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Pengcheng Xu 探索模型如何 学习、推理与迁移。

我的研究围绕大语言模型、强化学习与多模态学习,重点探索语言模型和科学基础模型的学习方法与可靠评测。目前在加州大学尔湾分校攻读计算机科学博士学位。

px@uci:~/research

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trace://research-loop示意界面 · 非实时遥测

模型 multimodal 目标 迁移 + 验证 检查点 可复现 界面示意 · 非实时遥测
01 / 学习

后训练

利用强化学习和可验证反馈,持续提升语言模型、科学模型与智能体。

02 / 迁移

蒸馏

将大型通用模型压缩为更小、更高效的专家模型,同时保留关键能力。

03 / 理解

面向科学的模型

面向基因组学、生物学、科学图示与几何学,构建基础模型及其评测方法。

profile.yaml 教育经历

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stream.01 / 最新

近期动态

记录论文收录、研究岗位更新与其他重要进展。

  1. role.update

    加入 Pandita AI / diagram.ai

    担任大语言模型研究科学家实习生,研究科学图示生成的可验证评测与后训练方法。

  2. paper.accepted

    MUGO 被 KDD 2026 收录

    该工作利用可微组合优化,在非编码基因组中发现因果变异。

  3. paper.accepted

    A Very Big Video Reasoning Suite 被 ICML 2026 收录

    该工作构建了一套程序化生成的长时程视频推理任务。

  4. paper.oral

    Team XSZ 论文被 ACL 2025 BioNLP 研讨会收录,并入选口头报告

    该工作面向 BioLaySumm 2025 共享任务,结合分章节检索、大语言模型生成与强化学习,生成通俗易懂的生物医学摘要。

  5. award.received

    ACM BCB 2024 · ACM SIGBio 最佳论文奖

    该工作发表于第 15 届 ACM 生物信息学、计算生物学与健康信息学会议(ACM BCB 2024),并获 ACM SIGBio 最佳论文奖。论文研究 L2 归一化与测地距离如何改善高维单细胞数据的可视化。

workspace.02 / 当前

研究方向

以研究问题为脉络,串联方法、系统与科学应用。

按主题筛选: 显示 8 个项目
审稿中 · Science Advances

R/01

OmegaGenome

项目负责人 · 模型蒸馏、评测与系统实现

基因组人工智能知识蒸馏科学模型

将大型基因组语言模型蒸馏为参数量不足百万的专家模型,并在分类任务和碱基分辨率任务上进行受控评测。

  • 18 项分类任务
  • 多轨序列预测
  • 端到端效率分析
拟投稿 · 目标会议 ICLR

R/02

DNAThinker

项目负责人 · 模型、数据、训练与评测

多模态学习基因组人工智能大语言模型方法

DNAThinker 是一个具备推理能力的多模态基础模型,用于以细胞类型为条件的 DNA 生成、编辑与配对预测。我负责模型、数据与评测工作。

  • 融合序列、细胞上下文与自然语言的推理
  • 生成、编辑与配对预测任务
  • 尚未公开的结果暂不展开
生成推理验证
diagram.ai 在研项目

R/03

DSV:面向科学图示的可验证奖励

大语言模型研究科学家实习生 · diagram.ai

LLM强化学习多模态评测

利用语义验证器,将结构化的图示反馈转化为强化学习后训练和迭代修复所需的奖励信号。公开材料主要介绍评测设计与可复现实验;未公开结果仅作概述。

渲染验证奖励修复
在研

R/04

可扩展的形状感知蒸馏

独立研究 · 受控实验

知识蒸馏LLM表征几何

以自然语言处理模型和单细胞模型为对象开展跨领域受控研究,通过多个随机种子运行基线实验、设置负对照,并在计算集群上开展可复现实验。

  • 教师—学生模型的规模规律
  • 表征形状与目标函数对比
  • 公开的实验计划、研究报告与研究目标
在研

R/05

面向长时程智能体的同策略蒸馏

大语言模型智能体 · 知识蒸馏 · 同策略蒸馏

LLM知识蒸馏同策略蒸馏智能体

我研究如何通过同策略蒸馏(on-policy distillation,OPD),在多轮智能体轨迹中稳定迁移知识;实验由基于 FSDP、vLLM、Ray 和 SLURM 的多 GPU 训练与评测基础设施支撑。

