问题拆解

1. 获取指定 arXiv 论文 (https://arxiv.org/abs/2505.14625) 的所有作者列表及其在论文中的顺序（用于按贡献度排序）。
2. 针对每位作者，搜集以下信息：
   • 姓名
   • 学校/研究机构
   • 主要研究方向
   • 个人概括介绍（基于其研究成果、经历等）
   • 目前在职/任职情况
   • GitHub 个人主页链接
   • Hugging Face 个人主页链接
   • Google Scholar 个人主页链接
3. 如果某项信息无法找到，则明确标注为“未找到”。
4. 将所有收集到的作者信息，按照贡献度（即论文中的作者顺序）整理成一个表格。

行动计划

1. 访问与初步信息提取：

   • 访问提供的 arXiv 论文链接。
   • 从论文页面提取作者姓名列表及其排列顺序，同时记录论文中提及的作者所属机构（如有）。

2. 逐个作者深度信息搜集：

   • 针对列表中的每一位作者，按顺序执行以下信息搜集：
     • 学术身份与研究方向确认：
       • 利用通用搜索引擎结合作者姓名和已知的机构信息，查找其个人学术主页、所在机构的官方介绍页面。
       • 访问其 Google Scholar 主页（若能找到），分析其发表物、研究兴趣标签，以确定主要研究方向。
     • 职业与任职状态核实：
       • 通过个人主页、机构官网或专业的职业社交网络平台，确认其当前的职位和任职单位。
     • 开源社区与平台链接查找：
       • 使用通用搜索引擎，通过“作者姓名 + GitHub”、“作者姓名 + Hugging Face”等关键词组合，查找其在这些平台上的公开主页。
     • 信息综合与概括：
       • 基于已收集到的研究方向、主要成就、工作经历等信息，撰写简短的概括介绍。

3. 信息汇总与表格构建：

   • 将每位作者搜集到的所有信息（姓名、学校、研究方向、概括介绍、在职情况、各平台链接）进行系统整理。
   • 对于任何未能成功检索到的信息项，明确标记为“未找到”。
   • 按照论文中的作者贡献度顺序，将所有作者的信息组织成一个结构清晰的表格。

4. 最终报告生成：

   • 输出包含所有作者详细信息的表格作为研究结果。

主要信息源参考：

• arXiv 论文页面本身
• Google Scholar
• 作者个人学术主页
• 作者所在学校或研究机构的官方网站
• GitHub
• Hugging Face
• 专业的职业社交网络平台（如 LinkedIn）
• 相关的学术数据库（如 DBLP, Semantic Scholar）

首先，让我访问论文链接，获取论文的基本信息和作者列表。

我已经获取了论文的基本信息和作者列表。现在我将搜索每位作者的详细信息，从第一作者 Zhangchen Xu 开始。

我已经获取了一些关于第一作者 Zhangchen Xu 的信息，但需要更多详细信息。我将继续搜索更多关于他的信息，特别是他的研究方向和 GitHub 链接。

我需要获取更多关于 Zhangchen Xu 的信息，特别是他的 Google Scholar 和 Hugging Face 资料。让我继续搜索。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者列表（按贡献度排序）为：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. 已初步收集到第一作者 Zhangchen Xu 的部分信息：他是华盛顿大学的博士生，研究方向涉及 LLM Alignment, Synthetic Data, Safety, LLM Reasoning。已找到其 Hugging Face 链接 (https://huggingface.co/zhangchenxu) 和论文相关的 GitHub 仓库 (https://github.com/uw-nsl/TinyV)。其 OpenReview 个人资料页 (https://openreview.net/profile?id=~Zhangchen_Xu1) 提及了个人主页和 Google Scholar 的链接，这需要进一步提取。

下一步行动计划

1. 完善第一作者 (Zhangchen Xu) 的信息：
   • 访问其 OpenReview 个人资料页中提供的个人主页和 Google Scholar 链接，获取并记录这些链接。
   • 通过其个人主页或 Google Scholar 确认其个人 GitHub 链接（如果存在且不同于项目仓库）。
   • 根据收集到的信息，补充和完善其学校、研究方向、概括介绍和目前在职/任职情况。
2. 依次收集其余作者的完整信息：
   • 按照论文中的作者顺序，对 Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran 等后续作者，逐一进行信息搜集。
   • 针对每位作者，系统查找其所属学校/机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。主要信息源将包括：
     • 学术搜索引擎（如 Google Scholar, Semantic Scholar, DBLP）
     • 作者的个人学术主页（通常可通过搜索引擎找到）
     • 作者所在机构的官方网站
     • 专业的职业社交平台（如 LinkedIn）
     • 开源平台（GitHub, Hugging Face）本身。
3. 整理并生成表格：
   • 将所有收集到的作者信息，按照贡献度顺序整理。
   • 对于任何未能找到的信息项，明确标注为“未找到”。
   • 最终将所有信息汇总并构建成一个清晰的表格。

让我继续搜索第一作者 Zhangchen Xu 的更多信息，特别是他的个人主页和 Google Scholar 链接。

我需要继续搜索 Zhangchen Xu 的更多信息，特别是他的个人主页和 Google Scholar 链接。

我找到了 Zhangchen Xu 的 GitHub 链接，现在让我查找他的 Google Scholar 链接。

我需要继续搜索 Zhangchen Xu 的 Google Scholar 链接，尝试使用更精确的搜索词。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者按贡献度排序为：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. 关于第一作者 Zhangchen Xu：他是华盛顿大学的博士生，研究方向包括大型语言模型（LLM）对齐、合成数据、安全性及推理，以及联邦学习。已找到其 Hugging Face 链接 (https://huggingface.co/zhangchenxu) 和个人 GitHub 链接 (https://github.com/zhangchen-xu)。论文的 GitHub 仓库是 https://github.com/uw-nsl/TinyV。他的 OpenReview 个人资料页 (https://openreview.net/profile?id=~Zhangchen_Xu1) 提及存在个人主页和 Google Scholar 链接，但具体链接尚未找到。

下一步行动计划

1. 完善第一作者 (Zhangchen Xu) 的信息：

   • 优先查找 Zhangchen Xu 的个人学术主页。这通常可以通过搜索引擎结合其姓名、所属机构（华盛顿大学）及关键词“personal homepage”或“website”进行查找。个人主页是获取其 Google Scholar 链接、研究方向概括和最新任职情况的可靠来源。
   • 若个人主页未直接提供 Google Scholar 链接，则通过 Google Scholar 平台直接搜索其姓名及机构，并比对其已发表论文（如 "TinyV"）来确认正确的个人资料页。
   • 根据收集到的信息，补充其研究方向的详细描述、个人概括介绍，并确认其当前的博士在读状态。

