其研究聚焦面向机器学习的优化与模型压缩，致力于理解并设计高效、可靠的学习算法。

· 2026年7月至今：清华大学工业工程系，助理教授

· 2025年6月—2026年6月：宾夕法尼亚大学统计与数据科学系，博士后研究员

· 2021年1月—2025年5月：密歇根大学安娜堡分校，工业与运筹工程，博士；导师：Salar Fattahi 教授

· 2016年9月—2020年6月：清华大学，工业工程工学学士、数学理学学士

· 2019年1月—2019年8月：加州大学伯克利分校统计学系，交流学生

· 面向机器学习的优化理论与算法

· 非凸优化、优化轨迹分析与隐式正则化

· 模型压缩、模型量化与量化感知训练

· 鲁棒机器学习、鲁棒矩阵与子空间恢复

· 大模型优化器与训练策略

· 密歇根大学 ProQuest 杰出博士论文奖，2026

· 密歇根大学 Rackham 博士候选人奖学金，2024—2025

· INFORMS 青年教师兴趣组论文竞赛二等奖（合作者），2023

· 密歇根大学工业与运筹工程系 Katta Murty 最佳优化研究论文奖，2023

· NeurIPS Scholar Award，2022

近期预印本

1.Jianhao Ma and Yuxin Chen. “WSqD: A Horizon-Free Learning Rate Schedule for Large Model Training.” 论文

2.Tianqi Shen, Jinji Yang, Runze Shi, Jianhao Ma, Jiaye Teng, and Ziye Ma. “Towards Understanding the Power and Limits of the Muon Optimizer: A River-Valley Perspective.” 论文

3.Hanyang Li, Jianhao Ma, and Ying Cui. “Understanding Quantization-Aware Training: Gradients at Quantized Weights Bias to the Low-Loss Basin.” 论文

4.Jianhao Ma, Yu Huang, Yuejie Chi, and Yuxin Chen. “Preconditioning Benefits of Spectral Orthogonalization in Muon.” 论文

已发表论文

1.Jianhao Ma, Rui Ray Chen, Yinghui He, Salar Fattahi, and Wei Hu. “Sparse Mean Estimation in Adversarial Settings via Incremental Learning.” Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. 论文

2.Jianhao Ma and Salar Fattahi. “Can Learning Be Explained By Local Optimality In Low-rank Matrix Recovery?” Mathematics of Operations Research, 2025. 论文

3.Lisa Jin, Jianhao Ma, Zechun Liu, Andrey Gromov, Aaron Defazio, and Lin Xiao. “PARQ: Piecewise-Affine Regularized Quantization.” International Conference on Machine Learning (ICML), 2025. 论文

4.Jianhao Ma and Salar Fattahi. “Convergence of Gradient Descent with Small Initialization for Unregularized Matrix Completion.” Conference on Learning Theory (COLT), 2024. 论文

5.Jianhao Ma and Salar Fattahi. “Global Convergence of Sub-gradient Method for Robust Matrix Recovery: Small Initialization, Noisy Measurements, and Over-parameterization.” Journal of Machine Learning Research (JMLR), 2023. 论文

6.Jianhao Ma, Lingjun Guo, and Salar Fattahi. “Behind the Scenes of Gradient Descent: A Trajectory Analysis via Basis Function Decomposition.” International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023. 论文

7.Jianhao Ma and Salar Fattahi. “Blessing of Nonconvexity in Deep Linear Models: Depth Flattens the Optimization Landscape Around the True Solution.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022（Spotlight）. 论文

· 2024年5月—2024年8月：Meta FAIR Labs，研究科学家实习生；合作导师：Lin Xiao 博士

· 2020年4月—2020年7月：字节跳动 AI Lab，机器学习工程师实习生

· INFORMS Annual Meeting 分会场主席：2021、2022、2024

· 期刊审稿人：IEEE Transactions on Information Theory、IEEE Transactions on Signal Processing、SIAM Journal on Optimization、SIAM Review、Journal of Machine Learning Research 等

· 会议审稿人：ICML、NeurIPS、ICLR、AISTATS 等