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这是Jiaqi Tang（唐佳奇）的个人学术主页。网站展示其教育背景（西北工业大学本科、香港科技大学广州硕士、香港科技大学ECE博士生）、研究方向（多模态大语言模型和智能体AI）、论文发表列表（涵盖CVPR、ICCV、ECCV、NeurIP
TTG4G 编辑组
·更新于 2026-07-12 ·数据来源: ai_fine
评测方法 ↗
数据来源
ai_fine · 最近更新 2026-07-12
行业深度解析AI 深度分析
一句话香港科技大学电子与计算机工程系博士生 Jiaqi Tang 的个人学术主页，展示其多模态大模型、Agentic AI 与计算机视觉研究成果。
定价免费访问 个人学术主页，无商业定价或付费服务信息。
适合谁学术研究者、AI/计算机视觉方向学生、潜在合作者、论文读者、招聘或实习评估方
核心功能个人教育背景与研究方向介绍论文、预印本、代码、模型、数据与项目链接汇总学术新闻、获奖与论文录用动态实习经历、教学经历与审稿服务记录Scholar、GitHub、HuggingFace、DBLP、ORCID 等外部学术档案入口
中国访问可直连
适用场景查询 Jiaqi Tang 的论文与代码；了解其研究方向和合作机会；评估学术背景、奖项和实习经历；快速跳转到 arXiv、GitHub、HuggingFace 等项目资源。
同类Google Scholar Profile、DBLP Author Page、个人 GitHub Pages 学术主页、Semantic Scholar 作者页
优点- 研究主题聚焦，围绕多模态大模型、视觉理解、Agentic AI 等前沿方向
- 论文条目较完整，包含代码、模型、demo、数据等科研复现入口
- 学术履历、获奖、教学和审稿活动透明度较高
- 页面结构清晰，适合作为个人学术名片和论文索引
不足- 不是产品型网站，不提供在线工具、平台服务或商业支持
- 主要内容为英文，对非学术用户理解门槛较高
- 访问体验依赖外部链接，部分 GitHub、HuggingFace、X 等资源在中国大陆可能不稳定
- 缺少系统化博客、教程或面向公众的科普内容
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