2. 依次搜集其余作者的详细信息：

   • 对名单上的后续作者（Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran），逐一进行系统性的信息搜集。
   • 针对每位作者，查找其所属学校/研究机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。
   • 主要信息来源将包括：作者的个人学术主页、Google Scholar、其所在机构的官方网站、LinkedIn 等专业社交平台，以及直接在 GitHub 和 Hugging Face 平台搜索。

3. 构建信息汇总表格：

   • 将所有搜集到的作者信息，按照他们在论文中的贡献顺序进行整理。
   • 对于任何未能找到的信息项，明确标注为“未找到”。
   • 最终将所有信息整合到一个结构清晰的表格中。

让我继续搜索 Zhangchen Xu 的个人主页。

我已经获取了一些关于 Zhangchen Xu 的信息，但仍需要查找他的 Google Scholar 链接和更多关于其他作者的信息。让我继续搜索。

我找到了 Zhangchen Xu 的一些信息，包括他在华盛顿大学电气与计算机工程系的个人页面链接。让我访问这个页面获取更多信息。

我需要找到更多关于 Zhangchen Xu 的信息，让我尝试直接搜索他的 Google Scholar 页面。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者按贡献度排序为：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. 关于第一作者 Zhangchen Xu：他是华盛顿大学的博士生，导师是 Radha Poovendran 教授。他的研究方向主要包括大型语言模型（LLM）的安全性、对齐、推理、后训练处理和合成数据，以及联邦学习。已找到其 Hugging Face 链接 (https://huggingface.co/zhangchenxu) 和个人 GitHub 链接 (https://github.com/zhangchen-xu)。其 OpenReview 个人资料页 (https://openreview.net/profile?id=~Zhangchen_Xu1) 确认了他的学校、导师和研究领域，并提及有个人主页和 Google Scholar 等链接，但具体 URL 尚未成功提取。

下一步行动计划

1. 完善第一作者 (Zhangchen Xu) 的信息：

   • 优先尝试直接在 Google Scholar 平台上搜索 "Zhangchen Xu University of Washington" 或结合其导师 "Radha Poovendran" 或其已知论文（如 "TinyV", "SafeDecoding", "MAGPIE"）来精确定位其 Google Scholar 个人主页。
   • 同时，通过通用网络搜索（例如，使用关键词 "Zhangchen Xu University of Washington personal academic page" 或 "Zhangchen Xu ECE UW personal site"）尝试找到他的个人学术主页。这类页面通常会链接到 Google Scholar，并提供更全面的研究介绍和最新信息。
   • 从找到的 Google Scholar 页面和个人主页中提取所需链接和信息，以补充其个人概括和研究方向详情。

2. 系统性收集其余作者的信息：

   • 按照论文中的作者顺序，对后续作者（Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran）逐一进行信息搜集。
   • 针对每位作者，将综合运用以下途径查找其学校/研究机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接：
     • 首要信息源：Google Scholar（搜索作者姓名，结合可能的机构信息进行筛选）、作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找）。
     • 辅助信息源：作者所在机构的官方网站、GitHub 和 Hugging Face 平台（直接搜索作者姓名）、LinkedIn 等专业社交网络。

3. 信息整理与表格生成：

   • 将所有收集到的作者信息，严格按照他们在论文中的贡献顺序进行整理。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。
   • 最终，将所有信息整合到一个结构清晰、内容全面的表格中，以完成研究任务。

让我直接尝试访问 Google Scholar 来搜索 Zhangchen Xu 的个人页面。

我需要使用搜索功能来查找 Zhangchen Xu 的 Google Scholar 页面。

我已经收集了一些关于 Zhangchen Xu 的信息，现在让我尝试查找第二作者 Yuetai Li 的信息。

我已经收集了一些关于 Yuetai Li 的信息，现在让我查找他的个人主页，以获取更详细的信息。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者按贡献度排序为：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. 已收集第一作者 Zhangchen Xu 的部分信息：他是华盛顿大学电气与计算机工程系的博士生，导师是 Radha Poovendran 教授。研究方向包括大型语言模型（LLM）的安全性、对齐、推理、后训练和合成数据，以及联邦学习。已找到其 GitHub (https://github.com/zhangchen-xu) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/zhangchenxu) 链接。其 Google Scholar 链接尚待确认。
4. 已收集第二作者 Yuetai Li 的部分信息：他是华盛顿大学网络安全实验室的博士生（二年级），导师也是 Radha Poovendran 教授。本科毕业于格拉斯哥大学。研究兴趣主要包括 LLM 推理、合成数据集和可信 AI。已找到其个人主页 (https://yuetl9.github.io/)，其中包含其邮箱 yuetaili@uw.edu。他的 GitHub 用户名应为 yuetl9。其 Hugging Face 和 Google Scholar 链接尚待查找。

下一步行动计划

1. 完善第二作者 (Yuetai Li) 的信息：
   • 通过其个人主页或结合其姓名、学校（华盛顿大学）及研究方向（LLM Reasoning, Synthetic Dataset, Trustworthy AI）在 Google Scholar 和 Hugging Face 平台上搜索，以找到他的 Google Scholar 和 Hugging Face 个人链接。
   • 根据已收集和新获取的信息，撰写其概括介绍。
2. 依次搜集后续作者的完整信息：
   • 从第三位作者 Fengqing Jiang 开始，依次对 Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran 进行全面的信息搜集。
   • 针对每位作者，系统查找其所属学校/研究机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。
   • 主要信息来源将包括：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找）、Google Scholar（搜索作者姓名，结合可能的机构信息或合作者进行筛选）、作者所在机构的官方网站、专业的职业社交平台（如 LinkedIn），以及直接在 GitHub 和 Hugging Face 平台搜索作者姓名。
3. 整理并生成最终表格：
   • 将所有作者的完整信息按照他们在论文中的贡献度顺序进行排列。
   • 对于任何未能找到的信息项，明确标注为“未找到”。
   • 最后，将所有信息汇总并构建成一个清晰的表格。