  • 由当前学生策略生成的多轮轨迹
  • 受控的教师—学生知识迁移
  • 在留出集上评测智能体行为
采样轨迹蒸馏评测
技术报告 · 2023

R/06

Pipe-Déjàvu

技术报告 · 分布式机器学习系统

机器学习系统流水线并行

针对分布式机器学习中的流水线并行,采用硬件感知、延迟可预测的可微搜索,加快系统配置搜索与模型收敛。

  • 将流水线配置建模为可微搜索问题
  • 硬件感知的延迟预测
公开预印本

R/07

MIRACLE

公开预印本 · 可解释计算生物学

科学模型可解释机器学习基因组学

以可解释多任务学习研究多种自身免疫疾病共有的表观遗传调控,并在分析中显式引入“位点—基因—通路”结构。

  • 在相关疾病任务间共享学习
  • 从位点到通路的生物学可解释性
开放任务提案

R/08

AgenticVBench · 游戏理解

开放基准贡献 · Kart 与 Minecraft 任务提案

智能体多模态评测视频推理

我设计了两项长时程视频理解任务:在 SuperTuxKart 中重建赛车遥测数据,在 Minecraft 中重建动作记录。任务采用支持设定随机种子的生成器、可由程序精确验证的真值和确定性评分器,并针对捷径策略进行难度校准。

  • 程序化生成、可复现的任务片段
  • 可由程序精确验证的输出与确定性评分器
  • 针对捷径策略的难度校准

method.lab / 迁移

从目标函数到轨迹采样:两种蒸馏方法。

两份交互式方法笔记:一份基于论文手稿,拆解 OmegaGenome 的损失函数;另一份介绍适用于多轮智能体的同策略蒸馏方案。未公开结果不在此展示。

archive.03 / 精选

代表性论文

代表性同行评审成果,涵盖基因组学、视频推理、语言模型与单细胞数据的几何结构。

MUGO 可微因果变异发现框架

KDD 2026 · 已收录

MUGO: Differentiable Combinatorial Optimization for Causal Variant Discovery in the Non-coding Genome

利用可微组合优化,在不同分子模态和组织中高效发现因果变异。

阅读论文

ICML 2026 · 已收录

A Very Big Video Reasoning Suite

面向长时程视频推理的程序化任务生成与评测基础设施。

Team XSZ 的 BioLaySumm 检索、生成与强化学习流程

ACL 2025 BioNLP 研讨会 · BioLaySumm 共享任务 · 口头报告

Team XSZ at BioLaySumm 2025

结合分章节检索、大语言模型生成与强化学习,生成通俗易懂的生物医学摘要。

阅读论文
三个单细胞数据集上的 t-SNE 与超球面 SNE 嵌入

ACM BCB 2024 · ACM SIGBio 最佳论文奖

L2 Normalization and Geodesic Distance for Enhanced Information Preservation in Visualizing High-dimensional Single-cell Sequencing Data

先对细胞表征做 L2 归一化,将其投影到单位超球面;再用角距离刻画细胞间关系,并将球面亲和度引入 SNE。

wij = exp[κ(cos θij − 1)]
官方 PDF
REINVENT-Transformer 分子生成与强化学习工作流

KDD AIDSH 2024 · 口头报告

REINVENT-Transformer

利用 Transformer 与强化学习,实现由预言机模型引导的分子从头设计。

阅读论文
生物医学通俗摘要系统的评测结果

ACL 2024 BioNLP 研讨会

Adapting Large Language Models for Biomedical Lay Summarization

面向生物医学通俗摘要任务适配大语言模型,重点提升可读性与事实准确性。

paper.controls / 交互查看

动手探索论文方法。

调整论文中的优化参数,查看论文报告的消融实验结果。页面会明确区分示意数值与实验测量值。

论文方法 MUGO · 可微变异选择 探索温度参数与直通估计器如何参与优化。
论文方法 面向生物医学通俗摘要的多目标强化学习 查看公开的奖励设计与验证集消融实验。

