人工智能博士生 · 科学智能 · 智能体

你好,我是苏恩承。

我目前是中国科学技术大学人工智能专业博士生,导师为 Prof. Wanli Ouyang 和 Prof. Houqiang Li。 同时,我在上海人工智能实验室担任研究实习生。

我的研究聚焦于科学智能(AI for Science)与 大语言模型智能体。我关注科学推理基准与评测工具、多模态模型, 以及具有结构化记忆的长程智能体系统。我的长期目标是让人工智能在真实科研流程中 更严谨、更可靠,也更具实用价值。

我尤其关注以下问题:

  • 人工智能如何在科学约束、证据、单位和推理过程下保持可靠推理?
  • 智能体如何在长程任务中有效使用记忆、工具与反馈?
  • 多模态系统如何跨学科迁移,并适应真实科研场景?

此前,我曾在 UCLA 进行为期一年的研究实习(2024 年 8 月至 2025 年 8 月), 作为研究助理与 Prof. Debiao Li 合作开展纵向乳腺 MRI 与医学人工智能研究。我也曾在北京智源人工智能研究院 担任研究员(2025 年 3 月至 9 月),聚焦 AI4Medical。 更早的研究经历包括 CUHK/HKCLR 的三维视觉、微软亚洲研究院的科学智能,以及在慕尼黑工业大学与 Prof. Alois Knoll 的合作研究。

Portrait of Encheng Su

近期动态

按时间倒序 · 向下滑动查看更多。

ADT 预印本发布

结合紧凑结构词元与扩散解码,实现全原子分子结构重建与生成。

论文 ↗

BRIDGE 预印本发布

以依赖图为依据,选择性修复并验证多智能体协作中的交接故障。

论文 ↗

PROTEAN 预印本发布

面向大语言模型智能体的文本引导蛋白质结构编辑基准。

论文 ↗

Coupled Harness–Model Evolution 预印本发布

通过工具库与模型策略的协同演化,提升科学方程发现能力。

论文 ↗

CardioLens 被 NeurIPS 2026 接收

入选 NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track。

OpenReview ↗

S3Mem 被 EMNLP 接收

面向长程交互问答的结构化时空场景—事件记忆。

论文 ↗

DAPD 预印本发布

通过双锚定策略蒸馏实现更稳定的模型对齐。

论文 ↗

结构—性质推理预印本发布

通过深度原生结构推理,实现准确、跨学科且透明的结构—性质理解。

论文 ↗

Hidden in Plain Sight 发布

从科学场可视化中推断视觉到符号的解析解。

论文 ↗

SciIF 预印本发布

面向严谨科学指令遵循的评测基准。

论文 ↗

SciEvalKit 发布

面向科学通用智能的开源评测工具箱。

论文 ↗

SciReasoner 预印本发布

面向多学科、多种科学表征的科学推理基础模型。

论文 ↗

科学大语言模型综述发布

从数据基础、模型到智能体前沿的数据中心化综述。

论文 ↗

PhysUniBench 发布

面向本科层次的多模态物理推理基准现已发布。

论文 ↗

NIR 物理对抗攻击预印本发布

面向近红外人脸识别模型的人眼不可感知物理攻击。

论文 ↗

UniSTD 被 CVPR 2025 接收

统一四个科学领域、十项任务的时空学习。

论文 ↗

BiSeg-SAM 入选 BIBM Oral

基于 SAM 的医学二值分割弱监督后处理方法。

论文 ↗

教育与工作经历

我的学术训练与研究经历。

教育经历

USTC logo
中国科学技术大学人工智能博士

导师为 Prof. Wanli Ouyang 与 Prof. Houqiang Li,研究方向为大语言模型与智能体。

TUM logo
慕尼黑工业大学硕士

系统学习机器学习、机器人与计算机视觉。

工作经历

Shanghai AI Laboratory logo
上海人工智能实验室研究实习生

科学智能、模型评测与智能体系统。

BAAI logo
北京智源人工智能研究院研究员

医学人工智能(AI4Medical)、医学多模态模型与评测。

UCLA logo
加州大学洛杉矶分校(UCLA)研究助理

为期一年的研究实习,在 Prof. Debiao Li 指导下开展纵向乳腺 MRI、癌症风险预测与医学影像人工智能研究。

CUHK logo
香港中文大学 · 香港物流机械人研究中心研究助理

三维视觉、手持激光扫描、SDK 开发与点云处理。

Microsoft logo
微软亚洲研究院研究实习生

科学智能。

Midea logo
美的集团学生实习生

第一作者与共同第一作者

BRIDGE: Selective Boundary Repair with Dependency Graph Evidence in Multi-Agent Systems