让我继续搜索 Yuetai Li 的 Google Scholar 和 Hugging Face 链接。

我需要继续搜索 Yuetai Li 的 Google Scholar 链接，以及开始搜索第三作者 Fengqing Jiang 的信息。

我已经收集了一些关于 Fengqing Jiang 的信息，现在让我访问他的 Hugging Face 页面获取更多详细信息。

我找到了 Fengqing Jiang 的个人网站链接，让我访问这个网站获取更多信息。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者列表（按贡献度排序）：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. Zhangchen Xu (第一作者)：华盛顿大学电气与计算机工程系博士生，导师为 Radha Poovendran 教授。研究方向包括大型语言模型（LLM）的安全性、对齐、推理、后训练和合成数据，以及联邦学习。已找到其 GitHub (https://github.com/zhangchen-xu) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/zhangchenxu) 链接。其 Google Scholar 链接和个人学术主页链接尚待明确查找。
4. Yuetai Li (第二作者)：华盛顿大学网络安全实验室博士生（二年级），导师为 Radha Poovendran 教授。本科毕业于格拉斯哥大学。研究兴趣主要包括 LLM 推理、合成数据集和可信 AI。已找到其个人主页 (https://yuetl9.github.io/)，其中包含邮箱 yuetaili@uw.edu 和 GitHub 用户名 yuetl9。其 Hugging Face 和 Google Scholar 链接尚待查找。
5. Fengqing Jiang (第三作者)：隶属于华盛顿大学、UW-NSL、Magpie Alignment 等机构。研究方向可能与 LLM 推理、强化学习及 AI 评估基准相关。已找到其 GitHub (https://github.com/Django-Jiang) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/fqjiang) 链接。其个人网站 (https://fqjiang.work/) 访问失败，Google Scholar 链接尚待查找。

下一步行动计划

1. 完善已搜集作者的信息：

   • 优先查找 Zhangchen Xu 的 Google Scholar 个人主页，可以尝试通过其已发表论文（如 "TinyV", "SafeDecoding", "MAGPIE"）或导师姓名在 Google Scholar 平台进行精确搜索。同时，尝试通过通用搜索引擎寻找其个人学术主页。
   • 查找 Yuetai Li 的 Google Scholar 和 Hugging Face 个人链接，可利用其个人主页信息、学校及研究方向在相应平台搜索。
   • 查找 Fengqing Jiang 的 Google Scholar 个人主页，可以利用其姓名、已知机构（华盛顿大学, UW-NSL）以及其 Hugging Face 页面上列出的论文进行搜索。

2. 依次搜集剩余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，继续搜集 Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran 的信息。
   • 对每位作者，将系统性地查找其学校/研究机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。
   • 主要信息来源包括：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找）、Google Scholar（搜索作者姓名，结合机构或合作者信息筛选）、作者所在机构的官方网站、GitHub 和 Hugging Face 平台（直接搜索作者姓名）以及 LinkedIn 等专业社交网络。

3. 汇总并整理信息：

   • 在收集完所有作者信息后，将按照他们在论文中的贡献度顺序整理。
   • 对于任何未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。
   • 最终将所有信息整合到一个结构清晰的表格中。

让我继续搜索 Bhaskar Ramasubramanian 的信息。

我找到了 Bhaskar Ramasubramanian 的信息，现在让我访问他的个人页面获取更多详细信息。

我需要继续搜索 Bhaskar Ramasubramanian 的更多信息，以及开始收集第五作者 Luyao Niu 的信息。

我找到了 Luyao Niu 的个人主页，让我访问这个页面获取更多详细信息。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者列表（按贡献度排序）：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. Zhangchen Xu (第一作者)：华盛顿大学电气与计算机工程系博士生，导师为 Radha Poovendran 教授。研究方向主要包括大型语言模型（LLM）的安全性、对齐、推理、后训练和合成数据，以及联邦学习。已找到其 GitHub (https://github.com/zhangchen-xu) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/zhangchenxu) 链接。
4. Yuetai Li (第二作者)：华盛顿大学网络安全实验室博士生（二年级），导师为 Radha Poovendran 教授。本科毕业于格拉斯哥大学。研究兴趣主要包括 LLM 推理、合成数据集和可信 AI。已找到其个人主页 (https://yuetl9.github.io/)，其中包含邮箱 yuetaili@uw.edu 和 GitHub 用户名 yuetl9 (推测 GitHub 链接为 https://github.com/yuetl9)。
5. Fengqing Jiang (第三作者)：隶属于华盛顿大学、UW-NSL、Magpie Alignment 等机构。研究方向可能与 LLM 推理、强化学习及 AI 评估基准相关。已找到其 GitHub (https://github.com/Django-Jiang) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/fqjiang) 链接。其个人网站 (https://fqjiang.work/) 之前访问失败。
6. Bhaskar Ramasubramanian (第四作者)：西华盛顿大学电气与计算机工程系的助理教授，同时也是华盛顿大学电气与计算机工程系的附属助理教授，隶属于网络安全实验室。研究领域包括网络物理系统，特别关注控制论、强化学习、形式化方法和博弈论的应用。已找到其在华盛顿大学的简要介绍页面 (https://www.ece.uw.edu/people/bhaskar-ramasubramanian/)。
7. Luyao Niu (第五作者)：华盛顿大学电气与计算机工程系的助理教学教授。研究重点是开发可扩展的算法和方法，通过结合安全AI、鲁棒控制与验证以及弹性网络系统，在对抗环境中建立可信自主系统。博士毕业于伍斯特理工学院，曾在华盛顿大学网络安全实验室进行博士后研究。已找到其个人主页 (https://luyaoniu.github.io/) 和一个可能的 Hugging Face 链接 (https://huggingface.co/LNIU)。

下一步行动计划

1. 完善已搜集作者的缺失信息：

   • 针对 Zhangchen Xu，重点查找其 Google Scholar 页面和个人学术主页。信息来源可包括 Google Scholar 平台（通过论文或导师名搜索）和通用搜索引擎。
   • 针对 Yuetai Li，重点查找其 Google Scholar 和 Hugging Face 链接。信息来源可包括 Google Scholar 平台、Hugging Face 平台以及通过其个人主页信息进行辅助搜索。
   • 针对 Fengqing Jiang，重点查找其 Google Scholar 页面，并再次尝试访问其个人网站或寻找替代的个人信息页面。信息来源可包括 Google Scholar 平台（通过已知论文或机构搜索）和通用搜索引擎。
   • 针对 Bhaskar Ramasubramanian，重点查找其 GitHub、Hugging Face、Google Scholar 链接以及更详细的个人主页（例如西华盛顿大学的教师页面）。信息来源可包括各平台直接搜索、其所在大学的官方网站。
   • 针对 Luyao Niu，重点查找其 GitHub 和 Google Scholar 链接，并确认其 Hugging Face 链接的准确性。信息来源可包括各平台直接搜索、其个人主页。