作者版 PDF、完整作者列表与图表说明 前往学术视图查看论文详情 →

paper.lab / 交互式解读

从几何出发,理解邻域。

通过交互方式解读我们的 ACM BCB 2024 论文:沿着相同的特征方向,从平直的单纯形走向弯曲的超球面,观察角距离如何进一步转化为概率邻域。

ACM BCB 2024 · ACM SIGBio 最佳论文奖

L2 Normalization and Geodesic Distance for Enhanced Information Preservation in Visualizing High-dimensional Single-cell Sequencing Data

该方法先将每个细胞投影到单位超球面,计算角距离,再将角度转化为球面亲和度并归一化,最后优化低维嵌入。下方交互会逐步呈现这条完整的方法链路。

交互式论文导读 一条连贯的几何路径 联动观察投影、角距离、亲和度、邻域与嵌入。

向下浏览方法流程时,几何控件会始终保持可见。展开“深入数学”,可查看 κ、亲和度,以及从高维几何走向低维邻域的完整步骤。

论文方法图:对比 L1 超单纯形与 L2 超球面归一化、条件概率及所得嵌入
论文方法图:归一化先改变数据所在的几何空间,进而在二维优化前改变样本间的条件邻域概率。
三个单细胞数据集上的 t-SNE 与超球面 SNE 嵌入
论文实验中的嵌入结果对比。
肺细胞数据集上的距离分离度与最近邻准确率
图 6 展示的距离分离度与最近邻准确率。上方的小型交互示例仅用于解释方法,并非论文中的实验结果。

systems.04 / 实践记录

研究与工程相遇

我的工作横跨目标函数、数据集、分布式系统、产品界面与评测基础设施。

研究 / 后训练

大语言模型研究科学家实习生 · Pandita AI / diagram.ai

研究数学与科学图示生成的可验证评测方法,以及基于强化学习的后训练。

研究 / 科学机器学习

研究科学家实习生 · 晶泰科技(XtalPi)

开发抗体结合 ΔΔG 预测模型,复现 binding-ddg-predictor 与 GearBind,并集成 CarbonDesign 编码器;构建按复合物分组的无泄漏 SKEMPIv2 划分和丙氨酸/非丙氨酸均衡采样,使 Pearson 与 Spearman 相关系数分别约提升 10% 和 5%。

产品工程

软件工程师实习生 · 亚马逊云科技(Amazon Web Services)

为 VMware Cloud on AWS 构建 React/TypeScript 费率卡工作流,通过 Java、API Gateway 与 Lambda 接入后端,支持 CSV 校验和定价错误预览;并以 Athena、S3、DynamoDB 与 CloudWatch 实现用量及订阅异常检测与告警。

开源机器学习系统

开源软件开发者 · 第四范式(4Paradigm)/ OpenMLDB

基于 AutoX、Python 与 OpenMLDB SQL 构建并向上游提交 600 余行的自动特征工程流程,生成时序与统计特征,再通过对抗验证、GRN 或强化学习筛选关键特征;随后在开源社区进行技术分享。

代码贡献 ↗ 4Paradigm ↗ OpenMLDB ↗ Meetup 分享 ↗ Code Camp 分享 ↗
观看 OpenMLDB Meetup 技术分享 点击展开

多模态学习

多模态认知计算算法实习生 · 上海人工智能实验室

开发以图像和双通道音频为输入、同时预测行为类别与距离的多模态目标检测模型,并引入 MiDaS 零样本单目深度估计以改进距离预测;同时探索多模态神经架构搜索。

上海人工智能实验室 ↗

模型效率 / 开源

深度学习软件工程师实习生 · 英特尔公司(Intel Corporation)

为 Intel Neural Compressor 实现 Cross-Layer Equalization 无数据量化功能;研究 NVIDIA Triton 与 AI Model Efficiency Tool,向约 100 位同事分享其设计,并参与开发支持多框架及 CPU/GPU 部署的 C++ 推理工具。

Intel Neural Compressor ↗

分布式医疗人工智能

算法实习生 · 数坤科技

基于 Horovod、NVIDIA Clara、OpenMPI 与 NCCL2 搭建 3D U-Net 多节点、多 GPU 训练,在两节点四张 GPU 上较单 GPU 实现 2.5 倍加速;比较不同配置并用 Java 为内部平台增加分布式训练后端。

