亚利桑那大学电气、计算与软件工程学院 Bo Liu｜智能体AI / 强化学习控制 / 可信决策方向 PhD机会 申博导师分析

University of Arizona ECSE｜Bo (Beau) Liu 组速读定位：Agentic AI｜Reinforcement Learning & Control｜Trustworthy AI。

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来源：https://ecse.engineering.arizona.edu/faculty-staff/faculty/bo-liu

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来源：https://ergodicmarkovian.github.io/main/

Google Scholar

来源：https://scholar.google.com/citations?user=8MliTo4AAAAJ&hl=en

1. 老师信息

Bo Liu 于 2024 年加入亚利桑那大学，此前在 Amazon Research、Auburn University 和 Philips Research 工作。其研究兼顾强化学习理论与智能系统应用，关注决策过程的可解释性、风险及可靠性。

研究主线可概括为：

交互数据与任务知识 → 学习、规划与控制 → 风险评估 → 可解释智能决策

教育背景

学术职务与荣誉

2. 研究方向

2.1 智能体与多智能体系统

研究组近期将 LLM、多智能体系统及任务工作流纳入重点方向。适合具备语言模型、强化学习或智能体系统经验的申请者。

2.2 强化学习与风险敏感控制

研究包括离策略学习、策略评估、样本复杂度和均值—方差优化。关注模型不仅能获得较高收益，也能控制运行波动和决策风险。

2.3 神经符号与可信决策

通过符号规划引导深度强化学习，将复杂任务分解为可理解的子任务，并利用学习结果更新规划。适合关注可解释学习、任务规划和人机交互的申请者。

3. 代表作

以下三篇均有 Bo Liu 署名，分别对应稳定强化学习、风险敏感决策和神经符号规划。作者顺序与 DOI 按正式出版记录列出。

3.1 Proximal Gradient Temporal Difference Learning: Stable Reinforcement Learning with Polynomial Sample Complexity

关键词：离策略学习、近端梯度、样本复杂度。

论文从原始—对偶鞍点问题出发，推导梯度时序差分学习算法，并给出有限样本分析。该工作体现了 Bo Liu 在强化学习稳定性与理论保证方面的研究基础。

3.2 Mean-Variance Policy Iteration for Risk-Averse Reinforcement Learning

关键词：风险厌恶、均值—方差、策略迭代。

论文提出 MVPI 框架，将已有策略评估和风险中性控制方法用于风险厌恶学习，并以风险敏感 TD3 进行验证。

适合从收益与风险权衡、机器人控制及可信强化学习切入。

3.3 SDRL: Interpretable and Data-Efficient Deep Reinforcement Learning Leveraging Symbolic Planning

关键词：符号规划、层次强化学习、可解释决策。

论文提出 planner–controller–meta-controller 架构，将符号动作与强化学习子任务对应，兼顾高层规划和数据驱动执行。

这篇论文体现了团队“知识引导—子任务学习—可解释决策”的方法路线。

4. 发表和培养情况

团队公开页面列有三名博士生，研究方向覆盖语言模型、强化学习及科学和医疗应用。

团队培养记录还包括强化学习与神经符号AI方向的博士毕业生，以及硕士和项目合作学生。Google Scholar 引用量与 h-index 以个人页面实时数据为准。

5. 项目和研究资源

公开资助记录

这两项为历史资助记录，反映团队在可信决策与产业应用方面的积累，不能直接视为当前博士岗位的经费余额。

计算资源

主页列有 NVIDIA GPU donation、AWS research cloud credits 和 Google Cloud education 支持，为模型训练与实验提供补充资源；具体可用额度及设备配置未公开。

**项目分析：**研究基础覆盖理论算法、知识引导决策和产业风险管理。新生实际进入的项目及资助来源，应在面试或录取阶段确认。

6. PhD 项目与申请要求

最匹配的申请路径是：

PhD in Electrical and Computer Engineering

申请页面：https://ecse.engineering.arizona.edu/grad-programs/admissions

招生安排

基本要求

Fall 2027 时间

按学院目前公布的常规 Fall PhD 时间安排：

争取导师名额与资助，建议按优先截止日期准备，并先完成导师申请表。

7. Funding 判断

ECSE 官方提供研究助理、教学助理及 fellowship 资助路径，其中 assistantship 可提供学费支持和生活津贴。

Funding 结论

博士名额明确开放，具体资助包需要确认。

套磁或面试时建议确认：

1. 对应项目是否提供 RA，还是由 TA／fellowship 支持；

2. 是否覆盖全年津贴、全部学费及保险；

3. 资助期限、续资条件及暑期安排。

8. 全奖硕士及其他机会

**全奖硕士：没有明确统一承诺。**参与研究的机会与硕士录取、学费资助须分别确认。

博士后及短期研究申请表均可从 Student & Enrollment 页面进入：

https://ergodicmarkovian.github.io/main/student.html

9. 申请匹配画像

重点能力

建议提交能体现个人贡献的研究：明确问题、实现方法、设计对比实验，并说明性能提升或理论结论。

10. 套磁建议

推荐切入点

方向一：可信智能体

结合语言模型与任务规划，提高智能体的可解释性、风险意识和行为可追溯性。

方向二：风险敏感强化学习

研究控制任务中的收益—风险权衡，并验证算法在不确定环境下的稳定性。

方向三：神经符号学习

利用符号知识和子任务分解，提升强化学习的数据效率与任务迁移能力。

邮件应包含

1. 入学计划、当前学历和最相关的研究经历；

2. 与团队论文相连的具体问题，以及已有实验或理论成果；

3. CV、成绩单、论文／代码，并注明已提交导师申请表。

导师招生页特别强调：联系前应阅读近期论文，并展示明确的研究匹配。

邮件标题示例

Prospective Fall 2027 PhD Applicant – Trustworthy Reinforcement Learning and Agentic AI – Your Name

联系邮箱：

boliu@arizona.edu

信息核对日期：2026 年 10 月 4 日。本次提供的招聘人数为博士 3–4 名；导师主页确认 Spring／Fall 2027 多个名额。春季正式入学流程、具体人数及资助内容以导师回复、学院审核和正式 offer 为准。