2. 搜集剩余作者的完整信息：

   • 对第六位作者 Bill Yuchen Lin 和第七位作者 Radha Poovendran 进行全面的信息搜集。
   • 针对每位作者，系统查找其所属学校/研究机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。
   • 主要信息来源将包括：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找）、Google Scholar（搜索作者姓名，结合可能的机构信息或合作者进行筛选）、作者所在机构的官方网站、专业的职业社交平台（如 LinkedIn），以及直接在 GitHub 和 Hugging Face 平台搜索作者姓名。

3. 信息汇总与表格生成：

   • 在完成所有作者的信息搜集后，将按照他们在论文中的贡献度顺序进行整理。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。
   • 最终，将所有信息整合到一个结构清晰的表格中，以完成研究任务。

让我继续搜索 Bill Yuchen Lin 的信息。

我找到了 Bill Yuchen Lin 的一些信息，让我访问他的 GitHub 页面获取更多详细信息。

我找到了 Bill Yuchen Lin 的 Google Scholar 链接，让我访问这个页面获取更多详细信息。

我需要继续搜索 Bill Yuchen Lin 的更多信息，以及最后一位作者 Radha Poovendran 的信息。

已掌握的信息

1. 论文标题为 "TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning"。
2. 作者列表（按贡献度排序）：Zhangchen Xu, Yuetai Li, Fengqing Jiang, Bhaskar Ramasubramanian, Luyao Niu, Bill Yuchen Lin, Radha Poovendran。
3. Zhangchen Xu (第一作者)：华盛顿大学电气与计算机工程系的博士生，导师为 Radha Poovendran 教授。研究方向主要包括大型语言模型（LLM）的安全性、对齐、推理、后训练和合成数据，以及联邦学习。已找到其 GitHub (https://github.com/zhangchen-xu) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/zhangchenxu) 链接。
4. Yuetai Li (第二作者)：华盛顿大学网络安全实验室的博士生（二年级），导师为 Radha Poovendran 教授。本科毕业于格拉斯哥大学。研究兴趣主要包括 LLM 推理、合成数据集和可信 AI。已找到其个人主页 (https://yuetl9.github.io/)，其中包含邮箱 yuetaili@uw.edu 和 GitHub 用户名 yuetl9 (GitHub 链接推测为 https://github.com/yuetl9)。
5. Fengqing Jiang (第三作者)：隶属于华盛顿大学、UW-NSL、Magpie Alignment 等机构。研究方向可能与 LLM 推理、强化学习及 AI 评估基准相关。已找到其 GitHub (https://github.com/Django-Jiang) 和 Hugging Face (https://huggingface.co/fqjiang) 链接。其个人网站 (https://fqjiang.work/) 之前访问失败。
6. Bhaskar Ramasubramanian (第四作者)：西华盛顿大学电气与计算机工程系的助理教授，同时也是华盛顿大学电气与计算机工程系的附属助理教授，隶属于网络安全实验室。研究领域包括网络物理系统，特别关注控制论、强化学习、形式化方法和博弈论的应用。已找到其在华盛顿大学的简要介绍页面 (https://www.ece.uw.edu/people/bhaskar-ramasubramanian/)。
7. Luyao Niu (第五作者)：华盛顿大学电气与计算机工程系的助理教学教授。研究重点是开发可扩展的算法和方法，通过结合安全AI、鲁棒控制与验证以及弹性网络系统，在对抗环境中建立可信自主系统。博士毕业于伍斯特理工学院，曾在华盛顿大学网络安全实验室进行博士后研究。已找到其个人主页 (https://luyaoniu.github.io/) 和一个可能的 Hugging Face 链接 (https://huggingface.co/LNIU)。
8. Bill Yuchen Lin (第六作者)：xAI 的研究员，同时是华盛顿大学的附属助理教授。研究中心是大型语言模型的对齐、AI代理训练、推理和多模态LLMs，特别关注后训练、评估、奖励建模和合成数据生成。博士毕业于南加州大学，本科毕业于上海交通大学。已找到其 GitHub (https://github.com/yuchenlin) 和 Twitter 链接。其 OpenReview 页面 (https://openreview.net/profile?id=~Bill_Yuchen_Lin1) 列出了个人主页、Google Scholar 等链接。

下一步行动计划

1. 完善已搜集作者的缺失信息：

   • 针对 Zhangchen Xu，优先查找其 Google Scholar 个人主页和个人学术主页。主要信息来源包括 Google Scholar 平台（通过其已发表论文如 "TinyV"、"SafeDecoding"、"MAGPIE" 或导师姓名进行搜索）以及通用搜索引擎。
   • 针对 Yuetai Li，重点查找其 Google Scholar 和 Hugging Face 个人链接。主要信息来源包括 Google Scholar 平台、Hugging Face 平台，并可利用其个人主页信息辅助搜索。
   • 针对 Fengqing Jiang，重点查找其 Google Scholar 个人主页。主要信息来源包括 Google Scholar 平台（通过其已知论文或机构如华盛顿大学、UW-NSL 进行搜索）以及通用搜索引擎。
   • 针对 Bhaskar Ramasubramanian，重点查找其 GitHub、Hugging Face、Google Scholar 链接以及更详细的个人主页（例如其在西华盛顿大学的官方教师页面）。主要信息来源包括各平台直接搜索、其所在大学的官方网站。
   • 针对 Luyao Niu，重点查找其 GitHub 和 Google Scholar 链接，并确认其 Hugging Face 链接的准确性。主要信息来源包括各平台直接搜索、其个人主页。
   • 针对 Bill Yuchen Lin，访问其 OpenReview 页面上提供的个人主页和 Google Scholar 链接，以获取和确认这些信息，并查找其 Hugging Face 链接。

2. 搜集最后一位作者 Radha Poovendran 的完整信息：

   • 系统查找其所属学校/研究机构（很可能为华盛顿大学电气与计算机工程系，因其指导了多位该论文作者）、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。
   • 主要信息来源将包括：其在华盛顿大学的官方教师页面、Google Scholar、以及通过通用搜索引擎查找其个人学术主页或相关专业平台信息。

3. 信息汇总与表格生成：

   • 在完成所有作者的信息搜集后，将按照他们在论文中的贡献度顺序进行整理。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。
   • 最终，将所有信息整合到一个结构清晰的表格中。

让我继续搜索最后一位作者 Radha Poovendran 的信息。

我找到了 Radha Poovendran 的个人主页，让我访问这个页面获取更多详细信息。

我已经收集了所有作者的信息，现在让我整理成一个表格，按照贡献度排序。

我已经整理好了论文《TinyV: Reducing False Negatives in Verification Improves RL for LLM Reasoning》的所有作者信息，现在提供最终答案。

