🎓 关于我
我是江南大学（211 工程·双一流）人工智能与计算机学院数字媒体技术专业本科生， 研究方向聚焦 AI for Science——尤其是 生物序列建模、单细胞基础模型、蛋白/多肽设计 与 大语言模型推理。
迄今投稿 七篇 学术论文（六篇一作 / 共一，五作一篇；六篇已录用）， 覆盖 NeurIPS、ICML、PRCV、ICIC 等会议； 申请 发明专利一项； 带队斩获 iGEM 2025 国际金奖（干实验负责人，巴黎线下答辩）。
欢迎科研合作与机会推荐（科研助理 / 暑期实习 / 研究生申请），尤其是 AI for 生命科学方向。
🌟 研究理念
生命以序列书写，而 AI 正在学习倾听。我的研究由两条互补的主线驱动：
- 读懂生物序列。 以信息论与可解释性视角，设计面向蛋白质、多肽、单细胞转录组及更广生物语言的基础模型。
- 面向科学的推理机器。 以大语言模型 Agent 为核心，融合符号推理与深度表示学习，解决具体的科学设计问题。
"我们必须知道，我们必将知道。"
📰 近期动态
- 2026 RA-Det（五作）被 ICML 2026（CCF-A 国际顶会）接收。NEW
- 2026 Tokenization is Mechanism 投稿 NeurIPS 2026（CCF-A），第一作者。
- 2026 四篇一作论文同获 ICIC 2026 Oral：ProtoGene、Extract-Then-Compile、Alignment-Adaptive Fusion、FWMamba-UNet。
- 2025-11 iGEM 2025 国际金奖，巴黎线下答辩，担任干实验负责人。
- 2025 MambaGuard（共一）被 PRCV 2025（CCF-C）接收。
- 2025 申请发明专利《一种基于神经符号融合的语言驱动旅行规划方法及装置》。
- 2025 获 无锡市优秀学生干部 称号。
🏫 教育经历
江南大学 （211 工程 · 双一流）
人工智能与计算机学院 · 数字媒体技术 · 本科
2023.09 — 2027.06 | 绩点 88 / 100
校级荣誉：江南大学荣誉至善生、一等综合奖学金、校级优秀学生干部； 市级荣誉：无锡市优秀学生干部。
📄 学术论文
1 表示第一作者 · * 表示共同第一作者
肽段-MHC 结合预测 · 信息论 Token Merging · 可解释机制 · 跨域生物序列建模（pMHC / TCR / DNA / SMILES）。
单细胞基础模型 · 基因预训练模型微调 · 原型对比学习 · 模型泛化性。
大语言模型 · Agent · 神经符号方法 · 约束满足规划求解。
计算机视觉 · 医学图像分割 · 视觉-语言模型 · 多模态融合。
计算机视觉 · 医学图像分割 · Mamba 状态空间模型 · 小波变换。
生成图像检测 · 视觉-语言模型 · Mamba。
基于鲁棒性非对称的通用 AI 生成图像检测。
🧪 重点项目
FWMamba-UNet — 频域-小波增强 Mamba UNet
面向医学图像分割的网络，在 Mamba 状态空间主干上引入 频域 与 小波变换 双分支。频域-小波增强可捕获纯空间域 UNet 难以建模的跨尺度边界信息， 在多器官、病理等数据集上获得稳定的 Dice / HD95 提升，且保持 Mamba 的线性复杂度优势。
AMP Forge — 抗菌肽从头设计平台
团队以唯一人源抗菌肽 LL-37 为切入点，利用酿酒酵母构建细胞工厂以缓解抗生素耐药性。 作为干实验负责人，搭建通用型抗菌肽从头设计与可控生成平台：构建最大规模 AMP 语料数据库， 设计 ESM-2 / ProtT5 / Ankh + BiGRU-VAE 隐空间 + Latent Diffusion + Transformer 解码 三阶段训练流程（MLE → RL 对抗 → 扩散精调），支持六种生成方式，多项指标达 SOTA； 多条变体经湿实验验证，抑菌活性优于原始序列。
ProtoGene — 单细胞基础模型微调
提出生物先验原型微调框架，弥合不同 scRNA-seq 测序协议之间的 read-technology gap， 提升单细胞基础模型在未见数据集上的泛化能力。
Tokenization-as-Mechanism
信息非对称的 Token Merging：将分词器本身作为可解释机制，应用于 pMHC、TCR、DNA、SMILES 多种生物序列，跨域均取得稳定提升， 且可视化合并树具有清晰的生物学含义。
SHINE — 神经符号旅行规划 Agent
Extract-Then-Compile 框架：大模型先将自然语言约束抽取为符号程序，再交由经典求解器可靠求解。 在 ChinaTravel 基准上取得领先 pass-rate，已申请国家发明专利。
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