项目仓库 ↗ 数坤科技 ↗ Horovod ↗ 技术分享 ↗

常用技术栈

PyTorchFSDPvLLMRaySLURM CUDAC/C++TypeScriptSQL

教学

离散结构 + 计算机组成

曾任加州大学尔湾分校 ICS 6B(布尔逻辑与离散结构,2025 年冬季学期)、ICS 6D(离散数学,2025 年春季学期),以及上海交通大学密西根学院 VE370(计算机组成,2021 年秋季学期)课程助教。

部分荣誉

科研、建模与创新

  • ACM BCB 2024 · ACM SIGBio 最佳论文奖
  • 上海交通大学优秀毕业生
  • 微软“创新杯”中国区三等奖
  • CCVR“冀东杯”产品创意组二等奖
  • 美国大学生数学建模竞赛(MCM)一等奖
  • 本科生优秀奖学金
MCM 论文 ↗

技术能力

从研究目标到可复现实验

Python、C/C++、Java、TypeScript、SQL、Shell、CUDA、PyTorch、TensorFlow、Horovod,以及分布式训练、评测与基准设计。

playground.05 / 已发布

让想法真正运行起来

浏览器里的游戏世界、交互式数学文章,以及借助模型思考与创作的工具。

查看源码: PengchengGPT 代码仓库 ↗

offscreen.06 / 生活侧写

实验室之外

音乐、科幻创作、浏览器实验,以及藏在名字里的故事。

个人媒体精选

另一种即兴创作

一段研究之外的吉他演奏。嵌入式播放器只会在你点击播放后加载,因此页面初次打开时不会向 Bilibili 发送请求。

前往 Bilibili 观看 ↗
从“鹏”到“程”:神话巨鸟振翅远行 “鹏”字被拆分为表音的“朋”和表义的“鸟”。两个“月”并列形成“朋”的轮廓,随后化作向左舒展的巨翼与羽毛骨架;“鸟”的轮廓构成身体,半透明的“鸟”字仍隐约可见,字内的一点亮起成为眼睛。最终,“鹏”振翅飞向前方的“程”。 01 · 完整汉字 02 · 字形拆解 声旁 · 表音 形旁 · 鸟 03 · 朋 → 展开的巨翼 · 鸟 → 身形与眼睛 “鸟”字内的点 → 眼睛 前程 鹏程万里 大鹏振翅 · 前程万里
的字形 · 两个“月” → 向左展开的巨翼 的轮廓 → 躯体 · 字内一点 → 眼睛 · 神话巨鸟 前程

名字 / 起源

鹏程万里:名字中的万里长空

”是形声字:表义,表音。动画从字形出发,让中的两个化作一侧舒展的巨翼与羽毛纹理;则构成身体轮廓,其中仍隐约可见一个淡淡的半透明字,字内的一点亮起成为眼睛。二者合为中国神话中的巨鸟“”,振翅飞向万前程。父母以“鹏程”为我命名,寄托了他们希望我志存高远、前程广阔的心愿。英文里,Xu 的发音近似“Hsu”。

生活 / 兴趣

用不止一种模型理解世界

篮球、网球、乒乓球、游泳、阅读、科幻,以及追问事物如何运作。理查德·费曼和李政道一直启发着我。

为何创造?

我希望自己的工作能带来积极影响,也能经得起时间检验。更完整的个人随笔收录在 学术视图中。

channel.07 / 开放

一起探索真正困难的问题

期待与你交流大语言模型、强化学习、可靠的 AI 评测、基因组学、模型蒸馏、科学机器学习,以及大胆而有趣的网页实验。

calendar.open / 预约交流 约一次线上交流 30 或 60 分钟 · Google 日历 · 自动换算时区

简短问题可以约 30 分钟;如果想深入讨论研究、论文或项目,可以约 1 小时。1 小时时段也开放周末预约。

时长
30 或 60 分钟
可约日期
30 分钟:工作日 · 60 分钟:每天
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确认方式
日历事件与确认邮件

实时预约由 Google 日历处理;邮件约时间会发送到我的加州大学尔湾分校邮箱。只有展开此处后,页面才会加载日历。

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