基本信息
姓名：赖永
职称：副教授
邮箱：laiy@jlu.edu.cn
研究方向：人工智能，具体包括知识表示与推理、神经符号计算、可解释机器学习、概率程序分析等
讲授课程：《数据结构》、《人工智能》
工作经历
2017.10-至今，吉林大学计算机科学与技术学院，副教授
2019.7-2020.8，新加坡国立大学，Research Fellow
2014.1-2017.9，吉林大学计算机科学与技术学院，讲师
科研项目
负责国家自然科学基金、吉林省自然科学基金、吉林省教育厅重点项目等项目6项，参与项目多项。
论文发表情况
已在AAAI、CAV、KDD、IJCAI、TACAS、SAT、JAIR、KAIS、FCS、计算机学报、软件学报等国内国际著名期刊和会议上发表论文20多篇，其中CAV论文为东北地区首篇，TACAS、SAT、JAIR、KAIS论文均为吉林大学首篇。合作者包括新加坡国立大学、美国佐治亚理工大学、加拿大多伦多大学、法国阿尔多瓦大学、北京航空航天大学、东北师范大学、暨南大学、河海大学等国内外知名高校科研学者。部分代表性论文如下：
[1] Yitao Zhang, Xiao Yang, Yong Lai*, Bo Yang*. SAT Solver Selection: Move Beyond Handcrafted Features. ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026), accepted. (CCF推荐为A类会议，数据挖掘领域顶级会议)
[2] Yong Lai, Junjie Li, Chuan Luo*. SMT(LIA) Sampling with High Diversity. In: Proceedings of 32nd International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems (TACAS 2026), 192–212. (CCF推荐为B类会议，形式化验证领域顶级会议)
[3] Yong Lai*, Kuldeep S. Meel, Roland H. C. Yap. Panini: An Efficient and Flexible Knowledge Compiler. In: Proceedings of 37th International Conference on Computer Aided Verification (CAV 2025), 92–105. (CCF推荐为A类会议，形式化验证领域顶级会议)
[4] Yong Lai, Haolong Tong, Zhenghang Xu, Minghao Yin*. Scalable Precise Computation of Shannon Entropy. In: Proceedings of the 28th International Conference on Theory and Applications of Satisfiability Testing (SAT 2025), 20:1–20:19. (CCF推荐为B类会议)
[5] Yong Lai, Zhenghang Xu, Minghao Yin*. PBCounter: Weighted Model Counting on Pseudo-Boolean Formulas. Frontiers of Computer Science, 2025, 19(3): 193402 (CCF推荐为B类期刊)
[6] Yong Lai, Kuldeep S. Meel, Roland H. C. Yap. Fast Converging Anytime Model Counting. In: Proceedings of Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023), 4025–4034. (CCF推荐为A类会议，人工智能领域顶级会议)
[7] Yong Lai, Kuldeep S. Meel, Roland H. C. Yap. The Power of Literal Equivalence in Model Counting. In: Proceedings of Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021), 3851–3859. (CCF推荐为A类会议，人工智能领域顶级会议)
[8] Yong Lai*, Dayou Liu, Minghao Yin. New Canonical Representations by Augmenting OBDDs with Conjunctive Decomposition (Extended Abstract). In: Proceeding of Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-17), 5010–5014. (CCF推荐为B类会议，人工智能领域顶级会议，口头报告20分钟)
[9] Yong Lai*, Dayou Liu, Minghao Yin. New Canonical Representations by Augmenting OBDDs with Conjunctive Decomposition. Journal of Artificial Intelligence Research, 2017, 58: 453–521. (CCF推荐为B类期刊，人工智能领域顶级期刊之一)
[10]Shengsheng Wang, Changji Wen, Yong Lai*, Yiting Liu, Dayou Liu. Interactive Activity Learning from Trajectories with Qualitative Spatio-Temporal Relation. Chinese Journal of Electronics, 2015, 24(3): 508–512 (计算机学科国内权威期刊)
[11]刘大有, 赖永*, 王生生. Tableau算法的优化及模型规约技术. 计算机学报, 2014, 37(8): 1647–1657 (计算机学科国内权威期刊)
[12]Yong Lai, Dayou Liu*, Shengsheng Wang. Reduced ordered binary decision diagram with implied literals: a new knowledge compilation approach. Knowledge and Information Systems, 2013, 35(3): 665–712. (CCF推荐为B类期刊)
[13]刘大有*, 赖永, 林海. C2E: 一个高性能的EPCCL编译器. 计算机学报, 2013, 36(6): 1254-1260. (计算机学科国内权威期刊)
[14]赖永, 刘大有*. 一种有效的分层加权库编译方法. 软件学报, 2012, 23(10): 2550–2563. (计算机学科国内权威期刊)
[15]赖永, 欧阳丹彤*, 蔡敦波, 吕帅. 基于扩展规则的模型计数与智能规划方法. 计算机研究与发展, 2009, 46(3): 459–469. (计算机学科国内权威期刊)
学术认可
担任中国人工智能学会人工智能基础专委会委员、中国计算机学会形式化方法专委会执行委员
获中国商业联合会全国商业科技进步一等奖1项，两次获国际模型计数竞赛无权组亚军
多次受邀在国内外知名高校、研究所做学术报告
培养特色
团队坚持一对一悉心指导，组内氛围融洽和睦；支持学生求学与实习兼顾，工作强度适中、张弛有度。
学习之余，会组织丰富的团建活动（部分照片见：https://github.com/laigroup/GroupPhotos）。
团队成果丰硕，多人斩获奖学金、获评优秀硕士学位论文；毕业生去向优质，包括字节跳动、腾讯、华为、京东、拼多多、vivo、平安等知名企业，亦有入职国家机关、国有银行，或赴海内外高校攻读博士学位，发展前景广阔。
欢迎基础扎实、热衷科研的同学加入研究组！
