香港中文大学（深圳）

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T-Lab 实验室由香港中文大学（深圳）唐晓莹教授领衔，专注于人工智能、联邦学习、大模型（推理、MOE、多模态）以及电动车充电优化与智能等研究方向。实验室在 NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、CVPR、ICCV、AAAI、EMNLP 等顶级会议，以及 IEEE SmartGridComm、TMC、TII、TSG、TPWRS、TMLR、IOTJ 等权威期刊上发表了多项高水平成果。实验室围绕三个核心研究方向持续攻关：在联邦学习领域，攻克异构数据客户端聚类、多样化客户端采样、联邦遗忘与冲突缓解、公平性优化等关键算法难题；在大模型（推理、MOE、多模态）领域，推进视频时序定位、因果事件建模的时间理解、动态专家混合模型等前沿研究；在电动车充电优化与智能方向，探索充电站最优布局、高速公路充电决策博弈分析、电动汽车参与一次调频市场等核心技术。T-Lab致力于推动上述研究方向的理论创新与技术突破，实现在智能电网、计算机视觉、分布式学习等核心应用场景的深度融合和创新落地。

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实验室新闻

实验室相关报道

综合能源新视界报道
2025年7月 综合能源新视界 【TMC好文|换电站】香港中文大学（深圳）唐晓莹教授课题组：非合作式换电站的最优定价与充电策略设计：助力换电站市场高效竞争与盈利

T-lab在换电站定价策略和充电优化方面的研究成果获得行业关注，相关论文发表在IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC)期刊上，为换电站市场的理论研究和实践应用提供了新的思路。

深视新闻报道
2025年7月 深视新闻 深视新闻｜深圳上半年用电同比增长4.8% 数字经济等服务业增长约40%

深视新闻采访了唐晓莹教授，她谈到深圳用电量增长与新质生产力的发展密切相关，产业的算力中心、数据中心的建设以及研发活动都需要大量电力支持，体现了深圳在数字化转型方面的快速发展。

香港中文大学深圳报道
2025年5月 香港中文大学深圳 【AI新星系列报道之十三】唐晓莹：基础算法创新赋能多领域应用

学校官方公众号对唐晓莹教授在基础算法创新方面的贡献进行了专题报道，作为AI新星系列报道的第十三位学者，展现了其在多领域应用中的探索与实践。

机器之心报道
2025年3月 机器之心 TRACE：因果事件建模助力视频理解大模型的时间定位能力

机器之心报道了T-lab发表在The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)的最新研究，TRACE模型通过因果事件建模，为视频理解领域的时间定位任务提供了新的技术路径。

深圳发布报道
2025年3月 深圳发布 来了就是深圳人！Ta们献歌深圳生日

唐晓莹教授受深圳市人才工作局邀请，作为深圳高校青年人才代表之一，参加《来了就是深圳人》的制作。