Jiaqi Tang 是 HKUST 的博士生，其 GitHub 主页清晰地展示了一位专注于前沿机器学习研究的实践者。
他的代表作 Robust-R1、hawk 和 SURGEON 均是顶级会议（AAAI、NeurIPS、CVPR）的官方实现，代码质量获得了社区认可，其中 Robust-R1 已收获超过 500 颗星。
这些项目集中于鲁棒性、优化等核心 AI 领域，体现了他将扎实理论转化为可复现工程成果的扎实能力。
尽管社区互动指标尚在成长，但其项目的高 star 数和学术影响力已为相关领域的研究者提供了重要的参考基准。
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如果这个开发者测过，会显示在这里。
🔥🔥🔥[AAAI 2026 Oral] Official Implementation of Robust-R1: Degradation-Aware Reasoning for Robust Visual Understanding
🔥[NeurIPS 2024] Official Implementation of Hawk: Learning to Understand Open-World Video Anomalies
[CVPR 2025 Highlight] Official Implementation of SURGEON: Memory-Adaptive Fully Test-Time Adaptation via Dynamic Activation Sparsity
🚀🚀🚀 [ICML 2026] Official Implementation of Robust-U1: Can MLLMs Self-Recover Corrupted Visual Content for Robust Understanding?
[ECCV 2024] Official Implementation of An Incremental Unified Framework for Small Defect Inspection
[CVPR 2024] Official Implementation of Learning to Remove Wrinkled Transparent Film with Polarized Prior
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