问题拆解

1. 确定“最近2个月”的具体时间范围（2025年04月09日至2025年06月09日）。
2. 明确“视觉-语言推理”和“跨模态推理”的核心概念和代表性研究方向。
3. 定义“受欢迎程度”的综合评估标准，如何结合论文引用次数、arXiv下载量和社交媒体讨论热度。
4. 确定筛选10位研究员的标准和优先级。
5. 明确所需研究员信息的具体内容和格式要求。

行动计划

1. 近期热门论文识别与筛选：

   • 通过网络搜索，查找在指定时间范围内（最近2个月）发表的，与“视觉-语言推理”和“跨模态推理”相关的学术论文。
   • 关注在主要学术预印本平台、顶级会议和期刊上新发表或引起广泛讨论的论文。
   • 初步评估论文的受欢迎程度，考虑其在学术社区的早期影响力指标（如社交媒体提及、早期引用迹象、下载量等）。
   • 信息源：arXiv, Google Scholar, Semantic Scholar, 主要AI/ML会议网站 (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL等), 相关领域顶尖期刊，学术社交媒体平台。

2. 候选研究员初步名单构建：

   • 从筛选出的热门论文中，提取主要贡献作者（通常为第一作者或通讯作者）的姓名和初步机构信息。
   • 根据论文的初步受欢迎程度和作者贡献，形成一个初步的候选研究员名单（数量可多于10人，以便后续筛选）。
   • 信息源：已筛选论文的作者列表及机构信息。

3. 候选研究员详细信息搜集：

   • 针对初步名单中的每一位研究员，进行深入的网络搜索，以收集其详细信息。
   • 查找并记录研究员的姓名、当前所属学校/机构、具体研究方向（确认与视觉-语言推理或跨模态推理的关联性）、个人概括介绍、目前在职/任职情况以及公开的电子邮箱地址。
   • 查找并记录研究员的GitHub、Hugging Face以及Google Scholar个人主页链接。
   • 信息源：研究员的个人学术主页、所在机构的官方网站、Google Scholar个人资料页、GitHub个人主页、Hugging Face个人主页、LinkedIn等专业社交平台。

4. 最终研究员筛选与信息整合：

   • 基于收集到的详细信息，综合评估每位候选研究员在“视觉-语言推理”和“跨模态推理”领域的近期贡献、学术影响力（基于论文受欢迎程度的综合判断）以及信息的完整性。
   • 从候选名单中筛选出最终的10位研究员。
   • 将所有收集到的信息按照用户要求的表格格式进行整理。
   • 信息源：步骤3中收集到的所有研究员信息。

首先，我需要查找最近2个月内关于视觉-语言推理和跨模态推理的热门论文。

我需要更多关于最近发表的多模态推理论文和相关研究员的信息。让我搜索一些具体的热门论文和研究者。

我需要查看更多关于 MME-Reasoning 基准测试的详细信息，以及了解其作者。

我需要查找 MME-Reasoning 论文的具体作者信息，让我访问 arXiv 页面。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步找到一篇于2025年5月27日提交到arXiv的较新论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。
4. 该论文的作者包括：Jiakang Yuan, Tianshuo Peng, Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue。
5. 该论文的研究机构涉及：复旦大学(FDU)、香港中文大学MMLab(CUHK MMLab)、上海人工智能实验室(Shanghai AI Laboratory)、中国科学技术大学(USTC)和南京大学(NJU)。

下一步行动计划

1. 逐一搜集已识别论文作者的详细信息：

   • 从《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》论文的第一作者Jiakang Yuan开始，依次为Tianshuo Peng, Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue搜集所需的全部信息（姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱、GitHub、Hugging Face、Google Scholar链接）。
   • 主要信息来源：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找，关键词如“作者姓名 个人主页/personal homepage/website”）、Google Scholar个人资料页（直接在Google Scholar搜索作者姓名，结合其机构或论文进行筛选）、作者所在机构的官方网站教职工页面、GitHub和Hugging Face平台（直接搜索作者姓名或用户名）、以及LinkedIn等专业社交平台。

2. 评估信息完整度并补充候选人：

   • 在完成对上述11位作者的信息搜集后，评估是否已获得足够数量（10位）且信息完整的研究员。
   • 如果未能从这篇论文的作者中找到10位信息完整且符合要求的研究员，或者需要更多样化的候选人，将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的视觉-语言推理和跨模态推理论文。
   • 补充信息来源：arXiv（按相关领域和时间筛选热门论文）、顶会论文库（如CVPR, ICCV, ACL, EMNLP等，查找2025年已录用或预印本）、以及学术新闻和社区讨论（如Twitter/X, Reddit r/MachineLearning等）中提及的热门研究。

3. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我先开始搜集第一位作者 Jiakang Yuan 的详细信息。

我找到了 Jiakang Yuan 的个人主页，让我访问这个页面获取更多详细信息。

我已经获取了 Jiakang Yuan 的详细信息，但还缺少他的邮箱、GitHub 和 Google Scholar 链接。让我继续搜索这些信息。

我已经找到了 Jiakang Yuan 的 GitHub 链接，现在让我搜索他的 Google Scholar 链接。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步找到一篇于2025年5月27日提交到arXiv的较新论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。
4. 该论文的作者包括：Jiakang Yuan, Tianshuo Peng, Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue。
5. 该论文的研究机构涉及：复旦大学(FDU)、香港中文大学MMLab(CUHK MMLab)、上海人工智能实验室(Shanghai AI Laboratory)、中国科学技术大学(USTC)和南京大学(NJU)。
6. 已开始收集第一作者 Jiakang Yuan 的信息：他是复旦大学的博士生，研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub 链接 (https://github.com/JiakangYuan)。其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Jiakang_Yuan1) 提及了Google Scholar链接和邮箱，但具体链接和完整邮箱地址尚未提取。

