马兰霁弘，男，博士，讲师。2017年于清华大学航天航空学院获得能源与动力工程学士学位，2019年于加州大学圣地亚哥分校（UCSD）获得机械工程硕士学位。2025年博士毕业于南京大学LAMDA实验室（导师：周志华院士）。
博士期间围绕开放环境机器学习、在线决策、基于人类反馈的偏好学习展开研究。科研成果主要发表在ACM SIGKDD (KDD)、Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 等人工智能与数据挖掘领域顶级国际会议，以及IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)、《计算机研究与发展》等国内外权威期刊。曾获2025年ACM SIGKDD China优秀博士论文奖、第九届中国数据挖掘大会优秀论文奖等多项重要荣誉。
近期的研究方向是“AI+金融”交叉领域，重点关注量化金融与算法交易，致力于将前沿的机器学习决策框架应用于充满不确定性的真实金融市场中。目前正积极寻求与学术界同仁、量化研究员以及行业创新者的深度合作，以期共同拓宽计算金融与交叉学科的边界。
代表性论文：
[1] L. Ma, Y.-X. Ding, Z.-Y. Zhang, and Z.-H. Zhou, "Achieving Nearly-Optimal Regret and Sample Complexity in Dueling Bandits with Applications in Online Recommendations," in Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'25), Toronto, Canada, 2025: 1008-1019. (KDD’25, CCF A类, 第一作者)
[2] L. Ma, Y.-X. Ding, P. Zhao, and Z.-H. Zhou, "Learning Objective Adaptation by Correlation-Based Model Reuse," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025, 36(8): 14440-14451. (SCI, 中科院一区/CCF B类期刊, 第一作者)
[3] L. Ma, Z.-Y. Zhang, Y.-X. Ding, and Z.-H. Zhou, "Handling Varied Objectives by Online Decision Making," in Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'24), Barcelona, Spain, 2024: 2130-2140. (KDD’24, CCF A类, 第一作者)
[4] 马兰霁弘, 赵鹏, 周志华, "稳健的重尾线性赌博机算法," 计算机研究与发展, 2023, 60(6): 1385-1395. (CCF A类中文期刊, 第一作者)
[5] Y.-J. Zhang, P. Zhao, L. Ma, and Z.-H. Zhou, "An Unbiased Risk Estimator for Learning with Augmented Classes," in Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS'20), Vancouver, Canada, 2020: 10247-10258. (NeurIPS, CCF A类)
荣誉及奖励：
[1] 2025年ACM SIGKDD China优秀博士论文奖
[2] 第九届中国数据挖掘大会优秀论文奖
[3] 南京大学人工智能学院2025年度优秀博士论文
[4] 南京大学优秀博士研究生创新能力计划
[5] 南京大学徐新国际交流奖学金
代表性专利及软件成果：
[1] 周志华, 赵鹏, 马兰霁弘. 面向语言模型智能问答系统的多目标优化方法: CN119323271 B [P]. 2025-08-05. (已授权)