Encheng Su*, Pengze Li*, Ziheng Hua*, Qiucheng Yu, Jianyu Wu, Chen Tang, Yizhou Wang, Lintao Wang, Junjia Xiang, Xinzhu Ma, Xi Chen, Shixiang Tang, Houqiang Li, Xi Chen, Aoran Wang

* 共同第一作者。

BRIDGE 通过依赖图定位多智能体工作流中的交接故障,利用校准后的实验证据选择修复,并在交付前验证修复结果,在控制额外干预与词元开销的同时提升任务完成率。

arXiv · 2026
PROTEAN: Beyond De Novo Generation — Can LLM Agents Perform Text-Guided Protein Structure Editing?

Encheng Su*, Xinping Liu*, Yizhou Wang, Bozitao Zhong, Pengze Li, Jianyu Wu, Mingxiao Li, Xinzhu Ma, Aoran Wang, Liang Hong, Wanli Ouyang, Chen Tang, Houqiang Li, Shixiang Tang

* 共同第一作者。

PROTEAN 是文本引导蛋白质结构编辑基准,包含六类干预中的 380 个子任务。它分别评估几何约束符合性与生物物理可实现性,揭示非目标区域变化和重折叠失败是智能体驱动蛋白质设计的主要瓶颈。

arXiv · 2026
PhysUniBench: A Multi-Modal Physics Reasoning Benchmark at Undergraduate Level

Lintao Wang*, Encheng Su*, Jiaqi Liu, Pengze Li, Jiabei Xiao, Wenlong Zhang, Xinnan Dai, Xi Chen, Yuan Meng, Lei Bai, Wanli Ouyang, Shixiang Tang, Aoran Wang, Xinzhu Ma

* 共同第一作者。

PhysUniBench 面向本科物理,综合评测概念、数学与图示推理能力,旨在揭示仅比较最终答案的简单基准难以发现的模型缺陷。

WAIC · 2025

核心贡献者

ADT: All-Atom Diffusion Tokenizer for 3D Molecular Structures

Xuantuo Huang, Encheng Su, Aoran Wang, Pan Tan, Shengyong Xu, Yizhou Wang, Chen Tang, Shixiang Tang, Mingxiao Li

ADT 为小分子的每个原子和蛋白质的每个残基分配一个结构词元,联合编码蛋白质主链与侧链几何信息。扩散解码器从紧凑的离散表示中恢复全原子结构,同时支持分子结构重建与自回归生成。

arXiv · 2026
Coupled Harness–Model Evolution for Scientific Equation Discovery

Pengze Li, Jiaquan Zhang, Encheng Su, Yunbo Long, Zihang Zeng, Xinping Liu, Han Zhang, Junchi Yu, Shixiang Tang, Aoran Wang, Xi Chen

该框架利用可验证的拟合误差反馈,协同改进可执行工具库与大语言模型的工具使用策略。失败驱动的工具开发与成功轨迹训练相互补充,提升从实验数据中发现科学方程的能力。

arXiv · 2026
DAPD: Dual-Anchored Policy Distillation

Jianyu Wu, Yizhou Wang, Encheng Su, Chen Tang, Shixiang Tang

DAPD 通过两条信息匹配路径对齐教师与学生行为,缓解在线策略自蒸馏中的“特权错觉”问题。

arXiv · 2026
CardioLens: Revealing the Clinical Reality Gap of MLLMs via Multi-Sequence Cardiac MRI Evaluations

Zixian Su, Hongkai Zhang, Fan Gao, Encheng Su, Taiping Qu, Jingwei Guo, Nan Zhang, Hui Wang, Zhen Zhou, Kairui Bo, Yan Chen, Yue Ren, Shuai Li, Lei Xu, Henggui Zhang

CardioLens 提供抗数据泄漏的多序列心脏 MRI 评测,用于揭示优秀基准结果为何无法直接转化为临床可用性。该工作被 NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track 接收。

NeurIPS E&D Track · 2026

学术服务

同行评审与学术社区贡献。

会议审稿人

担任 BIBM、MICCAI、AAAI、ACL 等人工智能、医学影像与科学机器学习相关会议审稿人。