下一步行动计划

1. 完善第一作者 (Jiakang Yuan) 的信息：
   • 访问 Jiakang Yuan 的 OpenReview 个人资料页 (https://openreview.net/profile?id=~Jiakang_Yuan1) 和个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/)，仔细查找并提取其 Google Scholar 链接和公开的电子邮箱地址。
   • 查找其 Hugging Face 链接（如果存在）。
2. 依次搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：
   • 从第二位作者 Tianshuo Peng 开始，依次对 Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue 进行全面的信息搜集。
   • 针对每位作者，系统查找其所属学校/研究机构、主要研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、电子邮箱，以及 GitHub、Hugging Face 和 Google Scholar 的个人链接。
   • 主要信息来源：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找，关键词如“作者姓名 个人主页/personal homepage/website”）、Google Scholar个人资料页（直接在Google Scholar搜索作者姓名，结合其机构或论文进行筛选）、作者所在机构的官方网站教职工页面、GitHub和Hugging Face平台（直接搜索作者姓名或用户名）、以及LinkedIn等专业社交平台、OpenReview等学术平台。
3. 评估信息完整度并补充候选人（如有必要）：
   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合要求的研究员。
   • 如果未能从这篇论文的作者中找到10位信息完整且符合要求的研究员，或者需要更多样化的候选人以确保覆盖“受欢迎程度”的综合指标，将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的视觉-语言推理和跨模态推理论文及其主要贡献者。
   • 补充信息来源：arXiv（按相关领域和时间筛选热门论文，关注下载量和早期引用迹象）、顶会论文库（如CVPR, ICCV, ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR等，查找2025年已录用或预印本）、以及学术新闻和社区讨论（如Twitter/X, Reddit r/MachineLearning等）中提及的热门研究和研究员。
4. 整理并生成最终表格：
   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我继续查找 Jiakang Yuan 的 Google Scholar 链接。

我需要查找 Jiakang Yuan 的 Google Scholar 链接，让我直接在 Google Scholar 上搜索。

让我尝试直接搜索 Jiakang Yuan 的 Google Scholar 个人资料。

我已经收集了 Jiakang Yuan 的一些信息，现在让我查找第二位作者 Tianshuo Peng 的信息。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。
4. 该论文的作者包括：Jiakang Yuan, Tianshuo Peng, Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue。
5. 论文作者的机构涉及：复旦大学(FDU)、香港中文大学MMLab(CUHK MMLab)、上海人工智能实验室(Shanghai AI Laboratory)、中国科学技术大学(USTC)和南京大学(NJU)。
6. 已开始收集第一作者 Jiakang Yuan 的信息：他是复旦大学的博士生，研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub 链接 (https://github.com/JiakangYuan)。其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Jiakang_Yuan1) 提及了Google Scholar链接和邮箱，但具体链接和完整邮箱地址尚未成功提取。
7. 已开始收集第二作者 Tianshuo Peng 的信息：根据arXiv页面，他来自香港中文大学MMLab和上海人工智能实验室。已找到其Google Scholar页面 (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和个人主页 (https://pengts.github.io/)。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的信息：
   • 针对Jiakang Yuan，将优先访问其个人主页和OpenReview页面，以查找并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 针对Tianshuo Peng，将访问其个人主页和Google Scholar页面，收集包括学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱、GitHub和Hugging Face链接在内的所有必需信息。
2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：
   • 按照论文作者顺序，依次对Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息。
3. 评估与补充候选研究员：
   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，将评估是否已获得10位信息完整且符合“视觉-语言推理”和“跨模态推理”领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映“受欢迎程度”（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，查找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。主要信息来源包括arXiv、主要AI/ML会议（如CVPR, ACL, NeurIPS等2025年的论文）以及相关的学术社区讨论。
4. 整理并生成最终表格：
   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户指定的表格格式进行整理。对于任何未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我访问 Tianshuo Peng 的个人主页，获取更详细的信息。

我需要查找 Tianshuo Peng 的 GitHub 和 Google Scholar 链接。

我已经找到了 Tianshuo Peng 的 GitHub 链接，现在让我查看他的 Google Scholar 页面。

现在我已经收集了 Jiakang Yuan 和 Tianshuo Peng 的详细信息，让我继续搜集第三位作者 Yilei Jiang 的信息。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。
4. 该论文的作者包括：Jiakang Yuan, Tianshuo Peng, Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue。他们的机构涉及复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
5. 已开始收集前两位作者的信息：
   • Jiakang Yuan：复旦大学博士生，研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/JiakangYuan)。其邮箱和Google Scholar链接尚待从其个人主页或OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Jiakang_Yuan1) 确认。
   • Tianshuo Peng：武汉大学本科生（即将前往香港中文大学MMLab攻读博士），研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页 (https://pengts.github.io/)、邮箱 (pengts@whu.edu.cn)、Google Scholar (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和 GitHub (https://github.com/pengts)。

下一步行动计划

1. 完善已开始搜集作者的信息：
   • 针对Jiakang Yuan，将仔细查阅其个人主页和OpenReview页面，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 针对Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：
   • 从第三位作者Yilei Jiang开始，依次对Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息（姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱、各平台链接）。
   • 主要信息来源：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找，关键词如“作者姓名 个人主页/personal homepage/website”）、Google Scholar个人资料页（直接在Google Scholar搜索作者姓名，结合其机构或论文进行筛选）、作者所在机构的官方网站教职工页面、GitHub和Hugging Face平台（直接搜索作者姓名或用户名）、以及LinkedIn等专业社交平台、OpenReview等学术平台。
3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：
   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，将评估是否已获得10位信息完整且符合“视觉-语言推理”和“跨模态推理”领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映“受欢迎程度”（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。
   • 补充信息来源：arXiv（按相关领域和时间筛选热门论文，关注下载量和早期引用迹象）、主要AI/ML会议的论文库（如CVPR, ICCV, ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR等，查找2025年已录用或预印本）、以及学术新闻和社区讨论（如Twitter/X, Reddit r/MachineLearning等）中提及的热门研究和研究员。
4. 整理并生成最终表格：
   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我访问 Yilei Jiang 的个人主页，获取更详细的信息。

我需要继续搜索 Yilei Jiang 的信息，让我尝试查找他的 OpenReview 页面。

我已经收集了 Yilei Jiang 的一些信息，现在让我查找他的 Google Scholar 和 GitHub 链接。

我已经收集了一些关于 Yilei Jiang 的信息，现在让我尝试查找他的 GitHub 链接。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/JiakangYuan)。邮箱和Google Scholar链接尚待从其个人主页或OpenReview页面确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页 (https://pengts.github.io/)、邮箱 (pengts@whu.edu.cn)、Google Scholar (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和 GitHub (https://github.com/pengts)。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yilei_Jiang2)，其中包含DBLP链接和隐藏的邮箱信息。其个人GitHub Pages链接 (https://leigest519.github.io/) 之前访问出现404错误，但搜索结果暗示这可能是其正确的个人主页地址。Google Scholar和确认的GitHub链接尚待查找。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的缺失信息：

   • 对于Jiakang Yuan，仔细查阅其个人主页和OpenReview页面，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 对于Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
   • 对于Yilei Jiang，再次尝试访问其个人主页链接 (https://leigest519.github.io/)。如果成功，从中提取所需信息。如果不成功，则通过搜索引擎结合其姓名、学校（香港中文大学 MMLab）及关键词（如 "Google Scholar", "GitHub"）进行查找。同时，搜索其Hugging Face个人资料。

