徐增林现为复旦大学二级教授、博导。于香港中文大学计算机科学与工程专业获得博士学位。他曾在密歇根州立大学、萨尔大学与马克思普朗克计算机研究所、普渡大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学（深圳）从事教学科研工作。长期从事机器学习理论及应用研究，近年来主要关注科学人工智能与可信人工智能领域，包括多模态学习、时间序列分析、图神经网络、张量神经网络、大语言模型、可信联邦学习、隐私计算等。在IEEE TPAMI、TKDE、TNNLS、NeurIPS、ICML等人工智能领域的知名期刊和重要会议上发表了超过200篇同行评议的文章，谷歌学术应用11000多次。他曾获得AAAI 2015杰出学生论文荣誉提名奖，ACML 2016 最佳学术论文亚军、2023 ICONIP 最佳论文候选，获得亚太审计网络学会APNNS 2016青年研究员奖，连续入选斯坦福大学前2%科学家名单。他目前担任人工智能领域重要期刊《Neural Networks》执行编辑，多次担任NeurIPS、ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等会议的领域主席、资深程序委员会成员等。担任国际神经网络学会理事和副理事长（教育）、 人工智能教育专委会主席。