缓解代码强化学习中的稀疏奖励问题。

• [Technical Report] MiMo-VL Technical Report [PDF] [GitHub]

  贡献者

• [Technical Report] MiMo-Audio: Audio Language Models are Few-Shot Learners [PDF] [GitHub]

  贡献者

• [ICML’26] RaBitQCache: Rotated Binary Quantization for KVCache in Long Context LLM Inference

  Wenhao Li, Jinhao Dong*, Hailin Zhang, Wenhang Shi, Wei Lu, Xiaoyong Du

• [ICML’26] Training Prompt Matters: State-Adaptive Prompt Optimization for Robust Fine-Tuning (SAPO)

  Wenhang Shi, Yiren Chen, Shuqing Bian, Zhe Zhao, Jinhao Dong*, Pengfei Hu, Wei Lu, Xiaoyong Du

• [KDD’26] Scaling Agentic Capabilities via Grounded Interaction Synthesis (GAIS)

  Wenhang Shi, Jinhao Dong*, Yiren Chen, Zhe Zhao, Shuqing Bian, Wei Lu, Xiaoyong Du

• [KDD’26] BiVCoder: A Multi-Agent Framework for Code Generation via Bidirectional Code-Test Diagnosis

  Xiaoyang Li, Jinhao Dong*, Wenhang Shi, Wei Lu, Xiaoyong Du

• [EMNLP’26 Findings] GraP-Mem: Granularity-Aware Planning for Adaptive Memory Access in Long-Horizon LLM Agents

  Qinyang Zeng, Jinhao Dong*, Wei Lu, Xiaoyong Du

• [EMNLP’26 Findings] PersonaForge: Realistic Multi-Turn User Simulation for Agentic Systems

  Hanglong Lv, Dawei Zhu, Lei Li, Bowen Ye, Huaqiu Liu, Yifan Song, Bofei Gao, Weimin Xiong, Jinhao Dong, Chenhong He, Lingpeng Kong, Qi Liu, Tong Yang, Fuli Luo

• [ISSTA’25] ConTested: Consistency-Aided Tested Code Generation with LLM [PDF] [GitHub]

  Jinhao Dong, Jun Sun, Wenjie Zhang, Jin Song Dong, and Dan Hao

• [ASE’24] Revisiting the Conflict-Resolving Problem from a Semantic Perspective [PDF] [GitHub]

  Jinhao Dong, Jun Sun, Yun Lin, Yedi Zhang, Murong Ma, Jin Song Dong, and Dan Hao

• [ASE’23] Merge Conflict Resolution: Classification or Generation? [PDF] [GitHub]

  Jinhao Dong, Qihao Zhu, Zeyu Sun, Yiling Lou, and Dan Hao

• [ICSE’23] Revisiting Learning-based Commit Message Generation [PDF] [GitHub]

  Jinhao Dong, Yiling Lou, Dan Hao, and Lin Tan

• [ICSE’22] FIRA: Fine-Grained Graph-Based Code Change Representation for Automated Commit Message Generation [PDF] [GitHub]

  Jinhao Dong, Yiling Lou, Qihao Zhu, Zeyu Sun, Zhilin Li, Wenjie Zhang, and Dan Hao

• [ICSE’22] Recommending Good First Issues in GitHub OSS Projects [PDF]

  Wenxin Xiao, Hao He, Weiwei Xu, Xin Tan, Jinhao Dong, and Minghui Zhou

• [SCIS] What can we learn from quality assurance badges in open-source software? [PDF]

  Feng Li, Yiling Lou, Xin Tan, Zhenpeng Chen, Jinhao Dong, Yang Li, Xuanzhi Wang, Dan Hao, and Lu Zhang

• [ESEC/FSE’21] Boosting Coverage-Based Fault Localization via Graph-Based Representation Learning [PDF]

  Yiling Lou, Qihao Zhu, Jinhao Dong, Xia Li, Zeyu Sun, Dan Hao, Lu Zhang, and Lingming Zhang

• [ASE’20 NIER] SRRTA: Regression Testing Acceleration via State Reuse [PDF]

  Jinhao Dong, Yiling Lou, and Dan Hao

• [ISSRE’20] Cost-effective testing of a deep learning model through input reduction [PDF]

  Jianyi Zhou, Feng Li, Jinhao Dong, Hongyu Zhang and Dan Hao

• [NeurIPS’19] MarginGAN: Adversarial Training in Semi-Supervised Learning [PDF] [GitHub]

  Jinhao Dong, Tong Lin （本科期间第一作者顶会论文）

🎖 荣誉与奖项

• 2025：中国人民大学吴玉章青年英才
• 2023.12：北京大学 学术创新奖
• 2022.12：北京大学 三好学生
• 2022.12：北京大学 九坤奖学金
• 2021.12：北京大学 学术创新奖
• 2021.12：北京大学 散打比赛铜牌
• 2021.09：北京大学 校长奖学金
• 2020.09：北京大学 校长奖学金
• 2020.06：西安电子科技大学 优秀毕业生
• 2019.11：西安电子科技大学 校长奖学金
• 2018.10：国际大学生程序设计竞赛（ICPC）铜牌
• 2018.04：美国大学生数学建模竞赛（MCM）Meritorious Winner

🎓 讲授课程

• 《RUST 系统编程与实践》

🔬 科研项目

• 中国人民大学—小米基座大模型联合重点实验室横向项目「代码大模型训练与大模型推理优化项目」（学校新政策以来首个联合重点实验室）

💻 社会兼职与学术服务

程序委员会委员（PC Member）

• 2026：ICSE Research Track (CCF-A)
• 2025：ASE Research Track (CCF-A)
• 2024：ASE Research Track (CCF-A)
• 2024：NeurIPS 主会议
• 2023：PRDC Fast Abstract Committee

审稿人（Reviewer）

• 2024：Formal Aspects of Computing (FAC)
• 2024：Science China Information Sciences (SCIS)

🥊 兴趣爱好

• 散打（中国式踢拳）
• Breaking（霹雳舞）
• 徒步与露营

🐱 我的小猫

这是我的美短小猫 11 (Eleven)。之所以叫 11，是因为他是 11 月带回家的，也因为我很喜欢《怪奇物语》——Eleven 是剧里的女主角。