2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，依次对Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息（姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱、各平台链接）。
   • 主要信息来源：作者的个人学术主页（通过搜索引擎查找）、Google Scholar（直接搜索作者姓名，结合机构或论文筛选）、作者所在机构的官方网站教职工页面、GitHub和Hugging Face平台（直接搜索作者姓名或用户名）、LinkedIn等专业社交平台、OpenReview等学术平台。

3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：

   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合“视觉-语言推理”和“跨模态推理”领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映“受欢迎程度”（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。
   • 补充信息来源：arXiv（按相关领域和时间筛选热门论文，关注下载量和早期引用迹象）、主要AI/ML会议的论文库（如CVPR, ICCV, ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR等，查找2025年已录用或预印本）、以及学术新闻和社区讨论（如Twitter/X, Reddit r/MachineLearning等）中提及的热门研究和研究员。

4. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我继续搜索 Yilei Jiang 的 GitHub 链接。

我已经尝试查找 Yilei Jiang 的 GitHub 链接，但目前只找到了他的个人主页 URL (https://leigest519.github.io/)，该页面显示他是香港中文大学的计算机科学专业四年级学生。根据这个信息，我推测他的 GitHub 用户名可能是 "leigest519"，但需要进一步确认。

现在让我继续搜集第四位作者 Yiting Lu 的信息。

这是我了解到的信息和行动计划：
已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/JiakangYuan)。邮箱和Google Scholar链接尚待确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页 (https://pengts.github.io/)、邮箱 (pengts@whu.edu.cn)、Google Scholar (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和 GitHub (https://github.com/pengts)。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yilei_Jiang2)，其中包含DBLP链接。其GitHub用户名可能是"leigest519"，但需要进一步确认。
   • Yiting Lu (中国科学技术大学博士生): 已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yiting_Lu1)，其中包含邮箱信息（已隐藏，但显示为mail.ustc.edu.cn域名）。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的缺失信息：

   • 对于Jiakang Yuan，仔细查阅其个人主页，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 对于Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
   • 对于Yilei Jiang，确认其GitHub用户名是否为"leigest519"，并查找其Google Scholar和Hugging Face链接。
   • 对于Yiting Lu，查找其GitHub、Google Scholar和Hugging Face链接，以及更详细的研究方向和个人介绍。

2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，依次对Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息（姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱、各平台链接）。

3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：

   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合"视觉-语言推理"和"跨模态推理"领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映"受欢迎程度"（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。

4. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为"未找到"。

我将遵循以上行动计划来解决任务。

让我继续查找 Yiting Lu 的 Google Scholar 链接。

这是我了解到的信息和行动计划：
已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/JiakangYuan)。邮箱和Google Scholar链接尚待确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页 (https://pengts.github.io/)、邮箱 (pengts@whu.edu.cn)、Google Scholar (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和 GitHub (https://github.com/pengts)。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yilei_Jiang2)，其中包含DBLP链接。其GitHub用户名可能是"leigest519"，但需要进一步确认。
   • Yiting Lu (中国科学技术大学博士生): 研究方向为图像质量评估。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yiting_Lu1)，其中包含邮箱信息（已隐藏，但显示为mail.ustc.edu.cn域名）。导师为Zhibo Chen，研究兴趣包括图像质量评估。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的缺失信息：

   • 对于Jiakang Yuan，仔细查阅其个人主页，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 对于Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
   • 对于Yilei Jiang，确认其GitHub用户名是否为"leigest519"，并查找其Google Scholar和Hugging Face链接。
   • 对于Yiting Lu，查找其GitHub、Google Scholar和Hugging Face链接，以及更详细的研究方向和个人介绍。

2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，依次对Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息（姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱、各平台链接）。

3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：

   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合"视觉-语言推理"和"跨模态推理"领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映"受欢迎程度"（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。

4. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为"未找到"。

我将遵循以上行动计划来解决任务。

让我继续搜索 Yiting Lu 的 Google Scholar 链接。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页和GitHub链接。邮箱和Google Scholar链接尚待确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页、邮箱、Google Scholar和GitHub链接。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面，其中包含DBLP链接。其GitHub用户名可能是"leigest519"，但需要进一步确认。
   • Yiting Lu (中国科学技术大学博士生): 研究方向为图像质量评估。已找到其OpenReview页面，其中包含邮箱信息（已隐藏，但显示为mail.ustc.edu.cn域名）。导师为Zhibo Chen。其Google Scholar链接在OpenReview页面中被提及但未直接提供。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的缺失信息：

   • 对于Jiakang Yuan，将仔细查阅其个人主页和OpenReview页面，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 对于Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
   • 对于Yilei Jiang，确认其GitHub用户名是否为"leigest519"，并查找其Google Scholar和Hugging Face链接。
   • 对于Yiting Lu，访问其OpenReview页面上提及的Google Scholar链接（如果可直接点击或能推断出），或通过搜索引擎结合其姓名、学校（中国科学技术大学/USTC）及研究方向（图像质量评估）查找其Google Scholar页面。同时查找其GitHub和Hugging Face链接，以及更详细的研究方向和个人介绍。

2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，依次对Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息。

3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：

   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合"视觉-语言推理"和"跨模态推理"领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映"受欢迎程度"（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。信息来源将包括arXiv、主要AI/ML会议的论文库以及相关的学术社区讨论。

4. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我尝试访问 Xin Li 的主页，看看是否能找到关于 Yiting Lu 的更多信息。

这是我了解到的信息和行动计划：
已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页和GitHub链接。邮箱和Google Scholar链接尚待确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页、邮箱、Google Scholar和GitHub链接。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面，其中包含DBLP链接。其GitHub用户名可能是"leigest519"，但需要进一步确认。
   • Yiting Lu (中国科学技术大学博士生): 研究方向为图像质量评估、医学图像分析和图像超分辨率。导师为Zhibo Chen。他与Xin Li有密切的学术合作关系，共同发表了多篇论文，包括"StyleAM: Perception-Oriented Unsupervised Domain Adaption for Non-reference Image Quality Assessment"和"RTN: Reinforced Transformer Network for Coronary CT Angiography Vessel-level Image Quality Assessment"(MICCAI2022)等。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的缺失信息：

   • 对于Jiakang Yuan，将仔细查阅其个人主页和OpenReview页面，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。
   • 对于Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
   • 对于Yilei Jiang，确认其GitHub用户名是否为"leigest519"，并查找其Google Scholar和Hugging Face链接。
   • 对于Yiting Lu，直接搜索其Google Scholar个人页面，使用关键词"Yiting Lu USTC image quality assessment"。同时查找其GitHub和Hugging Face链接，以及更详细的个人介绍。

2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，依次对Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息。

3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：

   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合"视觉-语言推理"和"跨模态推理"领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映"受欢迎程度"（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。

4. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为"未找到"。

我将遵循以上行动计划来解决任务。

让我直接搜索 Yiting Lu 的 Google Scholar 页面。

让我尝试搜索 Renrui Zhang 的信息，他是《MME-Reasoning》论文的第五位作者。

我找到了 Renrui Zhang 的一些信息，现在让我访问他的个人主页获取更详细的信息。

已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/JiakangYuan)。邮箱 (jkyuan22@m.fudan.edu.cn) 已在其个人主页找到。Google Scholar链接尚待确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页 (https://pengts.github.io/)、邮箱 (pengts@whu.edu.cn)、Google Scholar (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和 GitHub (https://github.com/pengts)。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yilei_Jiang2)，其中包含DBLP链接和隐藏的邮箱信息。其个人GitHub Pages链接 (https://leigest519.github.io/) 曾访问失败，但GitHub用户名可能是"leigest519"。
   • Yiting Lu (中国科学技术大学博士生): 研究方向为图像质量评估、医学图像分析和图像超分辨率。导师为Zhibo Chen。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yiting_Lu1)，其中提及Google Scholar链接但未直接提供，邮箱域名为mail.ustc.edu.cn。
   • Renrui Zhang (香港中文大学MMLab博士候选人): 研究兴趣包括大型多模态模型、视觉-语言学习、具身AI和3D视觉。已找到其个人主页 (https://zrrskywalker.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/ZrrSkywalker)。邮箱和Google Scholar链接尚待确认。

下一步行动计划

1. 完善已识别作者的缺失信息：

   • 对于Jiakang Yuan，重点查找其Google Scholar链接和Hugging Face个人资料。信息来源可包括其个人主页、OpenReview页面以及直接在Google Scholar平台搜索。
   • 对于Tianshuo Peng，查找其Hugging Face个人资料（如果存在）。
   • 对于Yilei Jiang，再次尝试访问其个人主页链接 (https://leigest519.github.io/)，并确认其GitHub用户名。同时，查找其Google Scholar和Hugging Face链接。主要信息来源包括搜索引擎、GitHub平台和Google Scholar平台。
   • 对于Yiting Lu，访问其OpenReview页面上提及的Google Scholar链接（如果可直接点击或能推断出），或通过搜索引擎结合其姓名、学校（中国科学技术大学/USTC）及研究方向（图像质量评估）查找其Google Scholar页面。同时查找其GitHub和Hugging Face链接，以及更详细的个人介绍和邮箱。
   • 对于Renrui Zhang，仔细查阅其个人主页，以找到并记录其Google Scholar链接和公开的电子邮箱地址。同时，搜索其Hugging Face个人资料。

2. 系统性搜集《MME-Reasoning》论文其余作者的详细信息：

   • 按照论文作者顺序，依次对Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue进行全面的信息搜集。
   • 对每位作者，将查找其个人学术主页、Google Scholar个人资料页、GitHub和Hugging Face个人主页，以及其所在机构的官方网站，以获取所需的全部信息。

3. 评估信息完整度并补充候选研究员（如有必要）：

   • 在完成对《MME-Reasoning》论文所有作者的信息搜集后，评估是否已获得10位信息完整且符合"视觉-语言推理"和"跨模态推理"领域要求的研究员。
   • 如果候选人不足10位，或为了更全面地反映"受欢迎程度"（综合引用、下载量、社交媒体热度），将扩大搜索范围，寻找最近2个月内其他高影响力的相关领域论文及其主要贡献者。信息来源将包括arXiv、主要AI/ML会议的论文库以及相关的学术社区讨论。

4. 整理并生成最终表格：

   • 将所有收集到的符合要求的10位研究员的信息，按照用户要求的格式整理成表格。
   • 对于任何经过努力仍未能找到的信息项，将明确标注为“未找到”。

让我搜索 Renrui Zhang 的 Google Scholar 链接。

这是我了解到的信息和行动计划：
已掌握的信息

1. 调研任务是找出最近2个月（2025年04月09日至2025年06月09日）在视觉-语言推理和跨模态推理领域，基于论文受欢迎程度（综合引用次数、arXiv下载量、社交媒体讨论热度）的10位全球顶尖研究员。
2. 需要为每位研究员整理姓名、学校/机构、研究方向、概括介绍、目前在职/任职情况、邮箱，以及GitHub、Hugging Face和Google Scholar链接。
3. 已初步识别一篇于2025年5月27日提交到arXiv的论文《MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs》(arXiv:2505.21327)。该论文的作者团队来自复旦大学、香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室、中国科学技术大学和南京大学。
4. 已开始收集部分作者信息：
   • Jiakang Yuan (复旦大学博士生): 研究方向包括3D感知、迁移学习和多模态大语言模型。已找到其个人主页 (https://jiakangyuan.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/JiakangYuan)。邮箱 (jkyuan22@m.fudan.edu.cn) 已在其个人主页找到。Google Scholar链接尚待确认。
   • Tianshuo Peng (武汉大学本科生，将前往香港中文大学MMLab攻读博士): 研究方向为多模态感知与理解，特别是视觉-语言理解。已找到其个人主页 (https://pengts.github.io/)、邮箱 (pengts@whu.edu.cn)、Google Scholar (https://scholar.google.com.hk/citations?user=gWnyfSgAAAAJ&hl=zh-CN) 和 GitHub (https://github.com/pengts)。
   • Yilei Jiang (香港中文大学博士生): 研究方向为多模态AI。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yilei_Jiang2)，其中包含DBLP链接和隐藏的邮箱信息。其个人GitHub Pages链接 (https://leigest519.github.io/) 曾访问失败，但GitHub用户名可能是"leigest519"。
   • Yiting Lu (中国科学技术大学博士生): 研究方向为图像质量评估、医学图像分析和图像超分辨率。导师为Zhibo Chen。已找到其OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Yiting_Lu1)，其中提及Google Scholar链接但未直接提供，邮箱域名为mail.ustc.edu.cn。
   • Renrui Zhang (香港中文大学MMLab博士候选人): 研究兴趣包括大型多模态模型、视觉-语言学习、具身AI和3D视觉。已找到其个人主页 (https://zrrskywalker.github.io/) 和 GitHub (https://github.com/ZrrSkywalker)。OpenReview页面 (https://openreview.net/profile?id=~Renrui_Zhang1) 提及Google Scholar链接但未直接提供，邮箱域名包括pku.edu.cn和pjlab.org.cn。

下一步行动计划